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

Объектом исследования данного проекта являются методы и алгоритмы обработки и анализа мультисенсорных данных. Цель работы — разработка технологии, методов и алгоритмов обработки видео и мультисенсорных данных для анализа, управления движением и функционирования мобильных роботизированных систем. В результате выполненных исследований получены следующие основные результаты. Разработан новый алгоритм регуляризированной регистрации последовательности трехмерных облаков точек на основе глобального уточнения поворотов и параллельных переносов. Для глобального уточнения поворотов и переносов используются алгоритмы в замкнутой форме. Проведен сравнительный анализ по точности с известными алгоритмами построения трехмерных сцен из набора облаков точек. Предложны два алгоритма суперпиксель-сегментации. Первый алгоритм основан на методе минимизации энергии или максимальной апостериорной вероятности (МАВ). Этот подход сводит сегментацию с любым количеством областей к проблеме маркировки всего девяти меток. Второй метод – это быстрый алгоритм вычисления геодезического расстояния. Получаемые в результате применения этого алгоритма сегменты изображения односвязные области. Предложенный метод превосходит аналоги по эффективности распознавания границ и по быстроте вычисления. Предложен новый подход к оценке характеристик амплитудных искажений видеоинформации и построению способа их исправления. Разработан «слепой» метод определения искажающей функции и предложен алгоритм восстановления и повышения качества монохромных и мультиспектральных изображений, искаженных неизвестным нелинейным амплитудным преобразованием. Стохастические системы, описываемые Марковскими цепями с конечным множеством состояний, применяются на практике для решения большого набора задач. К ним относится задача управления и навигации беспилотными аппаратами (БА), неотъемлемой частью которой является оценка скоростей БА и положения БА в пространстве. Эта задача решается на основе зашумленных наблюдений и поэтому относится к задачам стохастического управления по неполным данным.