Определены ключевые проблемы, возникающие при обнаружении и отслеживании протяженных объектов. Сформулированы основные составляющие задачи обнаружения и отслеживания.
Ключевые слова: протяженный объект, беспилотное транспортное средство, модель движения.
Остановимся на проблемах, возникающие при использовании методологии обнаружения и отслеживания одиночных или нескольких протяженных объектов (далее — ООПО), и проведем обзор связанных с ними вызовов. Рассмотрим стандартный пример, в котором беспилотный автомобиль движется в городской среде вместе с другими объектами, в данном случае автомобилями и пешеходами. Для безопасной и надежной работы важно, чтобы беспилотное транспортное средство могло обнаруживать и отслеживать объекты, находящиеся поблизости, т. е. оно должно решать проблему отслеживания нескольких объектов, как правило, протяженных. Для этой цели беспилотный автомобиль оснащен пассивными датчиками, такими как видеокамеры, а также датчиками на основе сканирования, такими устройствами как радар или лидар. В частности, датчики на основе сканирования напрямую обеспечивают обнаружение объектов в окружающем пространстве. Каждое обнаружение представляет собой фиксацию отражения от препятствия изученного, например, радаром луча. Если пространственный размер объекта превышает разрешение датчика, от этого объекта может быть получено несколько обнаружений из разных источников.
Обычно приходится иметь дело со следующими проблемами:
- Объекты не неподвижны, а могут перемещаться;
- Количество объектов неизвестно и меняется во времени;
- Неизвестно, какие объекты обнаружены, а какие нет, а также возникают и ложные обнаружения;
- Объединение данных неизвестно, т. е. неизвестно, что является источником обнаружения (объект или помеха);
- Для обнаруженных объектов неизвестно, сколько обнаружений они вызвали, и также неизвестно, как измерения распределяются относительно названных объектов;
- Формы и размеры объектов неизвестны.
ООПО обычно применяется к данным от датчиков, которые имеют ограниченное поле зрения. Например, автомобильный радар имеет некоторый угол раскрытия по азимуту и некоторую максимальную дальность, которые вместе определяют поле зрения в форме сегмента круга [1]. При наличии нескольких датчиков объединение полей зрения определяет так называемую зону наблюдения. Независимо от того, стационарный или мобильный датчик, объекты не гарантированно остаются в зоне наблюдения. В любой момент времени существует вероятность того, что некоторые новые объекты войдут или появятся в зоне наблюдения, а некоторые из находящихся там объектов покинут зону наблюдения. Другими словами, количество обнаруживаемых объектов не просто неизвестно, но и меняется во времени.
Движение неизвестного объекта описывается моделями движения. Модель движения протяженного объекта описывает как положение и кинематика объекта меняются с течением времени, и как быстро они меняются с течением времени. Общий подход заключается в использовании стандартной модели движения, например, с постоянной скоростью или скоординированный поворот и в предположении, что объект в дальнейшем выровнен строго по направлению движения. Последнее предположение справедливо для большинства объектов в большинстве случаев; однако исключением являются объекты, которые испытывают значительный дрейф («рысканье»). Вместе с тем, такое экстремальное движение редко встречается в обнаружении и отслеживании протяженных объектов.
Входными данными для алгоритмов ООПО являются обнаружения объектов, которые получены путем обработки полученных данных датчиков с помощью детектора. Неотъемлемой особенностью детектора является то, что он подвержен двум типам ошибок: необнаружению, или пропуску объекта, и ложному обнаружению (ложному срабатыванию). Необнаружение возникает, когда объект находится в зоне наблюдения, но не обнаруживается датчиком. Ложное обнаружение происходит, когда детектор выдает обнаружение, но на самом деле объект в зоне наблюдения отсутствует [2]. Кроме того, в ООПО ассоциация данных неизвестна, т. е. при наличии набора обнаружений неизвестно, какие обнаружения относятся к какому конкретному объекту и какие обнаружения вызваны помехой. Это представляет собой серьезную проблему для S/MEOT, поскольку от одного и того же объекта может быть получено несколько обнаружений.
Основная проблема заключается в том, что неизвестно, в какой именно точке был обнаружен объект. Информация об обнаружении зависит от многих особенностей, таких как устройство и параметры датчика, геометрии обнаруживаемого объекта, его отражающих свойств, параметров движения и пр.
Уже сейчас существующие системы обнаружения и отслеживания одиночного протяженного объекта ООПО являются сложными системами с целым рядом стоящих перед ними задач. В системе ООПО задача состоит в том, чтобы одновременно оценить форму, размер и положение протяженного объекта при воздействии на процесс обнаружения шумов объекта и окружающего пространства.
Согласно приведенному выше обсуждению, задача обнаружения в ООПО может быть разбита на три подзадачи:
- Неизвестное количество объектов. Количество объектов n k = | X k | в окружающем пространстве изменяется во времени, т. е. новые объекты должны быть инициализированы, а отслеживание существующих должно быть прекращено. Традиционно отслеживание инициализации и их завершения также называют управление отслеживанием;
- Неизвестная ассоциация данных. Указан конкретный объект x k i X k , при этом неизвестно, какое подмножество W k i Z k измерений исходит от цели x k i . Процесс присвоения размеров объектам традиционно называется ассоциацией данных. Особая проблема в ООПО заключается в том, что количество возможных ассоциаций чрезвычайно велико, так как несколько измерений могут быть выполнены для одного и того же объекта;
- Неизвестная форма. Измерения искажены шумом и точная точка на объекте, который был обнаружен неизвестна. Это означает, что даже если измерение объекта задано, то есть известно, что измерения W k i Z k происходят от объекта x k , то сложно оценить состояние x k .
Обращаем внимание, что подход ООПО существенно отличается от типичной настройки отслеживания объектов на основе анализа изображений [3]. Например, в подходе «отслеживание за обнаружением», когда объекты обнаруживаются, например, нейронной сетью и сам процесс обнаружения связан с анализом последовательности кадров. В свою очередь в ООПО множественные либо точечные обнаружения объекта принимаются напрямую от датчика за одно сканирование.
Литература:
- Теоретические основы радиолокации / А. А. Коростелев, Н. Ф. Клюев, Ю. А. Мельник и др. [Текст]; Под ред. В. Е. Дулевича. 2-е изд. перераб. и доп. — М.: Сов. радио, 1978. — 608 с.
- Blackman and R. Popoli, Design and Analysis of Modern Tracking Systems [Text]. — Norwood, MA, USA: Artech House, 1999. — 1230 p.
- Гедзберг, Ю. М. Охранное телевидение [Текст]. — М.: Горячая линия–Телеком, 2005. — 312 с.
