Разработка инновационных технологий, методов и алгоритмов обработки мультисенсорных данных для анализа, слежения, управления движением и функционирования мобильных роботизированных систем

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, ОБНАРУЖЕНИЕ ОБЪЕКТОВ, ДИАГНОСТИКА ИСКАЖЕНИЙ ИЗОБРАЖЕНИЙ, МАРКОВСКАЯ ЦЕПЬ, ОПТИМИЗАЦИЯ МАРКОВСКИХ ПРОЦЕССОВ, ОПТИЧЕСКИЙ ПОТОК. Представлены результаты исследований, выполненных в 2019-2021 годах в рамках темы госзадания “Разработка инновационных технологий, методов и алгоритмов обработки мультисенсорных данных для анализа, слежения, управления движением и функционирования мобильных роботизированных систем”. Разработан адаптивный метод слежения за объектами на динамических сценах с использованием композитных адаптивных фильтров, а также разработан вычислительно эффективный алгоритм для анализа динамической трехмерной сцены с помощью нежесткой регистрации, основанный на решении в замкнутой форме вариационной задачи итеративного поиска ближайших точек. Предложена визуальная система одновременной локализации и построения карты SLAM для навигации и функционирования мобильных роботизированных систем на основе трехмерных моделей объектов и окружающего пространства. Система использует мультисенсорные данные и детекторы-дескрипторы визуальных признаков. Предложен эффективный метод восстановления изображения сцены на основе трех наблюдаемых изображений, искаженных неоднородной средой. Оценка функции глубины основана на регистрации трехмерной сцены идентичными камерами, обладающими достаточно большой глубиной резкости. Выполнены исследования для двух типов стохастических систем, описываемых стохастическими дифференциальными уравнениями или марковскими цепями с дискретным множеством состояний. В качестве приложений систем первого класса мы рассматриваем задачи управления беспилотными аппаратами воздушного и подводного базирования. Системы второго типа — задачи управления возобновляемыми природными ресурсами, водными бассейнами в условиях природных возмущений: дожди, засухи, изменение уровня потребления различными потребителями, который тоже в основном обусловлен природными условиями. Решаемые задачи — оценка состояния подвижных объектов, выбор оптимальных траекторий движения, разработка робастных алгоритмов оценивания. Разработан новый эффективный алгоритм решения задачи управления неоднородной марковской цепью, он реализован в новой версии программного обеспечения на языке Python и продемонстрирован на примере численного решения задачи, описывающей уровень воды в системе связанных водохранилищ.