巡視探測任務中復雜地形信息感知與場景建模

趙迪 戴志鵬 李世其 紀合超 何寧

(1 湖北工業大學，武漢 430068)(2 華中科技大學，武漢 430074) (3 中國航天員科研訓練中心，北京 100094)

月面巡視探測是指巡視探測器能在月球表面移動，并利用攜帶的科學儀器對月面進行近距離考察，完成探測、采樣、運輸等一系列任務的過程。月面巡視探測器所處工作環境以及任務需要不同于地面探測，其運行于月球表面非結構化環境，工作范圍較廣，未知因素復雜[1]。因此，為保證運行過程的可靠性和安全性，需要解決環境感知、路徑規劃、近距離避障等問題[2]。其中，環境感知是巡視探測器在月面安全行駛并完成探測任務的重要基礎，也是進行路徑規劃、自主避障等的前提條件，實現在月面自主獲取巡視探測器周圍地形三維信息，識別障礙物位置和大小等信息[3]。

針對巡視器在環境感知方面，國內外學者對于環境地形感知有著深入研究。國外學者在文獻[4-6]中提出三種環境感知方法，分別為基于規則的、基于神經網絡的以及基于模糊邏輯的非結構化地形環境感知方法，應用視覺圖像方法來檢測和定位地形的顯著特征(石塊、坑洞等)，其中基于模糊邏輯的感知方法在一定條件下相對環境感知效果較好；我國在該領域起步較晚，2013年成功將月兔號巡視器送達月球，利用北京控制工程研究所研制的自主制導、導航與控制(GNC)技術[7]，首次實現我國地外天體表面自動巡視探測。國內學者提出基于Fisher準則函數分割算法、基于區域生長二位直方圖熵最大法識別月表隕坑；結合最小誤差分割原理的形態學梯度算法識別石塊[8]，以及基于光照強弱條件下融合多種圖像算法的機器視覺環境感知方法[9]等。以上文獻中主要采用較為經典的二維光學圖像來進行環境感知，但是由于場景的復雜性、光照強弱不一、紋理、陰影等因素影響，使用傳統視覺圖像檢測方法會存在增大誤判與失效的概率，圖像特征位置與地形特征位置對應關系不一致等問題。

本文針對巡視器在探測過程地形特征感知識別，提出一種基于點云的月面地形信息感知與快速三維場景建模的方法。通過深度圖像得到的三維點云數據進行分析計算，利用三維空間目標點的位置信息建立對應的位置關系，減少對于光照強弱、地形紋理不一等因素的影響，便于月面環境中障礙物信息(月表隕石坑、坡、月巖)感知定位，以及根據特征信息對巡視探測器周圍環境快速三維建模，最后模擬月面環境進行試驗驗證。

1 地形感知建模流程

月球表面是一種典型的非結構化環境，其環境場景特征復雜，存在坑、坡、及巖石等不平坦地形，會對巡視器的移動性能產生一定影響[10]，如圖1所示。

圖1 嫦娥三號巡視器以及月面地形環境Fig.1 Chang’e-3 and Lunar surface environment

月面復雜地形信息感知與建模。首先，將采集到的RGB-D數據轉換為點云數據，進行濾波以及RANSAC算法[11]估計基礎平面；再采用基于密度聚類的算法[12]從剩余數據中提取地形特征信息(月巖、坡、隕石凹坑)，并使用凸包圖形學方法(Convex Hull)[13]簡化特征信息；最后，計算地形障礙信息位置和月表三維場景重建，如圖2。

圖2 地形感知建模流程Fig.2 Terrain perception modeing process

1.1 數據預處理

原始數據轉換得到的點云數據具有大量噪聲噪點，采用離群點濾波算法去除干擾數據，再通過RANSAC算法從剩余地形數據中估計基準面模型，此平面是當前具有一定起伏的數據集中在閾值t內平面模型一致性較為良好數據子集，如圖3所示。

其算法描述如下：首先手動設置閾值t為某一數值，從所有數據點中任意確定3點構成的平面，計算所有數據點與平面的距離d，若d

(1)

算法優點是可以魯棒的估計模型參數，且估計模型較為良好，噪聲干擾小。但是，它需要設置跟問題相關的固定閾值t。本文采用改進的RANSAC算法，將t改為動態閾值，并且設定t在機器人越障能力極限h范圍內(t≤h)，既可以滿足移動機器人越障能力又可以在不同地形中提取良好基準面模型。針對其閾值設定的數學描述為

2.2 血清HIF-1α水平檢測結果比較 觀察組患者的血清HIF-1α水平明顯高于對照組患者，且陽性例數也明顯高于對照組，差異有統計學意義(均P<0.05)。見表2。

式中：p表示符合期望的概率，通常p=99%；w=內點數/總點，k為算法迭代次數。

(2)

式中：n為數據集總數，di為點到平面的垂直距離，μ為所有點沿垂直地面方向的平均距離。

圖3 復雜地形預處理仿真

1.2 地形特征提取

圖8(a)為采用原始數據重建效果，總用時8.46 s，采用本文方法三維場景重建，效果如圖8(b)所示，總用時1.33 s,時間效率極大提高且起伏明顯的地形特征均有表達，例如巖石、凹坑、坡等。獲取這些較大的障礙物的位置形狀，再根據局部路徑優化算法可以幫助巡視器自動避開障礙物，實現局部自主的路徑規劃任務。

(3)

式中：pi、qi為數據集中任意兩不重復點的坐標，n表示空間維度(n=3)。

為了簡化地形特征確定其輪廓，采用Convex Hull凸包算法，提取的凸包圍點來表示整個點簇。

本組收治的30例產后出血產婦經臨床護理干預后,均得到有效控制,傷口愈合滿意,子宮復舊好,并康復出院,且無并發癥。

凸包圍點是點簇邊界輪廓的部分點集，可以較精確的表達地形形狀，同時極大的減少數據量，提高傳輸及建模的時間效率。

為驗證巡視器的移動過程中環境，試驗地形選取與月球地形相近的環境，地形表面松軟、存在凹坑、巖石、斜坡等障礙物的沙盤中進行。試驗條件：采用立體視覺相機采集數據，數據處理在Windows系統計算機上進行，設備配置為Inter i5-7500CPU，8GB內存、顯卡為NVIDIA Quadro K620；軟件環境為VS2013 C++、點云庫(Point Cloud Library, PCL)。選取其中一副包含巖石、凹坑等特征的數據(見圖6)進行分析。

圖4 地形特征提取Fig.4 Terrain featurn extraction

1.3 地形信息感知與快速建模

特征提取的優劣取決于預處理過程中基準平面的估計效果和地形特征聚類效果。針對包含大量離散點的地形數據，分別選取其他常見的擬合平面的算法如最小二乘法、特征值法進行對比，分析基準平面方程ax+by+cz+d=0的平面參數(a、b、c、d)，運算時間T，數據標準偏差，反映基準平面擬合效果見表2。

圖5 地形三維重建仿真Fig.5 3-D terrain reconstruction simulation

2 試驗分析

目前社會經濟快速發展，社會群體對生活質量也提出了更高的要求，對于畜禽產品的需求也不斷增長。反芻動物生產中，抗生素的影響切實存在，而微生態制劑的優勢在于不會形成毒副作用，不會造成污染，且具有良好經濟性，能達到良好的飼用效果，因此，在反芻動物生產中得到廣泛推廣和應用。

圖6 彩色圖像(灰度處理)及點云數據Fig.6 RGB image (greysacal processing) and point cloud data

經過對當前視野場景中點云的基礎面估計與分割后，提取場景中的各種地形特征位置信息。如圖7所示，場景中綠色標記處為自動識別到的3處地形特征，分別為巖石、凹坑以及斜坡。根據其深度值可將地形障礙分為二大類，判斷障礙類型是巖石、斜坡等的凸起障礙(用字母Hi表示，i為編號)，或為坑、洞等凹陷障礙(用字母Gj表示，j為編號)，見表1。

影響水利工程施工現場管理的因素較多，且存在許多不確定性。主要有自然因素、人為因素、社會因素。自然因素是指水文氣象、地形地質和水土類型等；人為因素是指施工人員整體素質的高低，技術能力的強弱，配合能力的好壞等；社會因素是指政治環境、經濟、生態安全等背景因素。

為減少數據量，將原始數據進行凸包圍輪廓提取，利用簡化后的數據生成三維包絡體，確定地形特征的大小形狀，具體數據如下：G1凹坑的原始點簇數量為4825個，輪廓點118個，精簡率達97.5%，相對坐標(0.124，-0.086，-1.648)，直徑為0.78 m，深0.32 m。H1斜坡地形數據精簡率達到96.9%，其相對位置坐標為(1.019，0.239，-3.579)。H2精簡率達89.1%，坐標為(-0.338，0.163，-0.705)，形狀為圓柱體，直徑為0.27 m，高0.28 m，見表1。

表1 地形特征

數據預處理后，地面上的隕石坑、斜坡、月巖等特征被分割為彼此不連通區域，故地面上的地形特征位置以及范圍可以通過計算密度聚集區域點簇的位置形狀來確定。采用DBSCAN密度聚類算法結合K-維樹(K-dimensional樹簡稱)搜索算法，將點間距離s滿足密度可達條件的點歸為一類點簇，直到找到所有點簇，仿真結果見圖4。其中s采用歐式距離描述為

大學生作為創業浪潮的主力軍之一，應該注重提升自身創業融資能力，多方了解互聯網融資渠道及融資現狀，快速識破“掛羊頭賣狗肉”的無良互聯網融資平臺。大學生還應找到創業項目的核心發展命脈，結合當今時代的發展趨勢，正確客觀評估項目的價值，投資規模以及行業特性。其次，大學生應提高自身溝通表達能力及高效執行能力，在面對互聯網融資相關問題時不至于措手不及。

圖8 使用原始數據和本文方法進行三維場景重建對比

3 試驗結果評價分析

3.1 算法效果分析

以較為精簡的包圍點集來描述地形特征，分別計算地形特征的中心位置、輪廓范圍以及深度，并根據其包絡體以及基準面信息，快速重建場景三維模型。仿真如圖5所示，重建的三維場景模型以及地形特征信息，可以為巡視器執行探測任務時提供障礙物位置信息，以及合理的路徑規劃。

藥物處理24 h后收集各組細胞，加入PBS用移液器打散至單細胞懸液，液氮反復凍融3次，使細胞破碎。12000 r/min離心10 min，上清為細胞勻漿液，BCA法蛋白定量。按照MDA,SOD,GSH檢測試劑盒說明書進行操作，酶標儀分別在532 nm，550 nm，420 nm波長處記錄吸光度值，根據公式計算MDA，GSH的含量，總SOD的活力值。

表2 擬合基準平面算法對比

表2中參數σ是反映數據相對于基準平面的離散程度，σ值越大說明數據越離散，受到異常值、離散值的影響較大，基準平面估計效果差。本文方法標準差值較小，算法時間相對較少，最終得到的平面參數也較為合理，基準平面估計效果較好。

針對地形特征聚類效果，采用緊密性指標(Compactness，CP)、間隔性指標補(Separation，SP)、戴維森堡丁指數(Davies-Bouldin，DBI)、鄧恩指數(Dunn Validity Index，DVI)等進行分析[14]。其公式為

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

第二，如果所學內容涉及到運算律，而且授課的時間在學運算律之后，例如“小數乘法”本質上是乘法分配律，老師們應充分利用運算律的知識，使學生不僅能夠理解新知識，而且也加深了對運算律的認識.

選用3種常用算法對預處理后的數據進行聚類提取特征。采用K-Mean 算法效果、層次聚類算法效果、DBSACN算法效果。分析3種聚類算法各個評價指標，其中CP值越小，點簇類內越緊湊；SP越大，各點簇類間距離越遠；DBI越小、DVI越大，代表點簇類內間距越小，點簇類間間隔大，分類明確。對比表3可知，DBSCAN算法分類效果簇內緊密，簇間分離，分類效果較好，且用時很短。

表3 聚類評價表

3.2 地形重建效果分析

圖9從左至右分別為相機拍攝多幀數據下的RGB圖、地形特征感知圖、原始數據重建圖與本文方法重建圖，驗證本文算法在不同場景下的效果。從圖9中可以觀察到，非結構化場景中的石塊、坑洞、坡等均被感知識別出，并可以輸出其坐標信息，同時保留場景特征的前提下極大的縮短了場景三維建模時間，具體數據見表4。

圖9 多場景下地形信息感知及快速場景重建Fig.9 Terrain information perception and fast scene reconstruction in multi-scene

場景編號點數/個有效特征/個特征感知時間/ms原始數據重建時間/ms本文方法重建時間/ms111522333757070884215774722215887770314125634477578984417800443485000765

4 結束語

本文提出了一種復雜地形信息感知與場景建模的方法，并通過模擬場景驗證該方法在識別定位非結構化地形中障礙物的有效性和可行性，大幅度地提高了三維場景重建時間效率。針對月面探測過程可以實現巡視器自主的地形障礙物檢測與識別，為路徑規劃、避障提供判斷依據與數據支持；同時，為實時重構月面三維環境提供幫助，有利于遙操作人員多角度、多維度、更直觀地了解巡視器周圍地形環境，做出合理決策。本算法在地形變化平緩時應用良好，但對于地形中的突出尖銳物，算法會有所忽略(例如，具有棱角鋒利的石塊的某些表面)。在后續的研究中，應對地形尖銳物體感知展開研究，進一步優化改進算法，也可以結合增強現實技術與混合現實技術，在地面模擬月表地形環境，實現多人共享，更加立體以及更沉浸式的操作與觀測體驗。