Монокулярдык Көрүүгө жана Өзгөчөлүк Чекиттерин Көзөмөлдөөгө Негизделген Деңиздеги Калкыма Түзүлүштөрдүн 6 Эркиндик Дараж...

Монокулярдык көрүүгө негизделген табигый өзгөчөлүк чекиттерин көзөмөлдөө ыкмасы деңиздеги калкыма түзүлүштөрдүн үч сызыктуу жана үч бурчтук кыймыл компонентин бир гана кыймылсыз камерадан алынган сүрөт кадрларынын ырааттуулугу аркылуу баалоого багытталган контактсыз 6 эркиндик даражалуу (6-DOF) кыймылды өлчөө ыкмасы болуп саналат. Изилдөөдө түзүлүшкө жасалма буталарды жайгаштыруунун ордуна боёк үлгүлөрү, болт тешиктери, ширетүү издери жана ушул сыяктуу табигый беттик текстуралар өзгөчөлүк булагы катары колдонулат. Өзгөчөлүктөр Minimum Eigenvalue, SURF жана FAST ыкмаларынан турган баскычтуу аныктоо системасы менен алынат; пирамидалык KLT оптикалык агымы аркылуу кадрлар арасында көзөмөлдөнөт; алдыга-артка көзөмөл текшерүүсү жана RANSAC геометриялык шайкештик текшерүүсү менен туура эмес дал келүүлөр четтетилет.

Сүрөт тегиздигиндеги X-Y багытындагы жылыштар жана RZ айлануусу окшоштук түрлөндүрүүсүнөн чыгарылат. Камерага карай же камерадан алыстай болгон Z кыймылы сүрөт масштабынын өзгөрүшүнөн калибрленген сызыктуу байланыш аркылуу бааланат. RX жана RY айлануулары үчүн өзгөчөлүк чекиттеринин булутунун ковариация матрицасына башкы компоненттерди талдоо (Principal Component Analysis, PCA) колдонулат; чекиттердин бөлүштүрүлүшүнүн негизги багытындагы жана форма катышындагы өзгөрүүлөр бурчтук кыймыл менен байланыштырылат.

Ыкма эки өзүнчө физикалык моделдик экспериментте сыналган. Туруктуу толкун экспериментинде үстөм X, Y жана RZ кыймылдары үчүн NRMSE маанилери тиешелүүлүгүнө жараша %4.43, %5.34 жана %4.19; туруксуз JONSWAP толкуну экспериментинде X, Y, RX жана RZ үчүн тиешелүүлүгүнө жараша %8.17, %7.80, %7.98 жана %9.68 деп билдирилген. Үстөм кыймыл жыштыктары эталондук оптикалык кыймылды кармоо системалары менен дал келген. Ошол эле учурда изилдөө лабораториялык масштабдагы физикалык моделдик эксперименттерге негизделет; ачык деңиздеги талаа шарттарында түздөн-түз текшерүү жүргүзүлгөн эмес.

Изилдөө маселеси: Калкыма түзүлүштүн алты кыймыл компоненти эмне үчүн өлчөнөт?

Деңиздеги калкыма түзүлүш оңго-солго же өйдө-төмөн гана кыймылдабайт. Толкун, шамал жана агым түзүлүшкө бир убакта таасир эткенде, түзүлүш үч сызыктуу жана үч бурчтук багытта кыймылдай алат. Бул алты компонент чогуу 6 эркиндик даражасы деп аталат:

X: биринчи сызыктуу кыймыл огу.
Y: экинчи сызыктуу кыймыл огу.
Z: камеранын оптикалык огу менен байланышкан тереңдик багытындагы сызыктуу кыймыл.
RX: X огунун айланасындагы айлануу.
RY: Y огунун айланасындагы айлануу.
RZ: Z огунун айланасындагы айлануу.

Бул кыймылдарды так өлчөө конструкциялык коопсуздук, чарчоону баалоо, жабдуулардын иштөөсү жана техникалык тейлөө чечимдери үчүн маанилүү. Салттуу инерциялык навигация системаларында ылдамданууну эки жолу интегралдоо төмөн жыштыктагы дрейфти жаратышы мүмкүн. GNSS деңиз бетинен пайда болгон көп жолдуу чагылуулардан жана көрүү тоскоолдуктарынан таасирлениши мүмкүн. Стерео же көп камералуу көрүү системалары болсо камераларды синхрондоштурууну, базалык сызыкты жана калибрлөөнү талап кылат. Изилдөөнүн негизги боштугу — жасалма маркер талап кылбастан жана бир камераны колдонуу менен системалуу 6-DOF баалоону аткара ала турган ыкманы иштеп чыгуу.

Бир Камера менен 6 Эркиндик Даражалуу Кыймылды Кантип Өлчөөгө Болот?

Изилдөөнүн чечими түзүлүштүн табигый беттик текстураларындагы бир эле физикалык чекиттерди удаалаш видео кадрларда көзөмөлдөө; бул чекиттердин сүрөт тегиздигиндеги жылыш, айлануу, масштаб жана бөлүштүрүү өзгөрүүлөрүн математикалык жактан ажыратуу жана калибрлөө коэффициенттеринин жардамы менен аларды X, Y, Z, RX, RY жана RZ кыймыл компоненттерине айландыруу болуп саналат.

Сунушталган ыкманын учурдагы визуалдык ыкмалардан айырмасы

Өзгөчөлүк	Бул изилдөөдөгү ыкма	Стерео көрүү ыкмасы	Жасалма бутаны колдонгон монокулярдык ыкма
Өзгөчөлүк булагы	Табигый беттик текстуралар	Жасалма маркерлер	Жасалма маркерлер
Алдын ала конструкциялык модель талап кылынышы	Жок	Жок	Ооба
Четтеги дал келүүлөрдү четке кагуу	RANSAC + эки багыттуу KLT	Эпиполярдык чектөө + RANSAC	RANSAC
6-DOF чыгаруу	Окшоштук түрлөндүрүүсү + PCA	3D кайра түзүү + PnP	PnP
Орнотуу	Бир камера	Кеминде эки камера жана туруктуу базалык сызык	Бир камера, бирок алдын ала жайгаштырылган буталар

Өлчөө процессинин чынжыры

Булактагы изилдөөнүн жалпы ыкма агымынын илимий байланыштарына негизделип, Verianla үчүн өз алдынча кайра түзүлгөн түшүндүрмө схема; масштабсыз.

Координаттар системасы жана өзгөчөлүк чекиттеринин аныктамасы

Камера туруктуу деп кабыл алынгандыктан физикалык дүйнөнүн координаттар системасы камеранын координаттар системасы менен дал келтирилген. Түзүлүш катуу дене деп кабыл алынат; башкача айтканда, түзүлүштүн бетиндеги өзгөчөлүк чекиттеринин бири-бирине карата физикалык жайгашуусу кыймыл учурунда өзгөрбөйт деп болжолдонот. Биринчи кадрдагы чекиттердин бөлүштүрүлүшү кийинки кадрлар менен салыштырыла турган баштапкы топологияны түзөт.

Видео ырааттуулугу \(\{I_k\}_{k=0}^{K-1}\) менен көрсөтүлөт. \(k\) — кадр индекси, \(K\) — кадрлардын жалпы саны. \(k\)-кадрдагы жарактуу өзгөчөлүк чекиттери \(P_k=\{P_i^k\}_{i=1}^{N_k}\), ал эми ар бир чекиттин пиксел координатасы \(P_i^k=(u_i^k,v_i^k)^T\) деп аныкталат. Удаалаш кадрларда ошол эле физикалык чекитке тиешелүү дал келүүлөр \(\mathcal{M}_k=\{(P_i^k,P_i^{k+1})\}\) жыйындысын түзөт.

Теңдеме (1): ROI индикатордук функциясы

I_{\Omega}(P)= \begin{cases} 1, & P\in\Omega\\ 0, & P\notin\Omega \end{cases} \tag{1}

Эмнени эсептейт? Сүрөт чекитинин тандалган полигондук кызыгуу аймагынын, башкача айтканда ROIнин ичинде же сыртында экенин бинардык түрдө көрсөтөт. \(P\) — каралып жаткан сүрөт чекити, \(\Omega\) — калкыма түзүлүштүн негизги корпусун курчаган полигондук аймак. Функция өлчөмсүз. Маани 1 болсо чекит иштетүүгө алынат; 0 болсо суу бети же фон сыяктуу керексиз аймакка тиешелүү болгондуктан чыгарылат. Ошентип, кийинки өзгөчөлүк аныктоо жана көзөмөлдөө операциялары максаттуу түзүлүш жайгашкан аймакта гана аткарылат.

Теңдеме (2): Shi–Tomasi / Minimum Eigenvalue структура тензору

M= \begin{bmatrix} \sum_{(u,v)\in W} I_u^2 & \sum_{(u,v)\in W} I_uI_v\\ \sum_{(u,v)\in W} I_uI_v & \sum_{(u,v)\in W} I_v^2 \end{bmatrix} \tag{2}

Бул жерде \(I(u,v)\) — сүрөт интенсивдүүлүгү, \(I_u=\partial I/\partial u\) — горизонталдык интенсивдүүлүк градиенти, \(I_v=\partial I/\partial v\) — вертикалдык интенсивдүүлүк градиенти, ал эми \(W\) — чекиттин жергиликтүү коңшулугу. Матрица кичинекей сүрөт аймагында жарыктык ар кандай багыттарда канчалык өзгөрөрүн жалпылайт. Менчик маанилер \(\eta_1\) жана \(\eta_2\) алынгандан кийин бурчтук жооп \(S=\min(\eta_1,\eta_2)\) алынат. Эки багытта тең олуттуу интенсивдүүлүк өзгөрүүсү болсо, кичине менчик маани да жетиштүү чоң болуп, чекит көзөмөлдөөгө ылайыктуу бурч катары кабыл алынат. Бул маанилер сүрөт интенсивдүүлүгү жана пиксел координаталары аркылуу эсептелгендиктен физикалык метр бирдигине ээ эмес.

Теңдеме (3): SURF үчүн Hessian матрицасы

U= \begin{bmatrix} L_{uu}(u,v,\sigma) & L_{uv}(u,v,\sigma)\\ L_{uv}(u,v,\sigma) & L_{vv}(u,v,\sigma) \end{bmatrix} \tag{3}

\(L_{uu}\), \(L_{uv}\) жана \(L_{vv}\) — сүрөттүн Гаусс функциясынын экинчи тартиптеги туундулары менен конволюциясынан алынган экинчи туунду жооптору; \(\sigma\) сүрөт масштабын көрсөтөт. SURF \(\det(U)\) маанисинин жергиликтүү максимумдарын колдонуп, blob сыяктуу айырмаланган аймактарды табат. Масштаб параметри сүрөттөгү объекттин өлчөмү өзгөргөндө да ошол эле физикалык аймакты табууга мүмкүндүк берүүгө багытталган. Изилдөөдө SURF негизги детектор эмес, жетиштүү Minimum Eigenvalue чекиттери табылбаганда колдонулган баскычтуу системанын бөлүктөрүнүн бири.

FAST детекторунда кошумча түрдө талапкер пиксел \(p\) айланасындагы тегерек коңшулуктагы удаалаш \(n\) пикселдин баары \(I(p)+\zeta\)-дан жарык же \(I(p)-\zeta\)-дан караңгы болсо, талапкер бурч катары кабыл алынат. Бул жердеги \(\zeta\) — интенсивдүүлүк айырмасынын босогосу.

Теңдеме (4): KLT жарыктыктын туруктуулугу божомолу

I_{k+1}(P_i^{k+1}+q)=I_k(P_i^k+q),\qquad \forall q\in W \tag{4}

Бул теңдеме ошол эле физикалык бет чекитинин чакан коңшулугундагы сүрөт интенсивдүүлүгү эки удаалаш кадрдын ортосунда болжол менен сакталат деп божомолдойт. \(q=(\Delta u,\Delta v)^T\) — жергиликтүү пиксел жылыш вектору. Бул KLT оптикалык агымынын негизги божомолу. Жарыктандыруу өтө тез өзгөрсө, чагылуу пайда болсо же чекит жабылып калса, бул божомол алсырайт; ошондуктан изилдөөдө алдыга-артка текшерүү жана RANSAC баскычтары зарыл.

Теңдеме (5): Оптикалык агым чектөөсү

I_u\Delta u+I_v\Delta v+I_t=0 \tag{5}

Теңдеме (4) биринчи тартиптеги Taylor катарына ажыратылып, жогорку тартиптеги мүчөлөр эске алынбаганда бул сызыктуу чектөө алынат. \(I_t=\partial I/\partial t\) — убакыттык интенсивдүүлүк градиенти. Белгисиздер \(\Delta u\) жана \(\Delta v\) — өзгөчөлүк чекитинин эки кадрдын ортосундагы пиксел кыймылы. Бир пиксел бир гана теңдеме бергендиктен эки белгисизди түздөн-түз чыгарууга болбойт; ошондуктан \(W\) коңшулугундагы көптөгөн пикселдер чогуу колдонулат.

Теңдеме (6): Ашыкча аныкталган сызыктуу система

A= \begin{bmatrix} I_u^1 & I_v^1\\ \vdots & \vdots\\ I_u^m & I_v^m \end{bmatrix}, \qquad B=- \begin{bmatrix} I_t^1\\ \vdots\\ I_t^m \end{bmatrix} \tag{6}

\(m\) — терезенин ичиндеги пикселдердин саны. Ар бир пиксел Теңдеме (5) тен бир сап түзөт. Ошентип, эки белгисиз жылыш компоненти үчүн көп теңдеме алынат. Бул ашыкча аныкталган система ызы-чуу бар учурда бир теңдеме менен түз чечүүнүн ордуна эң кичине квадраттар ыкмасын колдонууга мүмкүндүк берет.

Теңдеме (7): Салмакталган эң кичине квадраттар KLT чечими

\begin{bmatrix} \Delta u\\ \Delta v \end{bmatrix} = (A^TWA)^{-1}A^TWb \tag{7}

Салмак матрицасы \(W=\mathrm{diag}(\omega_1,\ldots,\omega_m)\) деп аныкталат жана булакта Гаусс салмагы \(\omega_j=\exp\left[-((u_j-u_0)^2+(v_j-v_0)^2)/(2\sigma^2)\right]\) түрүндө берилген. Борборго жакын пикселдерге көбүрөөк салмак берүү жергиликтүү кыймыл баасын борбордук чекитке сезгичирээк кылат. \(A^TWA\) жергиликтүү градиент геометриясын, \(A^TWb\) болсо убакыттык өзгөрүү менен байланышкан мүчөнү алып жүрөт. Натыйжа пиксел бирдигиндеги \(\Delta u,\Delta v\) кыймылы. Булак басылмасында Теңдеме (6) да вектор чоң \(B\) менен аныкталса, Теңдеме (7) де кичине \(b\) колдонулган; бул белгилөө айырмасы бул жерде булакка ылайык сакталган жана үнсүз оңдолгон эмес.

Пирамидалык KLT ыкмасында сүрөт адегенде төмөнүрөөк чечилиш деңгээлдеринде чечилет, андан кийин жыйынтык майда деңгээлдерге өткөрүлөт. Ошентип, бир масштабда чоң көрүнгөн кыймыл пирамиданын жогорку деңгээлдеринде кичине кыймылга айланып, тез толкун кыймылдарында көзөмөлдүн жоголушу азаят.

Теңдеме (8): Алдыга-артка көзөмөлдөө катасы

e_i=\left\|P_i^k-P_i^{back}\right\|_2 \tag{8}

Өзгөчөлүк чекити адегенде \(k\) кадрынан \(k+1\) кадрына, андан кийин бааланган ордунан кайра \(k\) кадрына көзөмөлдөнөт. Кайтып келген чекит баштапкы чекиттен алыс болсо, дал келүү ишенимдүү эмес. \(e_i\) — эки позициянын ортосундагы Евклид аралыгы жана пиксел бирдигинде. \(e_i>E_{max}\) болгондо дал келүү четтетилет. Бул текшерүү өзгөчө жабылуу жана жарыктандыруунун өзгөрүшүнөн пайда болгон туура эмес KLT дал келүүлөрүн азайтат.

Теңдеме (9) жана (10): Окшоштук түрлөндүрүүсү

\begin{bmatrix} u_i^{k+1}\\ v_i^{k+1}\\ 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} s_k\cos\theta & -s_k\sin\theta & t_{u,k}\\ s_k\sin\theta & s_k\cos\theta & t_{v,k}\\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} u_i^k\\ v_i^k\\ 1 \end{bmatrix} \tag{9}

P_i^{k+1} = s_k \begin{bmatrix} \cos\theta & -\sin\theta\\ \sin\theta & \cos\theta \end{bmatrix} P_i^k+t_k \tag{10}

Бул эки теңдеме бир эле түрлөндүрүүнү эки башка көрсөтүү менен туюнтат. \(s_k\) — бирдей масштаб коэффициенти; өлчөмсүз. \(\theta\) — сүрөт тегиздигиндеги айлануу бурчу. \(t_k=(t_{u,k},t_{v,k})^T\) — пиксел бирдигиндеги жылыш вектору. Математикалык жактан модель төрт эркиндик даражасына ээ: эки жылыш, бир айлануу жана бир жалпы масштаб өзгөрүүсү. Изилдөөдө бул параметрлер кийин физикалык X-Y жылышы, RZ бурчу жана Z багыты үчүн керектүү маалыматты берет.

Теңдеме (11): RANSAC калдык катасы

r_i= \left\| P_i^{k+1}- \left( s_k \begin{bmatrix} \cos\theta & -\sin\theta\\ \sin\theta & \cos\theta \end{bmatrix} P_i^k+t_k \right) \right\|_2 \tag{11}

\(r_i\) — түрлөндүрүү модели болжолдогон позиция менен чындап көзөмөлдөнгөн позициянын ортосундагы пиксел аралыгы. \(r_i<d_{in}\) болсо дал келүү ички чекит, болбосо четки чекит деп кабыл алынат. Бул жерде максат ар бир дал келүүнү күч менен моделге ылайыкташтыруу эмес, бирдей катуу дене кыймылын геометриялык жактан колдогон чекиттерди тандоо.

Теңдеме (12) жана (13): RANSAC ийгилик ыктымалдыгы жана итерациялардын саны

P_s=1-\left(1-p_{in}^{2}\right)^T \tag{12}

T= \frac{\log(1-P_d)} {\log(1-p_{in}^{2})} \tag{13}

\(p_{in}\) — дал келүүлөрдүн ичиндеги чыныгы ички чекиттердин үлүшү. Окшоштук түрлөндүрүүсүн аныктоо үчүн эки чекит жуптары тандалгандыктан, бир кокус үлгүнүн толугу менен туура чекиттерден турушунун ыктымалдыгы \(p_{in}^2\). \(T\) көз карандысыз аракеттен кийин жок дегенде бир толугу менен туура үлгү алуу ыктымалдыгы Теңдеме (12) менен табылат. Изилдөөдө талап кылынган ишеним деңгээли \(P_d=0.995\). Теңдеме (13) ушул ишеним деңгээлине жетүү үчүн зарыл болгон минималдуу үлгү алуу санын берет. Ички чекиттердин үлүшү жогорулаган сайын керектүү RANSAC итерациялары азаят.

Теңдеме (14): SVD үчүн борборлоштурулган кайчылаш таралуу матрицасы

H= \sum_{i\in L_k} (P_i^k-\bar P^k) (P_i^{k+1}-\bar P^{k+1})^T \in\mathbb{R}^{2\times2} \tag{14}

\(L_k\) — RANSAC тарабынан ички чекит деп кабыл алынган дал келүүлөрдүн индекстер жыйындысы. \(\bar P^k\) жана \(\bar P^{k+1}\) — эки чекит булутунун борборлору. Борборлоштуруу абсолюттук позицияны алып салып, чекит булуттарынын салыштырмалуу геометриясына көңүл бурат. \(H\) матрицасы сингулярдык маанилерге ажыратылат, башкача айтканда \(H=U\Sigma V^T\) түрүнө бөлүнөт жана түрлөндүрүү параметрлерин сызыктуу эмес оптималдаштыруусуз туруктуу эсептөөгө жардам берет.

Теңдеме (15): Масштаб менен жылыштын жабык түрдөгү чечими

s_k= \frac{\operatorname{tr}(\Sigma)} {\sum_{i\in L_k}\left\|P_i^k-\bar P^k\right\|^2}

t_k= \bar P^{k+1} - s_k \begin{bmatrix} \cos\theta & -\sin\theta\\ \sin\theta & \cos\theta \end{bmatrix} \bar P^k \tag{15}

Биринчи туюнтма чекит булуттарынын SVD жыйынтыгынан масштаб катышын чыгарат. Алымдагы \(\operatorname{tr}(\Sigma)\) сингулярдык маанилердин суммасын, бөлүм болсо биринчи кадрдагы борборлоштурулган чекиттердин жалпы квадраттык таралышын билдирет. Экинчи туюнтма айлануу жана масштаб колдонулгандан кийин эки чекит булутунун борборлорун дал келтире турган жылыш векторун эсептейт. \(s_k\) өлчөмсүз, \(t_k\) болсо сүрөт тегиздигинде пиксел бирдигинде.

Теңдеме (16)–(18): Ишенимдүү дал келүүлөр жыйындысы, ички чекит катышы жана репроекция катасы

\mathcal{M}_k^{inlier} = \left\{ (P_i^k,P_i^{k+1})\mid i\in L_k \right\} \tag{16}

r_{in}^{k} = \frac{|L_k|} {|\widetilde{\mathcal{M}}_k|} \tag{17}

\epsilon_{RMS}^{k} = \sqrt{ \frac{1}{|L_k|} \sum_{i\in L_k}r_i^2 } \tag{18}

Теңдеме (16) кыймылды эсептөөдө колдонула турган геометриялык жактан ишенимдүү гана чекит жуптарын аныктайт. Теңдеме (17) деги \(r_{in}^{k}\) өлчөмсүз ички чекит катышы; 1 ге жакындаган сайын баштапкы дал келүүлөрдүн чоң бөлүгү окшоштук түрлөндүрүүсүнө шайкеш болот. Теңдеме (18) деги \(\epsilon_{RMS}^{k}\) болсо пиксел бирдигиндеги орточо квадраттык репроекция катасынын квадраттык тамыры. Ички чекит катышы олуттуу төмөндөсө же репроекция катасы өссө, система тиешелүү кадрда көзөмөл сапаты начарлады деп кабыл алып, өзгөчөлүктөрдү кайра аныктай алат.

Активдүү өзгөчөлүк чекиттеринин саны \(N_{min}\) ден төмөн түшкөндө өзгөчөлүктөрдү аныктоо кайра иштетилет. Эксперименттерде колдонулган минималдуу чек 20 чекит. Ошентип, айрым чекиттер көрүү талаасынан чыгып кетсе, чагылууга кабылса же текстуралык өзгөчөлүгүн жоготсо да узак мөөнөттүү көзөмөлдү улантууга аракет жасалат.

Теңдеме (19): Сүрөт түрлөндүрүүсүнөн физикалык кыймылга өтүү

\begin{bmatrix} \Delta X_k\\ \Delta Y_k\\ \Delta Z_k\\ \Delta\psi_k \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \gamma_X & 0 & 0 & 0\\ 0 & \gamma_Y & 0 & 0\\ 0 & 0 & \gamma_Z & 0\\ 0 & 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} t_{u,k}\\ t_{v,k}\\ s_k-1\\ \psi_k \end{bmatrix} \tag{19}

\(\gamma_X\), \(\gamma_Y\) жана \(\gamma_Z\) — калибрлөө коэффициенттери. Алгачкы эки коэффициент пиксел жылышын физикалык X жана Y жылышына айлантат. Тереңдикте перспективадан улам сүрөт масштабы болжол менен \(s\propto1/Z\) жүрүм-турумун көрсөтөт. Жогорку кадр ылдамдыгында удаалаш кадрлардын ортосундагы \(\Delta Z_k\) кичине деп кабыл алынгандыктан, биринчи тартиптеги жакындаштыруу менен масштаб өзгөрүүсү жана тереңдик кыймылынын ортосунда сызыктуу байланыш түзүлгөн. Биринчи кадрдын нормалдаштырылган масштабы \(s=1\) деп алынгандыктан тереңдик маалыматы \(s_k-1\) аркылуу алынат. \(\Delta\psi_k\) болсо RZ бурчунун өсүмү.

Бул байланыш универсалдуу метр/пиксел туруктуусу эмес. Айрыкча \(\gamma_Z\) камера менен бута ортосундагы абсолюттук аралыкка көз каранды жана изилдөө ар башка байкоо аралыктарында бул коэффициентти кайра калибрлеген.

Теңдеме (20): Өзгөчөлүк чекиттери булутунун борбору

\bar P^k= \frac{1}{|L_k|} \sum_{i\in L_k}P_i^k = \begin{bmatrix} \bar u_k\\ \bar v_k \end{bmatrix} \tag{20}

Бул теңдеме ички чекит деп кабыл алынган өзгөчөлүк чекиттеринин сүрөт тегиздигиндеги геометриялык борборун берет. \(\bar u_k\) жана \(\bar v_k\) — орточо пиксел координаталары. PCA талдоосуна чейин чекит булутунун абсолюттук сүрөт позициясын алып салуу үчүн ар бир чекиттен ушул борбор алынат.

Теңдеме (21): Өзгөчөлүк чекиттеринин ковариация матрицасы

C_k= \frac{1}{|L_k|-1}X_kX_k^T = \begin{bmatrix} C_{uu,k} & C_{uv,k}\\ C_{uv,k} & C_{vv,k} \end{bmatrix} \tag{21}

\(X_k=[P_1^k-\bar P^k,\ldots,P_{|L_k|}^k-\bar P^k]\) — борборлоштурулган координаталар матрицасы. \(C_{uu,k}\) чекит булутунун u багытындагы таралышын, \(C_{vv,k}\) v багытындагы таралышын, ал эми \(C_{uv,k}\) эки багыттын биргелешкен өзгөрүүсүн билдирет. Ковариация матрицасы 2×2 жана симметриялуу. PCAнын максаты бул матрицадан чекит булутунун эң күчтүү созулуу багытын жана ага тик экинчи таралышын чыгаруу.

Теңдеме (22): Ковариация компоненттери

C_{uu,k}= \frac{1}{|L_k|-1} \sum_{i\in L_k}(u_i^k-\bar u_k)^2

C_{vv,k}= \frac{1}{|L_k|-1} \sum_{i\in L_k}(v_i^k-\bar v_k)^2

C_{uv,k}= \frac{1}{|L_k|-1} (u_i^k-\bar u_k)(v_i^k-\bar v_k) \tag{22}

Булактагы белгилөө боюнча эскертүү: жарыяланган Теңдеме (22) нин үчүнчү сабында \(C_{uv,k}\) үчүн суммалоо белгиси көрүнбөйт. Бирок дароо мурунку Теңдеме (21) \(C_k=(|L_k|-1)^{-1}X_kX_k^T\) түрүндөгү ковариация матрицасын аныктайт. Стандарттуу кайчылаш ковариация ажыратмасында чекит индекстери боюнча сумма болушу күтүлөт; бирок Verianla бул жерде булак теңдемесин үнсүз өзгөрткөн эмес. Ошондуктан жарыяланган белгилөө жогоруда сакталган, мүмкүн болгон терүү/белгилөө көйгөйү өзүнчө көрсөтүлгөн.

Теңдеме (23): Ковариация матрицасынын менчик маанилери

\lambda_{1,k} = \frac{1}{2} \left( C_{uu,k}+C_{vv,k} + \sqrt{(C_{uu,k}-C_{vv,k})^2+4C_{uv,k}^2} \right)

\lambda_{2,k} = \frac{1}{2} \left( C_{uu,k}+C_{vv,k} - \sqrt{(C_{uu,k}-C_{vv,k})^2+4C_{uv,k}^2} \right), \qquad \lambda_{1,k}\geq\lambda_{2,k}>0 \tag{23}

Менчик маанилер чекит булутунун эки негизги огу боюнча таралуу көлөмүн берет. Чоң менчик маани \(\lambda_1\) негизги огу боюнча, кичине менчик маани \(\lambda_2\) экинчи огу боюнча бөлүштүрүүнү билдирет. Чекит булутун эллипс деп элестетсек, бул эки маани эллипстин эки негизги багыттагы өлчөмдөрү менен байланыштуу.

Теңдеме (24): PCA менчик векторлору

V_{1,k}= \begin{bmatrix} \lambda_{1,k}-C_{vv,k}\\ C_{uv,k} \end{bmatrix}, \qquad V_{2,k}= \begin{bmatrix} C_{uv,k}\\ \lambda_{2,k}-C_{uu,k} \end{bmatrix} \tag{24}

Менчик векторлор чекит булутунун негизги багыттарын берет. \(V_{1,k}\) эң чоң вариация багыты, \(V_{2,k}\) болсо ага тик экинчи багыт менен байланыштуу. Маанилер нормалдаштырылгандан кийин багыт бурчун эсептөөгө болот. Бул операция физикалык бурчту түз өлчөбөйт; сүрөт тегиздигиндеги статистикалык геометрия кандай өзгөрөрүн өлчөйт жана физикалык бурчтар кийин эксперименттик коэффициенттер менен калибрленет.

Теңдеме (25): Биринчи негизги багыттын бурчу

\alpha_k= \operatorname{arctan2} \left( (V_{1,k})_y, (V_{1,k})_x \right) \tag{25}

\(\operatorname{arctan2}\) менчик вектордун эки компонентин колдонуп, туура квадранттагы багыт бурчун берет. \(\alpha_k\) — өзгөчөлүк чекиттеринин эллипсинин сүрөт тегиздигиндеги негизги огу жана бурч бирдигинде. Удаалаш кадрлардагы \(\alpha\) өзгөрүүсү булак ыкмасында калкыма түзүлүштүн тегиздиктен тышкаркы бурчтук кыймылдарынын бирин баалоо үчүн колдонулат.

Теңдеме (26): Чекит булутунун форма катышы

\beta_k= \frac{\lambda_{2,k}} {\lambda_{1,k}}, \qquad 0\leq\beta_k\leq1 \tag{26}

\(\beta_k\) өлчөмсүз. \(\beta\) 1 ге жакындаганда эки негизги багыттагы таралуу бири-бирине жакындап, чекит булуту тегерегирээк көрүнөт. Маани азайган сайын булут бир багытта узунураак, экинчи багытта куушураак болот. Булак ыкмасы перспективалык кыскаруу өзгөчөлүк чекиттери булутунун ушул форма катышын өзгөртөт деген ойду бурчтук кыймылды баалоого колдонот.

Теңдеме (27) жана (28): RX жана RY бурчтарын PCA өзгөрүүлөрүнөн чыгаруу

\Delta\phi_k= \gamma_{\phi}(\alpha_{k+1}-\alpha_k)

\Delta\theta_k= \gamma_{\theta}(\beta_{k+1}-\beta_k) \tag{27}

\Delta\phi_k= \gamma_{\phi}\,\operatorname{sgn}_k \left|\alpha_{k+1}-\alpha_k\right|

\Delta\theta_k= \gamma_{\theta}\,\operatorname{sgn}_k \left|\beta_{k+1}-\beta_k\right|, \qquad \operatorname{sgn}_k=\operatorname{sign}(C_{uv,k}) \tag{28}

\(\gamma_{\phi}\) жана \(\gamma_{\theta}\) — эксперименттик калибрлөө менен аныкталган пропорционалдык коэффициенттер. \(C_{uv,k}\) белгиси айлануу багытын аныктоо үчүн колдонулат. Мындан тышкары \(\phi_{min}\) жана \(\theta_{min}\) өлүк зона босоголору колдонулат; эсептелген өсүм тиешелүү босогодон кичине болсо нөлгө түшүрүлүп, майда ызы-чуу кыймылдары басылат.

Булактагы символдордун шайкештиги боюнча эскертүү: Теңдеме (27) ден дароо мурунку түшүндүрмө \(\alpha_k\) өзгөрүүсү RY өсүмүн \(\Delta\theta_k\), ал эми \(\beta_k\) өзгөрүүсү RX өсүмүн \(\Delta\phi_k\) билдирерин айтат. Бирок жарыяланган Теңдеме (27) жана (28) де \(\alpha\) өзгөрүүсү \(\Delta\phi\) менен, \(\beta\) өзгөрүүсү \(\Delta\theta\) менен байланышкан. Бул эки баяндоо бири-бирине толук шайкеш эмес. Булакка берилгендик үчүн бул жерде алардын бири экинчисине карап үнсүз оңдолгон эмес, дал келбестик ачык сакталган.

Теңдеме (29): Кадрлар аралык өсүмдөрдөн жалпы кыймылга өтүү

X_k=\sum_{j=1}^{k}\Delta X_j,\qquad Y_k=\sum_{j=1}^{k}\Delta Y_j,\qquad Z_k=\sum_{j=1}^{k}\Delta Z_j

\phi_k=\sum_{j=1}^{k}\Delta\phi_j,\qquad \theta_k=\sum_{j=1}^{k}\Delta\theta_j,\qquad \psi_k=\sum_{j=1}^{k}\Delta\psi_j \tag{29}

Алгоритм адегенде ар бир эки удаалаш кадрдын ортосундагы майда кыймыл өсүмдөрүн баалайт. Теңдеме (29) бул өсүмдөрдү биринчи кадрдан баштап кошуп, баштапкы позага салыштырмалуу жалпы X, Y, Z, RX, RY жана RZ кыймыл тарыхын түзөт. Сызыктуу компоненттердин физикалык бирдиги калибрлөөгө жараша узундук, бурчтук компоненттердин бирдиги бурч.

Теңдеме (30): Биринчи тартиптеги IIR төмөн жыштык өткөрүүчү фильтр

\widetilde q_k= a q_k+(1-a)\widetilde q_{k-1}, \qquad 0<a<1 \tag{30}

\(q_k\) — фильтрленбеген кыймыл мааниси, \(\widetilde q_k\) — фильтрленген чыгыш, \(a\) — өлчөмсүз фильтр коэффициенти. Жаңы үлгү жыйынтыкка \(a\) үлүшүндө, мурунку фильтрленген маани \(1-a\) үлүшүндө салым кошот. Өткөрүү функциясы булакта \(F(z)=a/[1-(1-a)z^{-1}]\) деп берилген. Максат суу бетинин жаркырашы, жарыктандыруунун өзгөрүшү жана көзөмөл ызы-чуусу сыяктуу жогорку жыштыктагы компоненттерди басып, физикалык кыймылдын тенденциясын сактоо.

Теңдеме (31): Бириктирилген көзөмөл сапатынын көрсөткүчү

Q_k= r_{in}^{k} \exp\left( -\frac{\epsilon_{RMS}^{k}}{\epsilon_0} \right) \tag{31}

\(Q_k\) ички чекит катышы менен репроекция катасын бир өлчөмсүз сапат көрсөткүчүндө бириктирет. \(\epsilon_0\) — эталондук ката масштабы. Ички чекит катышы жогорулаган сайын \(Q_k\) өсөт; репроекция катасы жогорулаган сайын экспоненциалдык мүчө азаят. Демек, \(Q_k\) 1 ге жакындашы ишенимдүү көзөмөлдү билдирет. Бул көрсөткүч өз алдынча физикалык тактыктын далили эмес; сүрөт дал келүүсүнүн кадр деңгээлиндеги геометриялык сапатын жалпылайт.

Эмне Үчүн Бул Ыкмада RANSAC жана PCA Бирге Колдонулат?

RANSAC удаалаш кадрларда бирдей катуу дене кыймылын ээрчиб барбаган туура эмес өзгөчөлүк дал келүүлөрүн четтетип, ишенимдүү чекит жуптарын тандайт; PCA болсо ушул ишенимдүү чекиттердин сүрөт тегиздигиндеги бөлүштүрүү формасын жана негизги багытын талдап, окшоштук түрлөндүрүүсү түздөн-түз бербеген тегиздиктен тышкаркы бурчтук кыймылдарды баалоо үчүн колдонулат.

Изилдөөнүн Ыкмасы жана Жыйынтыктары

Биринчи текшерүү: Туруктуу толкун каналы эксперименти

Биринчи физикалык моделдик эксперимент Shandong Provincial Key Laboratory of Ocean Engineering мекемесиндеги узундугу 60 m, туурасы 3 m жана тереңдиги 1.5 m болгон толкун каналында жүргүзүлгөн. Поршень тибиндеги толкун генератору 0.5–2 s толкун мезгилдерин жана эң көп 0.25 m толкун бийиктигин түзө алат. Модель толкун генераторунан 25 m аралыкта жайгаштырылган.

Эксперименттик объект Froude окшоштук критерийине ылайык 1:40 масштабдагы jacket тибиндеги бириккен шамал-толкун энергия конвертеринин модели. Негизги түзүлүш 304 дат баспас болоттон жасалган. Мунаранын бийиктиги 2.125 m, jacket пайдубалынын бийиктиги 1.125 m. Экинчи деңгээлдеги платформага үч термелүүчү калкыма жана термелүү рычагы жайгаштырылган. Рычагдын узундугу 0.3 m, тынч абалда горизонталдык тегиздик менен түзгөн бурчу 26.3°.

Эталондук өлчөө үчүн NOKOV оптикалык үч өлчөмдүү кыймылды кармоо системасы 500 Hz үлгү алуу ылдамдыгында колдонулган. Төрт Mars сериясындагы камера эң көп 26 мегапиксел чечилишке жана 380 fps кадр ылдамдыгына ээ. Калкымадагы иретсиз жайгаштырылган сегиз инфракызыл маркердин мейкиндиктеги позициялары жана айлануулары эталон катары кабыл алынган. Монокулярдык өлчөө камерасы болсо 1080×1920 пиксел чечилиште жана 30 fps ылдамдыкта иштеген.

Калибрлөө кантип жүргүзүлгөн?

X жана Y багыттары үчүн физикалык аралыгы белгилүү маркерлердин ортосундагы пиксел аралыктары колдонулуп, \(\gamma_X\) жана \(\gamma_Y\) коэффициенттери алынган. Z багыты үчүн бута камеранын оптикалык огу боюнча белгилүү физикалык аралыкка жылдырылып, мунун сүрөт масштабында жараткан өзгөрүүсү өлчөнүп \(\gamma_Z\) аныкталган. Изилдөө \(\gamma_Z\) камера-бута абсолюттук аралыгына көз каранды экенин кабыл алып, 1.6 m жана 3.5 m байкоо шарттарында коэффициентти өз-өзүнчө калибрлеген.

Видео MATLAB ичиндеги VideoReader аркылуу кадр-кадр иштетилген. Ар бир кадр үчүн ROI, өзгөчөлүктөрдү аныктоо, KLT көзөмөлү, RANSAC геометриялык текшерүүсү жана андан соң 6-DOF параметрлерин эсептөө колдонулган.

Өзгөчөлүк детекторлорунун эксперименттик салыштырылышы

Детектор	Табылган чекиттердин саны	Булактагы изилдөөнүн баалоосу
Minimum Eigenvalue	91	Эң бир калыпта бөлүштүрүү; текстурага бай аймактарда топтолуу
SURF	17	Масштаб өзгөрүүсүнө туруктуу, бирок чекиттердин саны кыймылды эсептөө үчүн аз
FAST	29	Чекиттердин саны жогору, бирок ачык жергиликтүү топтолуу бар

Ошондуктан биринчи экспериментте баштапкы өзгөчөлүктөр жыйындысы үчүн Minimum Eigenvalue бурчтары тандалган.

Статикалык туруктуулук

Камера жана түзүлүш кыймылдатылбастан 20 секунддук жазуу алынган. Алгоритм эсептеген X, Y жана Z жылыштарынын стандарттык четтөөлөрү тиешелүүлүгүнө жараша 0.05 mm, 0.07 mm жана 0.42 mm деп билдирилген. Z огундагы чоңураак статикалык таралуу тереңдик кыймылы түз пиксел жылышынан эмес, масштаб өзгөрүүсүнөн чыгарылары менен бирге бааланууга тийиш.

Туруктуу толкундагы динамикалык сыноо

Толкун бийиктиги 0.08 m жана мезгили 1.7 s болгон туруктуу толкун шарты колдонулган. 1:40 Froude масштабында бул шарт максаттуу колдонуу аймагы болгон түндүк Кытай жээктери үчүн экстремалдуу деңиз абалын көрсөтө тургандай тандалган. Камера менен калкыма ортосундагы түз аралык 1.6 m. Кыймыл туруктуу мезгилдүү абалга келгенден кийин 20 секунддук видео жана NOKOV эталон маалыматтары бир убакта жазылган.

Ыкманын Өлчөө Тактыгы Кандай Деңгээлде?

1.6 m аралыктагы туруктуу толкун экспериментинде X, Y жана RZ үчүн NRMSE тиешелүүлүгүнө жараша %4.43, %5.34 жана %4.19; туруксуз толкун экспериментинде X, Y, RX жана RZ үчүн %8.17, %7.80, %7.98 жана %9.68. Үстөм жыштыктар эталон системалары менен дал келген; бирок амплитудасы төмөн Z жана RY кыймылдарын аныктоо кыйыныраак болгон жана изилдөө лабораториялык масштабдагы физикалык моделдер менен чектелген.

Метрика	X	Y	RZ
RMSE	0.003159 cm	0.009571 cm	0.139677°
NRMSE	%4.43	%5.34	%4.19
%95 ката ишеним интервалы	[-0.000320, 0.000183] cm	[-0.000483, 0.001039] cm	[-0.019312, 0.002880]°
Үстөм жыштык	0.59 Hz	0.59 Hz	0.59 Hz

Жыйырма секунддук убакыт катарларында сунушталган ыкма менен эталон системанын ортосундагы фаза айырмасы 0.02 s ден кичине экени билдирилген. Кыймыл амплитудасы чоң болгон аймактарда эки өлчөө бири-бирине жакшыраак жакындаган, ал эми өтө кичине кыймылдарда камеранын пиксел чечилиши жана статикалык ызы-чуунун таасири көбөйгөн. X, Y жана RZ багыттарында алынган үстөм 0.59 Hz жыштык оптикалык кыймылды кармоо системасындагы менен бирдей.

Өзгөчөлүк көзөмөлүнүн геометриялык сапаты

Туруктуу толкун экспериментинде жарактуу өзгөчөлүк чекиттеринин саны бүт жазуу бою 60 тан жогору болуп, орточо 74.97 болгон. RANSAC ички чекит катышы %80 ден жогору калган, максимум %100 жана орточо %92.98 деп билдирилген. Орточо RMS репроекция катасы 0.0436 пиксел деңгээлинде.

Intel Core i7-14700 процессорлуу стандарттуу иш үстөл компьютеринде MATLAB R2024b менен ар бир кадр үчүн орточо иштетүү убактысы болжол менен 0.04 s, иштетүү ылдамдыгы болжол менен 25 Hz деп өлчөнгөн. Булак муну эксперимент маалыматтарын офлайн талдоо үчүн жетиштүү деп баалайт; изилдөө бул маанини толук 30 fps реалдуу убакытта иштетүү ийгилиги катары көрсөтпөйт.

Камера аралыгы 1.6 m ден 3.5 m ге көбөйтүлгөндө эмне болду?

Метрика	1.6 m	3.5 m
Жарактуу өзгөчөлүк чекити — орточо	74.9652	70.7853
Жарактуу өзгөчөлүк чекити — минимум	65	52
RANSAC ички чекит катышы — орточо	%92.98	%88.351
RANSAC ички чекит катышы — максимум	%100	%100
Булактагы Таблица 2 де “minimum” деп берилген маани	0.8047	0.7921
Орточо репроекция катасы	0.0436	0.0404
NRMSE X / Y / RZ	%4.43 / %5.34 / %4.19	%4.64 / %6.62 / %4.99
Үстөм жыштык X / Y / RZ	0.59 Hz	0.59 Hz

Камера-бута аралыгы эки эседен ашык көбөйгөнүнө карабастан NRMSE маанилеринде чектелүү гана өсүш болгон жана үстөм жыштык өзгөргөн эмес. Бул жыйынтык сыналган 1.6–3.5 m аралыгында сүрөт масштабынын өзгөрүшү ыкманын негизги өлчөө көрсөткүчүн олуттуу начарлатпаганын көрсөтөт. Бул табылга сыналган аралык диапазону үчүн гана жарактуу; андан узак аралыктарга автоматтык түрдө жалпыланбайт.

Экинчи текшерүү: JONSWAP туруксуз толкун бассейни эксперименти

Экинчи эксперимент узундугу 60 m, туурасы 36 m жана суунун максималдуу тереңдиги 1.5 m болгон толкун бассейнинде жүргүзүлгөн. Бассейнде поршень тибиндеги үч толкун генератору бар. Маанилүү толкун бийиктиги 0.03–0.25 m, спектрдик чоку мезгили 0.5–3 s аралыгында түзүлүшү мүмкүн.

Бул экспериментте колдонулган термелүүчү калкыма Froude окшоштук критерийине ылайык 1:8 масштабында. Корпусу алюминий эритмесинен цилиндр-конус бириккен геометрияда жасалган. Сууга чөгүү тереңдиги 0.233 m, жалпы массасы 11.164 kg. Үстүнкү цилиндр бөлүгүнүн бийиктиги 0.1875 m, төмөнкү конус бөлүгүнүн бийиктиги 0.2165 m, конустун бурчу 120°. Калкыма камеранын көрүү талаасынан чыгып кеткидей горизонталдык жылып кетпеши үчүн суу сызыгынын деңгээлинен ийкемдүү жип менен байланыштырылган.

Эталон система катары NDI Optotrak Certus 6-DOF системасы үч жогорку ылдамдыктагы инфракызыл сызыктуу камера менен 50 Hz үлгү алуу ылдамдыгында колдонулган. Монокулярдык камера 1920×1080 пиксел жана 30 fps. Булактын кийинки бетиндеги эксперимент түшүндүрмөсүндө эталон маалымат үчүн “NOKOV” аталышы кездешкени менен, эксперименттик түзүлүш жана андан кийинки жыйынтык салыштыруусу NDI системасын сүрөттөйт. Бул аталыш айырмасы булактын ичиндеги дал келбестик жана бул жерде NDI/NOKOV айырмасы жашырылган эмес.

Туруксуз толкун шарты маанилүү толкун бийиктиги \(H_s=0.08\) m жана чоку мезгили 1.7 s болуп тандалган. Камера калкымадан 4 m аралыкта. 30 секунддук видео жана эталон кыймыл өлчөөсү бир убакта жазылган.

Экинчи экспериментте өзгөчөлүктөрдү аныктоо

Детектор	Өзгөчөлүк чекити	Байкалган абал
Minimum Eigenvalue	158	Эң бир калыптагы мейкиндик бөлүштүрүү
SURF	21	Ачык жергиликтүү топтолуу
FAST	17	Ачык жергиликтүү топтолуу

Minimum Eigenvalue ыкмасы кайрадан негизги баштапкы детектор катары тандалган; чекиттердин саны 20 дан төмөн түшсө, SURF жана FAST кезеги менен кошумча булак катары ишке кириши каралган.

Туруксуз толкун шарттарындагы кыймыл тактыгы

Метрика	X	Y	RX	RZ
RMSE	0.023333 cm	0.014022 cm	0.548991°	0.848676°
NRMSE	%8.17	%7.80	%7.98	%9.68
%95 ката ишеним интервалы	[-0.016223, 0.012923] cm	[-0.001351, 0.001188] cm	[-0.204627, 0.293234]°	[-0.025072, 0.177655]°

Булак 30 секунддук туруксуз толкун жазуусунда эки системанын жалпы убакыт тарыхтары жогорку деңгээлде шайкеш болгонун жана фаза айырмасы 0.1 s ден кичине бойдон калганын билдирет. X жана Y кыймылдары өзгөчө жакшы дал келген, RX жана RZ да эталон менен шайкештик көрсөткөн. Бирок Z жана RY кыймылдарынын амплитудасы өтө кичине болгондуктан бул эки компонент толук аныкталбай, өлчөө каталары көбөйгөн.

X, Y жана RZ үчүн биринчи тартиптеги үстөм кыймыл жыштыгы 0.367 Hz деп табылып, эталон системанын мааниси менен дал келген. Булак Z, RX жана RYнин төмөн кыймыл амплитудаларынан улам жогорку тартиптеги гармоникалык компоненттерде амплитуда катасы көбөйгөнүн билдирет.

Туруксуз толкунда көзөмөлдүн туруктуулугу

Жарактуу өзгөчөлүк чекиттеринин саны бүт жазуу бою 60 тан жогору болуп, орточо 101.68 болгон. RANSAC ички чекит катышы %75 тен жогору калган, максимум %99 жана орточо %85.23 деп эсептелген. Толук жыйынтык бөлүмүндө орточо репроекция катасы 0.0604 пиксел деп билдирилет.

Булактагы сандык шайкештик боюнча эскертүү: Макаланын кыскача мазмуну жана жыйынтык бөлүмүндө репроекция катасы 0.05 пикселден төмөн деген жалпы билдирүү бар. Бирок туруксуз толкун экспериментинин толук жыйынтыктарында орточо маани 0.0604. Ошондуктан Verianla баяны экспериментке тиешелүү толук санды сактап, бардык шарттар үчүн “0.05 тен төмөн” деген жалпылоону жасабайт.

Эмне үчүн туруксуз толкунда ката көбөйдү?

Булактын авторлору экинчи сыноодогу чектелүү тактык төмөндөшүн реалдуураак жана татаалыраак сүрөт шарттары менен байланыштырат: чоңураак бассейнде жарыктандыруу бирдей эмес, кең суу бетинде күзгү сымал чагылуулар көбөйгөн жана JONSWAP спектриндеги туруксуз толкундар жараткан суу чачырандылары туш келди жана үзгүлтүксүз. Ошого карабастан, үстөм кыймыл компоненттеринин убакыт жана жыштык өзгөчөлүктөрү сакталган жана табигый текстураны узак мөөнөт көзөмөлдөөдө күтүүсүз көзөмөл жоголушу билдирилген эмес.

Изилдөө колдогон жыйынтыктар

Бир камера жана түзүлүштүн табигый беттик текстуралары колдонулуп, лабораториялык масштабдагы калкыма түзүлүштөрдө 6-DOF кыймылын баалоого мүмкүн болгон.
Туруктуу толкун экспериментинде үстөм кыймыл компоненттеринин NRMSE маанилери %10 дон төмөн.
JONSWAP туруксуз толкун экспериментинде сандык бааланган X, Y, RX жана RZ компоненттеринин NRMSE маанилери да %10 дон төмөн.
Үстөм кыймыл жыштыктары эталондук оптикалык кыймылды кармоо системалары менен дал келген.
1.6 m жана 3.5 m салыштыруусу сыналган аралык диапазонунда өлчөө көрсөткүчү сүрөт масштабынын өзгөрүшүнө карата ачык туруктуулук көрсөткөнүн аныктаган.
RANSAC суу бетинин чагылуулары жана ушул сыяктуу факторлор жараткан туура эмес чекит дал келүүлөрүн олуттуу түрдө четтеткен.

Изилдөө колдобогон жыйынтыктар жана чектөөлөр

Эксперименттер ачык деңиздеги реалдуу масштабдагы талаа сыноосу эмес; физикалык моделдик лабораториялык эксперименттер.
Ыкманын бардык камера-бута аралыктарында бирдей тактыкта иштей турганы көрсөтүлгөн эмес; аралыкка туруктуулук сыналган шарттар менен гана чектелет.
Амплитудасы төмөн Z жана RY кыймылдары туруксуз толкун экспериментинде ишенимдүү түрдө толук аныкталды деп айтууга болбойт.
Тереңдикти эсептөө түз стерео триангуляция эмес; масштаб өзгөрүүсүн эксперименттик калибрлөө аркылуу физикалык Z кыймылына дал келтирүүгө негизделет.
RX/RY баалоосу да толугу менен калибрлөөсүз эмес; \(\gamma_{\phi}\) жана \(\gamma_{\theta}\) эксперименттик коэффициенттери талап кылынат.
Булак калибрлөө коэффициенттеринин системалуу сезгичтик талдоосун бул изилдөөдө аяктаган эмес; аны келечектеги изилдөөнүн темасы катары калтырган.
Иштетүү ылдамдыгы болжол менен 25 Hz деп берилген; бул маани 30 fps камера агымы толугу менен так реалдуу убакытта иштетилди дегенди билдирбейт.

Келечектеги изилдөө

Авторлор текстурасы начар көрүнүштөрдө көзөмөлдөө жөндөмүн жакшыртуу үчүн терең өзгөчөлүк чекиттерин аныктоо тармагын кошууну, монокулярдык көрүү системасын IMU сыяктуу кошумча сенсорлор менен мультимодалдык түзүлүшкө кеңейтүүнү жана калибрлөө коэффициенттеринин өлчөө тактыгына таасирин системалуу сезгичтик талдоосу менен изилдөөнү пландаштырууда.

Булак жана Ыкма Жөнүндө Эскертүү

Түпнуска аталышы: A Method for 6-DOF Motion Measurement of Marine Floating Structures Based on Monocular Vision and Feature Point Tracking

Авторлор: Chunyu Jiang; Hongda Shi; Chenyu Zhao; Qian Deng; Jian Li; Huihui Sun.

Жооптуу автор: Chenyu Zhao.

Мекемелер: Laoshan Laboratory, Qingdao 266237, China; School of Engineering, Computing and Mathematics, University of Plymouth, Plymouth PL4 8AA, UK.

Журнал: Mathematics.

Басмакана: MDPI.

Библиографиялык жазуу: Mathematics 2026, 14(15), 2697.

DOI: 10.3390/math14152697

Расмий шилтеме: https://doi.org/10.3390/math14152697

Жөнөтүлгөн: 15-июнь 2026. Оңдоо: 22-июль 2026. Кабыл алынган: 24-июль 2026. Жарыяланган: 27-июль 2026.

Булактын түрү: Рецензияланган журналда жарыяланган изилдөө макаласы.

Лицензия: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).

Каржылоо: Изилдөө Laoshan Laboratory (No. LSKJ202600600), Shandong Province Key R&D Program Soft Science Project (No. 2025RZB0402) жана Shandong Institute of Chinese Engineering S&T Strategy for Development (No. 202502SDZD02) тарабынан колдоого алынган.

Маалыматтардын жеткиликтүүлүгү: Авторлор изилдөөнүн түпкү салымдары макаланын ичинде берилгенин, кошумча суроолор жооптуу авторго жөнөтүлө аларын билдирет.

Кызыкчылыктардын кагылышы: Авторлор кызыкчылыктардын кагылышы жок экенин билдиришкен.

Авторлордун салымы: Chunyu Jiang методология, программалык камсыздоо, формалдык талдоо, изилдөө, алгачкы долбоор жана карап чыгуу/редакциялоо; Hongda Shi концептуалдаштыруу; Chenyu Zhao концептуалдаштыруу, ресурстар жана кеңеш берүү; Qian Deng маалыматтарды курациялоо жана долбоорду башкаруу; Jian Li текшерүү; Huihui Sun визуалдаштыруу иштерин аткарган.

Негизги методологиялык чектөө: Изилдөөнүн текшерилиши эки көз карандысыз физикалык моделдик экспериментке негизделет. Жыйынтыктар реалдуу ачык деңиз чөйрөсүндө, толук масштабдагы өнөр жай түзүлүштөрүндө же бардык көрүү/жарыктандыруу/аралык шарттарында текшерилген көрсөткүч катары түшүндүрүлбөшү керек.

Булактагы белгилөө жана отчет берүү боюнча эскертүүлөр: Теңдеме (7) деги чоң \(B\)/кичине \(b\) белгилөө айырмасы; Теңдеме (22) деги \(C_{uv,k}\) ажыратмасында жетишпегендей көрүнгөн суммалоо белгиси; Теңдеме (27)–(28) тегерегиндеги RX/RY символдорунун шайкештиги; туруксуз толкун экспериментиндеги 0.0604 репроекция катасы менен жыйынтык бөлүмүндөгү жалпы “0.05 тен төмөн” билдирүүсү; Таблица 2 деги пайыз тилкесиндеги 0.8047 жана 0.7921 көрсөтүлүшү жана экинчи эксперименттеги NDI/NOKOV эталон системасынын аталышы булак ичинде бири-бири менен толук шайкеш эмес. Бул пункттар Verianla текстинде үнсүз оңдолгон эмес.

Маалымдоо жана түзөтүү эскертүүсү

Бул мазмун тиешелүү академиялык изилдөөгө таянуу менен жасалма интеллект колдогон куралдарды колдонуп даярдалды. Максат — изилдөөнүн негизги темасын, ыкмасын жана жыйынтыктарын түшүнүктүү жана жеткиликтүү түрдө баяндоо.

Мазмунду даярдоодо баштапкы изилдөөгө берилген бойдон калууга көңүл бурулганы менен, жасалма интеллект аркылуу мазмун түзүү процессинде маани, туюнтуу, котормо же чечмелөө каталары болушу мүмкүн. Илимий, техникалык же контексттик ката байкасаңыз, бизге info@verianla.com.tr дареги аркылуу билдире аласыз. Билдирилген жагдайлар каралып, зарыл болгон түзөтүүлөр киргизилет.

Мындан тышкары, Verianla сайтында изилдөөсү жарыяланган макаланын автору, укук ээси же ыйгарым укуктуу өкүлү тиешелүү мазмунду жарыялоодон алып салууну талап кыла алат. Алып салуу өтүнүчү үчүн макаланын шилтемесин жана өтүнүчтүн кыскача түшүндүрмөсүн info@verianla.com.tr дарегине жөнөтүү жетиштүү. Өтүнүч каралгандан кийин зарыл чара көрүлөт.

Verianla академиялык изилдөөлөрдү алмаштырууну эмес, илимий мазмунду кеңири аудиториянын түшүнүшүнө салым кошууну көздөйт. Академиялык же кесиптик баалоодо ар дайым изилдөөнүн түпнуска булагына таянуу сунушталат.

Бөлүшүү: