УДК 629.113
МЕТОД РЕГИСТРАЦИИ ТРАЕКТОРИИ И ПАРАМЕТРОВ ДВИЖЕНИЯ АВТОТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ
19 Я
© И.М. Блянкинштейн1, Д.А. Швец2, В.И. Грачев3
Сибирский федеральный университет, 660041, Россия, г. Красноярск, пр. Свободный, 79.
Предложен метод регистрации траектории и параметров движения автотранспортного средства, основанный на использовании высокоскоростной видеокамеры и персонального компьютера. Приведен алгоритм их вычисления, показаны преимущества и недостатки разработанного метода. Рассмотрены факторы, влияющие на точность регистрации. В результате предварительных лабораторных исследований установлено, что достигнутый уровень погрешностей, обеспечиваемый данным методом, может позволить применять его для контроля параметров движения АТС в процессе испытаний по действующим стандартам. Ил. 3. Табл. 2. Библиогр. 7 назв.
Ключевые слова: испытания автомобилей; метод регистрации траектории движения; виртуальные измерительные приборы; видеорегистрация; погрешности измерения.
METHOD TO REGISTER VEHICLE TRAJECTORY AND MOVEMENT PARAMETERS I.M. Blyankinshtein, D.A. Shvetz, V.I. Grachev
Siberian Federal University,
79 Svobodny pr., Krasnoyarsk, 660041, Russia.
The article presents a method to register vehicle trajectory and movement parameters based on the use of a high-speed video camera and a personal computer. It gives a calculation algorithm, shows the advantages and disadvantages of the developed method and considers the factors affecting registration accuracy. Pilot laboratory studies allow to conclude that the achieved level of errors provided by the method, allows application of the last for vehicle movement parameters control in accordance with current standards. 3 figures. 2 tables. 7 sources.
Key words: vehicle tests; method of movement trajectory registration; virtual measuring devices; video registration; measurement errors.
Описание проблемы. При проведении дорожных испытаний автотранспортных средств (АТС) с целью оценки их тягово-скоростных свойств, управляемости, устойчивости, тормозной динамики требуется измерение скорости движения, пройденного пути, а также ускорения (замедления) автомобиля. Для получения этих характеристик в настоящее время используют специализированные измерительные системы, которые фиксируют динамику АТС в продольном и поперечном направлениях.
Существует несколько основных типов таких систем: оптические, лазерные, микроволновые, системы с использованием GPS-навигации. Главными требованиями к такой измерительной аппаратуре являются: высокая частота опроса каналов измерения; стабильность получения сигналов вне зависимости от погодных условий и дорожного покрытия; возможность сохранения регистрируемой информации в форматах, удобных для последующей обработки и анализа. По совокупности всех перечисленных требований
наилучшими показателями качества обладают измерительные системы с использованием датчиков COR-REVIT [7]. Эти датчики работают по принципу оптической корреляции, однако их существенным недостатком, ограничивающим возможность широкого применения, является высокая стоимость.
На кафедре «Транспорт» Политехнического института СФУ была поставлена задача разработать способ регистрации траектории и параметров движения АТС, сопоставимый с вышерассмотренными современными измерительными системами по техническим характеристикам и доступный по экономическим показателям.
Метод решения. Поставленная задача решалась с учетом современных тенденций в измерительной отрасли на основе использования нового класса информационно-измерительной техники - измерительных информационных систем (ИИС) и виртуальных измерительных приборов [2]. Виртуальный измерительный прибор (ВИП) (Virtual Instruments) (виртуаль-
1 Блянкинштейн Игорь Михайлович, доктор технических наук, профессор кафедры транспорта, тел.: 89135293647, e-mail: [email protected]
Blyankinshtein Igor, Doctor of technical sciences, Professor of the Transport Department, tel.: 89135293647, e-mail: [email protected]
2Швец Дмитрий Александрович, кандидат технических наук, доцент кафедры вычислительной техники, тел.: 89 080133587, e-mail: [email protected]
Shvetz Dmitry, Candidate of technical sciences, Associate Professor of the Department of Computer Engineering, tel.: 89069123108, e-mail: [email protected]
3Грачев Василий Иванович, аспирант, тел.: 89233244091, e-mail: [email protected] Grachev Vasily, Postgraduate, tel.: 89233244091, e-mail: [email protected]
ный - мнимый) представляет собой комбинацию компьютера, универсальных аппаратных средств ввода-вывода сигналов и специализированного программного обеспечения, которое и определяет конфигурацию и функционирование законченной измерительной системы. В научных исследованиях, диагностических, статистических и интеллектуальных системах компьютеры используются для решения задач управления измерительными экспериментами, сбора, регистрации, обработки и систематизации данных, представления и хранения результатов наблюдений. При этом часть функций и операций осуществляется не аппа-ратно, а программно с помощью персонального компьютера [2].
Некоторые задачи контроля параметров и диагностики автотранспортных средств уже решаются на основе применения элементов виртуальных измерительных приборов [1-6]. Рассмотрим возможности применения ВИП для решения задачи регистрации траектории и параметров движения АТС.
Суть разработанного метода регистрации траектории и параметров движения АТС заключается в следующем: в процессе испытаний производится видеосъемка дорожного полотна с помощью высокоскоростной видеокамеры, закрепленной на АТС. Видеокамера расположена таким образом, чтобы ее оптическая ось была направлена перпендикулярно дорожному полотну, а горизонтальная ось кадра была параллельна продольной оси АТС (рис. 1).
Видео, отснятое во время движения автомобиля, обрабатывается на персональном компьютере с использованием специального программного обеспечения. Полученные изображения попарно сравниваются, и определяется величина смещения изображения за время смены кадра в продольном и поперечном направлениях. После суммирования сдвигов изображений в каждом кадре видеозаписи делается заключение о траектории и параметрах движения автомобиля за время съемки, то есть проводится расчет пути, времени, скорости и ускорения (замедления) АТС.
Алгоритм вычисления смещения. Алгоритм вычисления построен на следующих допущениях. Как уже отмечалось, предполагается, что камера устанавливается перпендикулярно поверхности дорожного полотна, геометрические искажения изображения отсутствуют, расстояние от камеры до поверхности неизменно. В случае нарушения данных условий требуется дополнительная обработка изображения. В
частности, геометрические искажения могут устраняться путем корректировки изображения на основе информации, полученной при предварительной калибровке видеокамеры. Учет изменения расстояния от камеры до поверхности может быть произведен на основе анализа изображения. Небольшие отклонения от идеальных условий видеосъемки незначительно влияют на точность алгоритма. При значительных отклонениях возможно появление некорректных результатов, однако, это также может быть устранено дополнительной обработкой видеоряда.
Для корректной работы алгоритма необходимо, чтобы снимаемая поверхность имела различимые нерегулярные перепады яркости (асфальтобетонное покрытие российских дорог в принципе отвечает этому требованию). При этом желательно однородное освещение снимаемой поверхности без четких теней, так как, если перепад яркости освещения превысит перепад яркости неоднородностей поверхности, алгоритм выдаст некорректный результат. К четкости изображения алгоритм малочувствителен, поэтому возможна обработка смазанных кадров, получаемых при высоких скоростях движения камеры относительно поверхности.
Алгоритм обрабатывает кадры видеосъемки попарно (1-2; 2-3; 3-4 и т.д.), последовательно определяя смещение снимаемой поверхности между кадрами. Обработка каждой пары кадров ведется независимо друг от друга. На основе полного массива смещений изображения, полученного после обработки всей видеозаписи, строится траектория движения камеры (то есть автомобиля). Учитывая то, что речь идет о перемещении физического объекта, имеющего ограниченную максимальную величину ускорения, устранение возможных ошибок записи в отдельных кадрах видеоряда проводится путем дополнительной статистической обработки массива данных. Следовательно, величина смещения изображений регистрируемой поверхности между соседними парами кадров не может изменяться более некоторого заданного значения.
Общая идея алгоритма заключается в следующем.
В первом кадре (из пары обрабатываемых) выбирается некоторый участок 1 изображения, занимающий небольшую площадь по сравнению со всей площадью кадра (рис. 2,а).
Рис. 2. Пример обработки видеоряда: а - 1-й кадр, б - 2-й кадр
Во втором кадре производится поиск выбранного на предыдущем этапе участка изображения по следующему принципу:
1. На основе информации о возможном максимальном ускорении объекта и предположительной траектории его движения выбирается участок поиска 2.
2. На участке 2 выбирается возможная позиция участка 1 (х, у), например в его левом верхнем углу.
3. Производится суммирование попиксельных разностей яркостей между участками изображений с первого и второго кадров:
St.. -z
где Бкху - степень «непохожести» участка изображения из первого кадра и участка изображения во втором кадре; Ци - яркость пикселя (точки) участка изображения из первого кадра; 1ы+х+у - яркость пикселя из второго кадра; ¡, ] - координаты пикселя участка изображения из первого кадра; х, у - координаты возможной позиции участка изображения во втором кадре.
4. Выбирается новая возможная позиция участка изображения во втором кадре (рис. 2,6) путем изменения х и/или у на единицу, после чего выполняется переход на шаг 3, пока не будут перебраны все возможные позиции во втором кадре. Для ускорения вычислений можно организовать параллельное вычисление Экху на нескольких аппаратных вычислительных блоках, в этом случае способ получения х и у будет являться более сложным и зависеть от особенностей оптимизации под конкретную аппаратную платформу.
После вычисления всех возможных Экху выбирается минимальное значение minfSkx,yJ. Координаты х, у, при которых оно получено, и есть искомые координаты участка 3 изображения из первого кадра во вто-
ром кадре.
Разность полученных координат участка изображения на соседних кадрах соответствует смещению камеры (автомобиля) относительно поверхности, выраженному в пикселях. Пересчет в физические единицы измерения может быть выполнен на основе геометрического расположения камеры относительно поверхности либо путем измерения пиксельных размеров объекта в кадре, физические размеры которого известны.
В качестве яркости пикселя L можно использовать как настоящую яркость пикселя в случае монохромного изображения, так и условную яркость, получаемую путем сложения цветовых компонент пикселя для цветного изображения.
Апробация метода. Для апробации разработанного способа регистрации параметров движения проведены предварительные лабораторные испытания. Использовались легковой автомобиль, высокоскоростная GigE-видеокамера модели Manta G032C IRC (частота съемки 80 кадров/с) и ноутбук ASUS K56CM. В ходе испытаний осуществлялась видеорегистрация дорожного полотна при прямолинейном равномерном движении АТС на горизонтальном прямолинейном участке дороги. Обработку отснятого видеоряда проводили с помощью специально разработанной программы, реализующей рассмотренный выше алгоритм.
Для оценки точности измерения пройденного автомобилем пути была проведена серия заездов, во время которых производилась видеосъемка размеченного через каждый метр отрезка дорожного полотна длиной 25 метров. Заезды проводились в разных режимах движения и при различной освещенности. В табл. 1 приведены результаты нескольких измерений.
Таблица 1
Результаты измерений_
Режим движения Пройденный путь, м Наибольшее отклонение, %
1 3 5 10 15 20 25
Медленное равномерное движение 1,00 2,99 5,00 10,04 15,08 20,17 25,23 0,92
Движение с малым ускорением 0,99 2,98 4,99 10,03 15,05 20,11 25,20 0,8
Быстрый разгон с места 0,99 2,97 4,98 10,03 15,06 20,14 25,20 0,8
Движение накатом 0,99 2,97 5,00 10,02 15,04 20,13 25,19 0,76
Движение с переменным ускорением 0,99 2,98 4,99 10,01 15,05 20,15 25,21 0,84
Как следует из табл. 1, погрешность при измерении пройденного пути не превышает 0,92 %.
Проблемы реализации предлагаемого метода.
Основной проблемой, влияющей на точность получаемых результатов, является геометрическое искажение изображения - дисторсия или аберрация оптической системы. Данное явление возникает в основном при использовании широкоугольных объективов либо объективов с переменным фокусным расстоянием. Существует несколько видов дисторсии изображений. В нашем случае это так называемая «бочкообразная» (выпуклая) дисторсия (рис. 3,а). При таком искажении один и тот же объект, расположенный в центре и на краю изображения, будет иметь различный размер, что будет вносить погрешность в определение пройденного автомобилем расстояния. Минимизировать влияние данного явления можно несколькими способами.
Первый способ - аппаратный. Можно имеющимися регулировками максимально увеличить фокусное расстояние объектива, тем самым уменьшив угол обзора и исключив из области съемки наиболее изогнутые зоны (рис. 3,6). Данный способ позволяет практически полностью избежать погрешности измерения, связанной с дисторсией, однако ограничивает максимальную скорость движения автомобиля, при которой возможны измерения, так как при высокой скорости сдвиг изображения может стать больше, чем размер
кадра. Еще одним недостатком такого способа является то, что при максимальном фокусном расстоянии необходимо располагать камеру на большом расстоянии от поверхности дороги, чтобы увеличить регистрируемую область дорожного полотна, что зачастую вызывает дополнительные трудности из-за конструктивных особенностей автомобиля.
Второй способ - программная корректировка дис-торсии на основе использования математических моделей либо табулирования. Данное решение потребует некоторого усложнения алгоритма расчета, что приведет к дополнительным временным затратам на обработку, а также исключит возможность аппаратной корректировки фокусного расстояния объектива в процессе испытаний, так как после этого возникнет необходимость калибровки оптической системы.
К недостаткам предлагаемого метода также следует отнести большие объемы информации, которые нужно передавать от видеокамеры на ПК, а затем анализировать. Это обуславливает необходимость применения высокопроизводительных каналов передачи информации и достаточно мощных компьютеров. Однако это требование не является принципиальным по той причине, что такие аппаратные средства, во-первых, уже имеются на практике, а во-вторых, темпы прогресса микроэлектроники сводят эту проблему к нулю.
Рис. 3. Изображение, искаженное дисторсией, при съемке с фокусным расстоянием: а - минимальным; б - максимальным
Таблица 2
Результаты измерений после корректировки_
Режим движения Пройденный путь Наибольшее отклонение, %
1 3 5 10 15 20 25
Медленное равномерное движение 1,01 3,01 5,01 10,02 15,01 20,04 25,03 0,20
Движение с малым ускорением 1,00 3,00 5,00 10,01 14,98 19,98 25,00 0,10
Быстрый разгон с места 1,00 2,99 4,99 10,01 14,99 20,01 25,00 0,05
Движение накатом 1,00 2,99 5,01 10,00 14,97 20,00 24,99 0,20
Движение с переменным ускорением 1,00 3,00 5,00 9,99 14,98 20,02 25,01 0,10
Преимущества предлагаемого метода. Преимуществом метода является его относительная дешевизна, большой выбор моделей видеокамер с различными характеристиками, а также отсутствие необходимости применения специализированной системы сбора данных, так как в качестве нее используется обычный персональный компьютер. Практичность данного метода состоит в универсальности применяемых аппаратных средств (видеокамер) и возможности (в отличие от специализированных средств измерений) их использования для решения других задач контроля параметров объектов.
К достоинствам метода и аппаратуры можно отнести возможность редактирования результатов измерения для кадров с заведомо некорректными результатами. Сбои при измерениях могут происходить у аппаратуры любого типа. Причинами могут быть различные факторы: плохой прием сигналов от спутника для GPS-датчиков либо резкая смена освещения (например, солнечные блики) дорожного или снежно-ледяного покрытия для аппаратуры на основе оптических сенсоров. Благодаря возможности визуального покадрового контроля расчетов легко отследить сбой и при необходимости вручную скорректировать результат.
Достоинством предложенного метода также является возможность минимизации систематических погрешностей путем программного корректирования результатов измерения, которые зависят от факторов, вызывающих их в конкретных условиях испытаний. Например, результаты измерений, представленных в табл. 1, могут быть скорректированы путем использования эмпирически полученной зависимости для условий проведенного эксперимента до значений, представленных в табл. 2.
Как видим, программная корректировка приводит к снижению погрешности с 0,92 до 0,2%.
Выводы. В действующих стандартах, регламентирующих проведение сертификационных испытаний выпускаемых в обращение АТС и осуществление контроля параметров уже эксплуатируемых АТС, изложены различные требования к точности измерения параметров движения автомобиля. Приведем примеры.
При определении тормозного пути, согласно Правилам ЕЭК ООН № 13 (ГОСТ Р 41.13 «Единообразные предписания, касающиеся транспортных средств категорий М, N и О в отношении торможения»), скорость и расстояние должны определяться с помощью инструментов, обеспечивающих точность ±1%.
В ГОСТе Р 51709-2001 «Автотранспортные средства. Требования безопасности к техническому состоянию и методы проверки» указано, что тормозной путь и начальная скорость торможения могут измеряться с погрешностью ±5% и ±1 км/ч соответственно.
В соответствии с ГОСТом 31507-2012 «Автотранспортные средства. Управляемость и устойчивость. Технические требования. Методы испытаний» при измерении линейных размеров в диапазоне «свыше 5000 мм» допускается погрешность не более ±10 мм, а при измерении скорости - не более ±0,5 км/ч.
Как следует из результатов лабораторных исследований, предлагаемый метод уже на данном этапе разработки может быть использован для измерения скорости и тормозного пути при проведении проверки технического состояния транспортных средств, находящихся в эксплуатации, без дополнительного совершенствования программного обеспечения. При доработке программного обеспечения данный метод может применяться и для оценки параметров управляемости и устойчивости по ГОСТу 31507-2012, устанавливающему норматив погрешности измерения линейных размеров не более ±0,2%.
Статья поступила 01.07.2014 г.
Библиографический список
1. Блянкинштейн И.М., Асхабов А.М., Воеводин Е.С. Концеп- Журнал ассоциации автомобильных инженеров. 2010. № 2 ция измерения дымности отработавших газов дизелей // (61). С. 38-41. № 3 (62). С. 60-61.
2. Коннова А.А., Зубченко Е.С. Виртуальные информационно-измерительные приборы // Успехи современного естествознания. 2011. № 7. С. 126-127.
3. Пат. 2366930 РФ, МПК G01N21/59. Способ измерения дымности отработавших газов дизелей / И.М. Блянкин-штейн, А.М. Асхабов. Заявитель и патентообладатель Сиб. федер. ун-т. № 2008131229/28. Заявл. 28.07.2008; опубл. 10.09.2009. Бюл. № 25. 8 с.
4. Пат. 2457457 РФ, МПК G01N17/06. Способ измерения суммарного люфта рулевого управления автотранспортного средства / И.М. Блянкинштейн, В.И. Иванов, С.А. Храмцов, Д.А. Храмцов. Заявитель и патентообладатель Сиб. федер.
ун-т. № 2011111975/11(017644). Заявл. 29.03.2011; опубл. 27.07.2012. Бюл. № 21. 10 с.
5. Система оптических измерений динамических смещений и деформаций PONTOS [Электронный ресурс]. URL: http://www.mcp.by/equipment?id=23 (29 мая 2014).
6. Электронная система Siver Data для контроля геометрии кузова [Электронный ресурс]. URL: http://www.siver.su/catalog/247/index.php (29 мая 2014).
7. Kistler Automotive Sensors. The industry standard in vehicle dynamics testing [Электронный ресурс]. URL: http://corrsys-datron.com/sensors.htm (29 мая 2014).
УДК 629.017
ИССЛЕДОВАНИЕ ЭЛЕМЕНТОВ ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЯ АВТОМОБИЛЬНОГО ТРАНСПОРТА В ПРОЦЕССЕ ЭКСПЛУАТАЦИИ
© Е.В. Бондаренко1, А.М. Федотов2, Р.Х. Хасанов3, В.С. Голованов4, Е.С. Сидорин5
Оренбургский государственный университет, 460018, Россия, г. Оренбург, пр. Победы, 13.
Обоснована актуальность исследования, проанализировано влияние технического состояния автотранспортных средств (АТС) на статистические показатели дорожно-транспортных происшествий ( ДТП). Выявлена зависимость показателей активной, пассивной и противопожарной безопасности АТС и технического состояния элементов электрооборудования. Дан анализ существующей системы поддержания исправного технического состояния электрооборудования АТС. Определены критические значения нагрева электрических цепей АТС, а также цели и задачи дальнейшего исследования. Табл. 2. Библиогр. 8 назв.
Ключевые слова: автотранспортные средства; безопасность; электрооборудование; техническое состояние.
STUDYING MOTOR TRANSPORT ELECTRICAL EQUIPMENT ELEMENTS IN OPERATION E.V. Bondarenko, A.M. Fedotov, R.H. Hasanov, V.S. Golovanov, E.S. Sidorin
Orenburg State University,
13 Pobedy pr., Orenburg, 460018, Russia.
The article substantiates the relevance of the study and analyzes the effect of vehicle technical condition on the statistics of road accidents. The dependence of the indicators of active, passive and fire safety of a vehicle and technical condition of the elements of electrical equipment is found. The analysis is given to the existing system maintaining good technical condition of vehicle electrical equipment. Critical values of vehicle electrical circuit heating are identified as well as goals and objectives for further research. 2 tables. 8 sources.
Key words: vehicles; safety; electrical equipment; technical condition.
1 Бондаренко Елена Викторовна, доктор технических наук, профессор кафедры технической эксплуатации и ремонта автомобилей транспортного факультета, тел.: (912) 8465909, e-mail: [email protected]
Bondarenko Elena, Doctor of technical sciences, Professor of the Department of Technical Maintenance and Vehicle Repair of the Transport Faculty, tel.: (912) 8465909, e-mail: [email protected]
2Федотов Александр Михайлович, кандидат технических наук, доцент кафедры технической эксплуатации и ремонта автомобилей транспортного факультета, тел.: (912) 8465909, e-mail: [email protected]
Fedotov Alexander, Candidate of technical sciences, Associate Professor of the Department of Technical Maintenance and Vehicle Repair of the Transport Faculty, tel.: (912) 8465909; e-mail: [email protected]
3Хасанов Рустем Халилович, кандидат технических наук, доцент кафедры автомобилей и безопасности движения транспортного факультета, тел.: (912) 8465909, e-mail: [email protected]
Hasanov Rustem, Candidate of technical sciences, Associate Professor of the Department of Automobiles and Road Safety of the Transport Faculty, tel.: (912) 8465909, e-mail: [email protected]
4Голованов Виталий Сергеевич; аспирант кафедры автомобилей и безопасности движения транспортного факультета, тел.: (912) 8465909, e-mail: [email protected]
Golovanov Vitaly, Postgraduate of the Department of Automobiles and Road Safety of the Transport Faculty, tel.: (912) 8465909, e-mail: [email protected]
5Сидорин Евгений Сергеевич; аспирант, тел.: (912) 8465909, e-mail: [email protected] Sidorin Evgeny, Postgraduate, tel.: (912) 8465909, e-mail: [email protected]