Добрый день прошу помощи в следующем вопросе.
Робот едет по земле и получает информацию с видеокамеры. В поле зрения видеокамеры попадают яркие неподвижыне маяки. Мы с помощью этой видеокамеры должны отслеживать траекторию смещения этих маяков на ходу.
Так как земля не ровная, то имеют место тряска и раскачивание робота. Из-за этого изображение с видеокамеры также дергается и раскачивается.
Я сначала думал фильтровать это фильтром калмана, но пока что не разобрался в нем. Да и кажется, что фильтр калмана слишком избыточный для моей задачи.
Думаю использовать простой рекурскивный фильтр второго или четвертого порядка.
Но не могу понять какие данные мне нужно фильтровать. Координату или скорость. Помогите внести ясность.
Робот может развивать относительно большую скорость, но не может развивать большое ускорение. Следовательно, если маяк на изображении резко меняет траекторию, то значит это неровности. То есть нам нужно отфильтровать большие ускорения. Но с камеры мы получаем координаты. Если фильтровать частотным фильтром координаты, то это сгладит раскачку, но когда робот разгонится, данные с выхода фильтра станут сильно отставать от реальных. Это так???
Я склоняюсь к тому, чтобы по каждому кадру с камеры сначала высчитывать смещение маяка, и получать таким образом скорость. А потом уже загонять показание скорости в рекурсивный фильтр, чтобы отсеить большые ускорения.
Скажите, в правильном ли напрявлении я мыслю...???

Может быть для компенсации тряски самого робота добавить пару датчиков скорости вращения камеры?

Согласен с тем что лучше учесть отклонение камеры. Сигнал можно получить с инклинометра, электронного гироскопа или, на худой конец, с 3-х осевого акселерометра.

Спасибо за идеи! Но все же хотелось бы прояснить вопрос с фильтром...

Фильтровать всегда лучше поближе к источнику сигнала и в математическом смысле тоже.

Какова конечная цель слежения за маяками? Если требуется определять мгновенную ориентацию робота - то ничего фильтровать не надо. Если требуется получить сглаженную оценку траектории, то погуглите alpha-beta filter или alpha-beta-gamma filter. Это обычные рекурсивные фильтры, но их матапарат адаптирован для решения задач сглаживания траекторных измерений.

ЗЫ. В вашей системе только одна измеряемая величина - это угловые координаты маяка. Поэтому как бы вы не организовали сглаживающий фильтр, фильтровать вы сможете только эти координаты.

To 'NickNich'

Пардон, что вмешиваюсь.. Не могли бы Вы обновить данную Вами ссылку? =>


Спасибо..

Могу предположить, что робот должен ездить "по маякам", т.е. двигаться на маяк, тогда согласен, не надо ничего фильтровать, вертикальную координату вообще не учитывать (вверх ведь не можем ехать, как и вниз), надо смотреть отклонение горизонтальной координаты от центра и в зависимости от нее рулить приводами через PI- регулятор, он то и должен сглаживать. Ну может усреднение отклонения за несколько выборок надо будет.

Как обычно, стартер не раскрывает существо задачи, а поэтому можно только гадать.
На мой взгляд, он(и) пробуют систему ориентации робота по неподвижным маякам с известными координатами.
Примерный аналог - гидроакустические системы подводного базирования, только вместо дальностей ( время отклика ) здесь собираются оперировать угловыми координатами маяков с объекта-робота.

2NickNich
+1

Действительно, альфа-бета фильтры, так популярные в свое время, сейчас незаслуженно подзабыты

Ссылку обновить не могу, сайт военной кафедры МАИ не в моей власти. Судя по содержанию треда я сослался на книгу

Разоренов Г.Н., Бахрамов Э.А., Титов Ю.Ф., 2003 - системы управления летательными аппаратами.djvu

по интернету она уже расползлась, легко ищется гуглем.