В.П. Носков, И.В. Рубцов
8
данный курсовой угол (участок 1–2) и удержании курса в заданной
трубке ошибок (участок 2–5). При этом выполнялся разгон от 0
до 30 км/ч при соответствующем переключении передач. В качестве
навигационных данных использовались данные GPS-приемника
и оцифрованные показания штатных тахометра ведущей звездочки и ги-
роскопического курсоуказателя.
Работы по созданию и исследованию средств автовождения велись
в рамках ряда НИОКР по заказу различных министерств. В частности,
по заказу МЧС России выполнена ОКР по разработке комплекта про-
граммно-аппаратных средств, обеспечивающих автоматический возврат
пожарного МР (см. рис. 2,
б
) в точку старта или в зону уверенного ра-
диообмена при потере радиосвязи.
В заключение отметим основные проблемы и перспективные пути
дальнейшего развития методов и средств автовождения.
При автовождении АСУД выполняет согласованное планирование
движения на локальной и глобальной моделях внешней среды, мас-
штабы которых существенно различаются, что снижает эффективность
автономного режима движения. Разрешение отмеченного противоречия
и повышение эффективности использования МР возможно путем ис-
пользования выносного пункта технического зрения (ВПТЗ) на базе
беспилотного летательного аппарата, непосредственно связанного
и функционирующего в комплексе с МР (или с группой МР) [9, 10].
Данные с такого ВПТЗ позволяют связать оперативную информацию
о среде передвижения с картографической информацией, поскольку
являются промежуточными по размерам и масштабу представления,
а также на два-три порядка увеличить зону обзора и оперативно в темпе
движения уточнять картографические данные.
При автовождении желательно хранить дальнометрические изо-
бражения, полученные в процессе движения, что позволяет снизить
навигационную ошибку при формировании планов внешней среды [7]
и обеспечить возврат МР в точку старта по опорным изображениям [8].
Однако для хранения исходных дальнометрических изображений тре-
буется много памяти. В данном случае перспективным является переход
от исходного 3D-изображения к семантическому описанию, что по-
зволит значительно сократить объем хранимой информации. Подтверж-
дением этому служат изображения на рис. 8, где показаны выделенные
из исходного 3D-изображения семантические объекты типа «стена»,
«лестница», «дверной проем», для описания которых достаточно не-
сколько линейных уравнений. Кроме того, семантическое описание
(«понимание») внешней среды позволяет не только более успешно ре-
шать задачи автовождения, но и приступить к автоматизации «поведен-
ческого» уровня управления.
