Спосіб оперативного картографування аномальних геофізичних полів

Реферат: UA 98225 U UA 98225 U 5 10 15 20 25 30 Корисна модель належить до галузі автономних навігаційних засобів забезпечення картографічними даними такого класу систем як кореляційно-екстремальні навігаційні системи (КЕНС), що ґрунтуються на однозначній відповідності розподілення аномального геофізичного поля певній ділянці земної поверхні. Відомий спосіб узгодження бортових геофізичних вимірювань [1] включає отримання даних геофізичних полів від декількох вимірювачів, обчислення нормальної складової та генерування карти поля у вигляді кадру. Вказаний спосіб не дозволяє оцінити достовірність картографічних даних та уточнити існуючі. Відома кореляційна система та спосіб [2] представляє карту геофізичного поля у вигляді ділянки шляху об'єкта. При русі об'єкта відбувається вимірювання параметру поля (висоти рельєфу) та порівняння поточних даних з картографічними. Результатом порівняння є значення коефіцієнта кореляції, максимум якого знаходиться та використовується для отримання навігаційного рішення. Так само, існує можливість отримання некоректного навігаційного рішення через відсутність функції уточнення картографічних даних. Задачею корисної моделі є підвищення точності навігації, забезпечення автономності та уточнення наявної картографічної інформації аномального геофізичного поля за рахунок використання оперативного картографування аномальних геофізичних полів, що обчислює детерміновану вирішуючу функцію для вибраної оптимальної гіпотези і у випадку недостовірності гіпотези виділяє аномальну складову геофізичного поля та уточнює відомі картографічні дані. Поставлена задача вирішується тим, що в способі оперативного картографування аномальних геофізичних полів, який включає отримання даних від бортових вимірювачів геофізичних полів, їх обробку та геоприв'язку, згідно з корисною моделлю обчислюють детерміновану вирішуючу функцію для вибраної оптимальної гіпотези і у випадку недостовірності гіпотези виділяє аномальну складову геофізичного поля та уточнює відомі картографічні дані. Достовірність кожної гіпотези визначають значенням функціоналу як міри близькості (схожості) між отриманою в польоті реалізацією поля і реалізацією поля, отриманою з пам'яті картографічного блока. При наявності значних неточностей картографічної інформації ризик прийняття помилкової гіпотези зростає і необхідно здійснити корекцію карти. Для пошуку оптимальної гіпотези D i приймають Байєсівське рішення, яке мінімізує середній ризик R(F) помилкового вибору гіпотези. Детерміновану вирішуючу функцію записують у вигляді:      D  Di  n F D Z  F0 D Z 35 (1) i  n де D  Di  - дельта-функція, Z  l  l - вхід сигналу (тобто поточна реалізація поля, що викривлена шумами), Li i  n,..., n - еталонні реалізації поля на ділянці маршруту. Середній ризик за умови відомих законів розподілів помилок грубої навігаційної системи (ГНС) має такий вигляд: 40   WijpiPZ Li F0 D j Z dZ n R(F)   n (2) Г i  n j n , якщо на вході і-й сигнал; PZ Li  функція правдоподібності, інтеграл у (2) беруть по простору входів Г ; pi - апріорна ймовірність сигналу Li , відома з урахуванням закону розподілення похибок  ГНС: де Wij pi  45 - функція втрат при прийнятті j-ої гіпотези Dj i 1l  p d il . Тут l - інтервал дискретності представлення еталонної реалізації поля. 1 UA 98225 U Якщо прийнятий 0   вхід Z, і блок прийняття рішень вибрав гіпотезу Di , тоді F Dj Z  0 F D Z  1, j   і підінтегральну функцію в (2) визначають наступним чином: 0   A   WipiPZ Li  n (3) i  n 5 Якщо було прийняте оптимальне рішення, то 10 15 20 25  35 40 45 i  n,..., n Ai . Звідси випливає правило побудови оптимального рішення: за прийнятим входом Z визначають всі значення A i і вибирають таку гіпотезу D  , для якої A  мінімальне. У випадку, коли при мінімізації підінтегральної функції в (3) були отримані значення, значення яких не задовольняють деякому довірчому порогу, включають блок оперативного картографування. Причиною такого може бути неповнота картографічної інформації, велика зашумленість датчиків поля, збої в роботі КЕНС та ін. В такому випадку необхідно провести уточнення наявної картографічної інформації, використовуючи блок оперативного картографування. Принцип його роботи заснований на відомому підході одночасного позиціонування і картографування (SLAM-simultaneous localization and mapping) [3] і полягає у створенні карти місцевості за рахунок знаходження характерних особливостей середовища, які маркують як орієнтири, визначення їх координат шляхом використання навігаційної системи числення шляху, позиціонування рухомого об'єкта щодо орієнтиру, подальше уточнення картографічної інформації шляхом повторного спостереження тих самих орієнтирів з іншої точки. В ролі зазначених характерних особливостей середовища використовують аномальні складові геофізичного поля, визначені безпосередньо при русі об'єкта. Імовірнісна формулювання завдання SLAM полягає в поточному визначення розподілу ймовірності місця розташування об'єкта X і місця розташування M деяких орієнтирів (аномалій геофізичного поля) шляхом накопичення вимірювань Z . Переходячи до дискретного часу вимірів, постановку задачі SLAM формулюють як задачу рекурсивного байєсівського оцінювання:  p x, m zk  30 A   min   p zk x, m p x, m zk 1  p z k z k 1   (4) Залежно від вибору закону розподілу ймовірностей і подання інформаційних ознак поля, тобто орієнтирів, рішення задачі (4) здійснюється з використанням гаусівського багатоточкового фільтра [4]. До складу запропонованого блока оперативного картографування, крім процедури SLAM, входить реалізація алгоритму виділення інформативних ознак і їх подальшої прив'язки до місцевості, використовуючи інформацію від КНС. При досягненні заданого мінімального рівня ризику в (2), цикл уточнення картографічної інформації закінчує роботу, і дані блока оперативного картографування передають в картографічний блок. Пропонують реалізацію алгоритму на прикладі КЕНС оптичного поля Землі, в якій при скануванні визначаються ключові точки зображення (орієнтири), координати яких відомі з аерофотознімків або супутникових карт місцевості. Довірчий інтервал розташування об'єкта визначають похибкою ГНС. Дискретність визначення координат орієнтирів визначають ступенем деталізації карти, а також розподільною здатністю камери. При визначенні ключової точки обчислюють відстань до неї  і азимут  , що сумарно зі знанням координат самої точки x i , yi  дає можливість визначення координат об'єкта за відомими формулами x  xi  i cos i , y  yi  i cos i , 2 UA 98225 U де індекс відповідає порядку ключовою точки. Таким чином, вектор вимірювань в (1) являє T собою параметри ключових точок Z  1, 1 ,  2 ,  2 ,..., N , N  , під еталонним сигналом 5 T приймають координати ключових точок у припущенні j-ої гіпотези L  x 1, y1 , x 2 , y 2 ,..., x N , yN  перебування об'єкта в точці, яка виходить при сполученні виміряного і еталонного місця L розташування ключових точок. Зв'язок між векторами Z і j - описують співвідношеннями: dy i  dx i2  dyi2 , i  arctan i , dx i  x i  x, dyi  yi  y dx i . Припускаючи точкові особливості поля некорельованими між собою, з помилками при визначенні координат, розподіленими по нормальному закону, записують функцію правдоподібності наступним чином:   P ZLj  10  2   Z  Lj  exp   N 2 2    2    , 1  де   - сумарне СКВ діагональної коваріаційної матриці шумів для кожної ключової точки (за припущення, що кореляція між вимірами кожної точки відсутня). 1, i  j, Wij   0, i  j. , замінюють величину p jP Z L j на При прийнятті простої функції втрат     15 P Lj Z апостеріорну ймовірність після проведення вимірювань. Таким чином, за максимальним значенням апостеріорної ймовірності   P Lj Z  20 25 30 35   2 2   2   Z  2 ZL j  L j  2  ln p j  exp  N 2 2    2     1   (5) визначають оптимальну гіпотезу. Джерела інформації: 1. Патент США № 7365544 В2 Methods of adjusting airborne geophysical measurements based on mapping instrument measurements, - 2008. 2. Патент США № US4494200-Process and apparatus for fixing the position of a moving vehicle on a map, - 1985. 3. H. Durrant-Whyte, T. Bailey "Simultaneous Localization and Mapping: Part 1" // Proc. IEEE Robotics &Automation Magazine, 2006. - pp.99-108. 4. Arulampan S., Maskell S., Gordon N. and Clapp T. A tutorial on particle filters for on-line nonlinear/non-Gaussian Bayesian tracking // IEEE Transactions on Signal Processing, Vol 50, No. 2, February 2002, pp. 174-188. ФОРМУЛА КОРИСНОЇ МОДЕЛІ Спосіб оперативного картографування аномальних геофізичних полів, який включає отримання даних від бортових вимірювачів геофізичних полів, їх обробку та геоприв'язку, який відрізняється тим, що обчислюють детерміновану вирішуючу функцію для вибраної оптимальної гіпотези і у випадку недостовірності гіпотези виділяють аномальну складову геофізичного поля та уточнюють відомі картографічні дані. Комп’ютерна верстка І. Мироненко Державна служба інтелектуальної власності України, вул. Василя Липківського, 45, м. Київ, МСП, 03680, Україна ДП “Український інститут промислової власності”, вул. Глазунова, 1, м. Київ – 42, 01601 3