Оригинал статьи

УДК 551.46.077:629.584
МОДЕЛЬНОЕ РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ
АВТОМАТИЧЕСКОЙ ИНСПЕКЦИИ ПОДВОДНЫХ
ТРУБОПРОВОДОВ С ПОМОЩЬЮ
ГИДРОЛОКАТОРА БОКОВОГО ОБЗОРА
А.В. Багницкий, А.В. Инзарцев,                                                                              ИПМТ ДВО РАН, г. Владивосток1
А.М. Павин
С.В. Мельман, М.А. Морозов
ИАПУ ДВО РАН, г. Владивосток2
Рассматриваются вопросы применения гидролокатора бокового обзора (ГБО) для инспекции подводных коммуникаций (трубопроводов). В качестве носителя ГБО выступает автономный необитаемый подводный ап­парат. Решаются задачи обработки эхограмм ГБО для детектирования протяженного объекта на фоне мор­ского дна, определения его местоположения и использования этой информации для организации движения АНПА вдоль трубопровода. Обсуждаются результаты моделирования процесса отслеживания трубопрово­дов с использованием ГБО.
ВВЕДЕНИЕ
Применение автономных необитаемых подводных аппа­ратов (АНПА) при выполнении подводных работ во многих случаях позволяет экономить значительные ресурсы. Пока­зательным примером является проведение инспекции подво­дных коммуникационных ли­ний большой протяженности (подводных кабелей и трубо­проводов) [1, 2]. Использова­ние для этих целей привязных телеуправляемых аппаратов часто ограничено их неболь­шим радиусом действия и свя­зано с необходимостью приме­нения специально оснащенного надводного обеспечивающего судна, что ведет к увеличению стоимости инспекционных ра­бот. В свою очередь, примене­ние АНПА в качестве носителя аппаратуры, регистрирующей состояние искусственного про­тяженного объекта, позволяет в сжатые сроки произвести обсле­дование всей трассы прокладки подводных коммуникаций.
Для решения задач инспек­ции АНПА должен быть обору­дован надежными средствами идентификации протяженно­го объекта. К таким средствам обычно относят оптические, электромагнитные и акустиче­ские бортовые сенсоры АНПА [3, 4]. Также применяется со­вместная обработка данных от этих систем для организации управления АНПА [5]. В за­дачи инспекции входит сбор данных о состоянии как само­го протяженного объекта, так и его окрестности (обследование донной поверхности, обнаруже­ние посторонних предметов и т.д.). Одним из средств инспек­ции протяженных объектов яв­ляется гидролокатор бокового обзора (ГБО), который облада­ет высокой разрешающей спо­собностью, большим радиусом действия и позволяет оценить состояние коммуникационных линий и примыкающей дон­ной поверхности. Кроме того, данное устройство может быть использовано для организации движения подводного аппарата
вдоль коммуникации. Для этого необходима обработка снимков гидролокатора на борту АНПА в режиме реального времени [1] с целью определения взаимной ориентации и положения робо­та и инспектируемого объекта. При перемещении антен­ны гидролокатора формирует­ся акустическое изображение дна по обоим бортам АНПА. На рис. 1 показан фрагмент эхограммы ГБО правого борта с изображением трубопровода. Действие гидролокатора основа­но на периодическом излучении зондирующих звуковых посы­лок [4] и детектировании эхо-сигналов обратного рассеива­ния от удаленных участков дна. Таким образом, номер элемента в строке эхограммы ГБО слу­жит показателем удаленности данной точки от АНПА. Даль­ность до объектов рассчитыва­ется как половина пройденного
МОДЕЛИ, АЛГОРИТМЫ И ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА СИСТЕМ ПОДВОДНЫХ РОБОТОВ
акустической волной расстоя­ния. Зная отстояние АНПА от грунта, расположение антенн на борту носителя и предпо­лагая, что рельеф дна не име­ет больших перепадов высот, можно рассчитать горизонталь­ное смещение точек эхограм-мы ГБО относительно АНПА. В дальнейшем это расстояние используется при анализе ги­дролокационных снимков для обнаружения протяженного объекта.
Натурные эксперименты с использованием различных си­стем обнаружения подводных коммуникаций осуществляют­ся в ИПМТ ДВО РАН уже до­статочно давно. Например, в [6] описывался опыт применения телевизионной системы и элек­тромагнитного искателя, кото­рые были установлены на борту АНПА MT-98 и использовались для автоматического движения над тонким металлическим ка­белем.
Другой эксперимент был выполнен при обследовании ка­беля, проложенного по дну Ус­сурийского залива Японского
моря за несколько лет до этого [7]. Обследование кабеля вы­полнялось в 2 этапа. Во время первого этапа АНПА двигался над кабелем с использовани­ем телевизионной системы и электромагнитного искателя, определял положение кабеля и выполнял фотографирование. На втором этапе АНПА вернул­ся вдоль по кабелю в начальную точку (при этом использовались координаты, зарегистрирован­ные на первом этапе). В то же время выполнялся обзор окрест­ности кабеля с помощью гидро­локатора бокового обзора. Затем полученное ГБО-изображение кабеля было обработано в ре­жиме off-line с помощью опи­санных ниже методов с целью отладки алгоритмов обработки изображения и распознавания объекта инспекции. Резуль­таты обработки показали, что алгоритмы обеспечивают на­дежное обнаружение кабеля на изображениях.
Однако вопрос о возможно­сти обнаружения и движения вдоль трубопровода на основе обработки информации от ги-
дролокатора в реальном време­ни остался открытым. Для этих целей было проведено полно­масштабное         моделирование движения АНПА вдоль трубо­провода, результаты которого описаны ниже.
В работе решается задача распознавания и отслеживания подводных коммуникационных линий большой протяженности (трубопроводов) на основе ин­формации, получаемой от ги­дролокатора бокового обзора во время движения АНПА. Дан­ная информация используется системой управления АНПА для обнаружения трубопровода и коррекции движения во вре­мя инспекции. В Заключении обсуждаются результаты моде­лирования отслеживания тру­бопровода.
■ Распознавание трубопровода на гидролокационном изображении
Выделение линий на ГБО-изображении производится по границам объектов, которые, в свою очередь, определяются ве­личиной и направлением гради­ента яркости. Для вычисления градиента в центральной точке скользящего окна (3x3 пик­селя) использовался оператор Щарра как обладающий наи­лучшей круговой симметрией (по сравнению с операторами Собела и Превита). Поскольку проекция ГБО-изображения на поверхность дна обладает не­равномерной решеткой (попе­речное расстояние между пик­селями меняется в зависимости от удаленности точек от АНПА, а продольное зависит от скоро­сти движения подводного робо­та), то при использовании этих операторов вносились соответ­ствующие поправки [8]. Кроме того, при расчете продольной составляющей вектора градиен­та использовалось допущение о прямолинейности перемещения
Рис. 1. Фрагмент эхограммы ГБО с изображением трубопровода
18 ПОДВОДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И РОБОТОТЕХНИКА. 2011. ¹ 1(11)
МОДЕЛИ, АЛГОРИТМЫ И ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА СИСТЕМ ПОДВОДНЫХ РОБОТОВ
аппарата без существенного из­менения курса, что является основным режимом движения АНПА во время проведения ги­дролокационной съёмки. Если для определения этой компо­ненты использовать изменения продольной координаты, то не­существенные колебания аппа­рата по курсу могут исказить значения производной в точках изображения, находящихся на большом отстоянии от него.
Модули градиента в каждой точке изображения определяют границы объектов на гидроло­кационном снимке. Нетрудно видеть, что границам объек­тов (рис. 2, а) соответствуют более высокие значения моду­лей градиентов по сравнению с
другими точками изображения (рис. 2, á – тёмные участки). Кроме того, поскольку гене­ральное направление инспекти­руемого объекта, как правило, известно, то карту градиентов можно отфильтровать. При­менялась следующая фильтра­ция: если направление границы в точке (перпендикуляр к гра­диенту) близко к ожидаемому направлению инспектируемого объекта, то вес точки увеличи­вается, в противном случае – уменьшается [8].
Для идентификации про­тяженных коммуникационных линий необходима информация о пространственном расположе­нии точек изображения в гори­зонтальной плоскости. Для это-
го производится проецирование гидролокационного снимка на горизонтальную плоскость (вид сверху) с привязкой точек изо­бражения к географическим координатам. При определе­нии географических координат пикселей изображения исполь­зуются поперечное смещение точек, а также местоположе­ние подводного робота по дан­ным системы счисления пути, курс аппарата и продольное местоположение антенн ГБО на борту АНПА. Таким образом, трубопровод на эхограмме ГБО (рис. 2, à) выглядит как изо­гнутая кривая (из-за изменения курса АНПА во время выхода на объект), однако в проекции на горизонтальную плоскость
Рис. 2. Обработка изображений ГБО во время инспекции трубопровода: а – исходное изображение; б – карта модулей градиентов; в – местоположение распознанного объекта
ПОДВОДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И РОБОТОТЕХНИКА. 2011. ¹ 1(11) 19
МОДЕЛИ, АЛГОРИТМЫ И ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА СИСТЕМ ПОДВОДНЫХ РОБОТОВ
Рис. 3.
Состояние
накопителя
при наличии
трубопровода
(справа) и без него
(слева)
■ Вычислительный эксперимент
Моделирование работы ги­дролокатора бокового обзора
Для проведения вычисли­тельного эксперимента была реализована модель гидролока­тора бокового обзора с исполь­зованием средств машинной графики (библиотека OpenGL).
Распространение            ГБО-
сигнала осуществлялось соглас­но модели отражения Фонга, в которой использовалась только рассеянная (диффузная) состав­ляющая [11]. Сигнал точечного источника отражается от иде­ального рассеивателя по закону косинусов Ламберта: интенсив­ность отраженного сигнала про­порциональна косинусу угла между направлением сигна­ла и нормалью к поверхности (рис. 4):
он представляет собой прямо­линейный объект.
Выделение прямых линий на изображении производилось с использованием модифициро­ванного преобразования Хафа (Hough) [8]. Оригинальное пре­образование Хафа с успехом применяется для поиска про­тяженных объектов на фотои­зображениях [9, 10]. В отличие от фотоснимков каждая строка эхограммы гидролокатора по­ступает с определенным интер­валом. Помимо этого, длина ГБО-изображения может со­ставлять сотни тысяч строк, а расстояние от центра коорди­нат до линии (один из параме­тров накопителя Хафа) может существенно меняться во вре­мя перемещения подводного аппарата вдоль протяженного объекта. Для исключения си­туации выхода за пределы мас­сива накопитель сделан цикли­ческим по дистанции до линии c периодом порядка 1000 ячеек (что эквивалентно пройденно­му пути порядка 1000 м), а для «забывания» устаревшей ин­формации и предотвращения «бесконечного накапливания» значений массива – экспонен­циально затухающим по вре­мени.
Состояние накопителя Хафа во время идентификации трубо­провода приведено на рис. 3. На правом изображении хорошо виден максимум, который со­ответствует распознанному объ­екту, чего не обнаруживается в случае отсутствия трубопрово­да (рис. 3 – левое изображение). Таким образом, максимальные значения в накопителе соот-
ветствуют наиболее выражен­ным прямым линиям на ГБО-изображении.
Поскольку значения нако­пителя меняются каждый раз при появлении новой строки гидролокатора (от 5 до 10 раз с секунду в зависимости от на­строек ГБО), то для анализа его состояния удобнее исполь­зовать изменения параметров распознавания в пространстве. На рис. 2, â отражены макси­мальные значения накопите­ля – показатель вероятности существования трубопровода в каждой точке эхограммы. Из графика следует, что пикселям, принадлежащим трубопроводу и его окрестности (рис. 2, à), со­ответствуют большие значения в накопителе (рис. 2, â – темная полоса). Аналогичная картина получается, если привязать дан­ные максимальные значения к географическим координатам. Таким образом, распознанному прямолинейному объекту на плоскости соответствует полоса с максимальными значениями весов накопителя. Исходя из этого можно определить место­положение и направление ин­спектируемого объекта (подроб­нее см. [8]).
I = It-Kd-cos(n*l)
(1)
где I – интенсивность отражён­ного сигнала, It – интенсивность сигнала от точечного источника, Kd – коэффициент диффузного отражения, n – вектор нормали к поверхности, l – направление сигнала.
Объекты разделяются на «мягкие» (грунт, песок, ил) и «твердые» (скалы, металл) в зависимости от отражатель­ных и поглощающих звук свойств. Для этого задаются разные коэффициенты диф­фузного отражения Kd в свой­ствах материала.
Источник звука был поме­щен в точку, где располагается
МОДЕЛИ, АЛГОРИТМЫ И ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА СИСТЕМ ПОДВОДНЫХ РОБОТОВ
одна из антенн ГБО АНПА. Для эмулирования акустических от­кликов от элементов сцены ис­пользовались дальности из бу­фера глубины и интенсивности из буфера яркости. Параметры точечного излучателя задаются таким образом, чтобы соответ­ствовать диаграмме направлен­ности антенн ГБО: вертикаль­ный угол 60и горизонтальный 0,9. В качестве сенсора гидро­локатора используется окно размером 120×8000 пикселей. Размеры окна влияют на раз­решающую способность ГБО по дальности. Серия отражений звукового сигнала ГБО от пре­пятствий получается на основе гистограммы интенсивности откликов, ранжированных по дальности.
Строка откликовявляет­ся результатом суммирования интенсивности пикселей попадающих в соответствую­щий диапазон расстояний от источника
где x, y – координаты пикселя на изображении камеры; W – ширина сенсора; H – высота сен­сора; s – номер отклика в строке ГБО– размер стро-
ки эхограммы;– расстояние до точки с координатами.
Моделирование рельефа дна
Для       получения       ГБО-
изображений и испытаний ал­горитмов распознавания и ин­спекции трубопровода была создана модель ландшафта мор­ского дна.
Используемая модель вклю­чает три основных уровня де­тализации, а также промежу­точные уровни между ними. Объекты микроуровня имеют измерения порядка сантиме­тров, что соответствует раз­решению по дальности совре-
менных акустических средств АНПА. Средний уровень соот­ветствует перемещениям под­водного аппарата за время об­новления гидролокационных данных (десятки сантиметров). Крупномасштабные изменения рельефа определяются макроу­ровнем и имеют величины от метра и более. Используемая модель ландшафта позволяет назначить индивидуальные ха­рактеристики для каждого из уровней. Суть используемого метода состоит в нелинейных периодических искажениях ко­ординат плоской поверхности:
дость» – определяет тип ре­льефа, например, каменистое или песчаное морское дно); – координаты центров случайных искажений (опре­деляют линейную, круговую или другую форму рельефа); N – число уровней ландшафта (соответствует изменчивости и насыщенности ландшаф­та); spow (g,h) – соответствует функции.
Параметрыи значения из­менений в формуле (3) опре­деляют характер искажений генерируемой формы морского дна. Варьируя эти параметры, можно получить ландшафт с интересуемыми характеристи­ками для каждого подуровня рельефа.
Увеличенный фрагмент сге­нерированного рельефа, который был использован в вычислитель­ном эксперименте отслеживания трубопровода, показан на рис. 5. Размеры по осям X и Y состави­ли 320 и 100 м соответственно, перепад глубин (ось Z) – 2,25 м. Кроме того, при моделировании для получения реалистичных ГБО-изображений к сгенериро­ванному рельефу добавлялись гауссов шум и некоторые посто­ронние объекты.
где: – сгенерированная
карта высот морского дна; an – амплитуда искажений ланд­шафта уровня(определяет перепад высот рельефа для каждого уровня);– частота искажений ландшафта уровня n (определяет количество ис­кажений на единицу площа­ди);– характер искажений ландшафта уровня n («твер-
Рис. 5. Фрагмент сгенерированного рельефа дна
Отслеживание трубопровода
Для проведения вычисли­тельного эксперимента исполь­зовался моделирующий ком­плекс [11]. Подводный робот действовал в границах задан­ной сцены, которая представля­ет собой участок водной среды, ограниченный рельефом дна и
поверхностью воды. Моделиро­вание движения АНПА прово­дилось с использованием моде­ли гидродинамики, описанной в [12].
С целью организации дви­жения АНПА вдоль трубопро­вода целевой курсовой угол для исполняющего уровня систе­мы управления формировался следующим образом:
ПОДВОДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И РОБОТОТЕХНИКА. 2011. ¹ 1(11) 21
МОДЕЛИ, АЛГОРИТМЫ И ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА СИСТЕМ ПОДВОДНЫХ РОБОТОВ
В свою очередь, смещение подводного аппарата относи­тельно объекта инспекции dт определяется исходя из направ­ленияи местоположения [x; y] распознанного объекта, а также координат подводного аппара­та в текущий момент времени
где:– текущее расстояние до распознанной линии;– це­левой курс АНПА;– направ­ление, определенное на основе обработки сигнала ГБО (распо­знанное направление линии); sat() – функция насыщения; – необходимое расстояние до протяженной линии;–
максимальный вес в накопи­теле Хафа;– минимально необходимый вес в накопите-
ле, когда объект считается рас­познанным и производится его отслеживание с примене­нием данных распознавания; – генеральное направление трубопровода;– угол пере-
сечения с инспектируемым объектом (угол пересечения между АНПА и объектом во время поиска трубопровода); Êпоз – коэффициент позицион­ного рассогласования.
В формуле (5) все величины заданы в абсолютной системе координат, в которой ось x на­правлена на восток, y – на север, нулевое значениеуказывает на север, и ее увеличение соот­ветствует вращению по часовой стрелке.
Вычислительный экспери­мент был организован следу­ющим образом. Трубопровод располагался примерно посе­редине заданной сцены в на­правлении юг–север (рис. 6). Стартовая точка АНПА рас­полагалась в левом нижнем углу сцены. Начальный курс движения робота был уста­новлен равным, что обе­спечивало пересечение трубо­провода правым бортом под
Рис. 6. Копия экрана программы моделирования поведения АНПА
Рис. 7. Изменение параметров АНПА во время отслеживания трубопровода: а – изменение максимального веса в накопителе; б – изменение курса АНПА и направления распознанного объекта;
в – изменение глубины места (профиля дна)
22 ПОДВОДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И РОБОТОТЕХНИКА. 2011. ¹ 1(11)
МОДЕЛИ, АЛГОРИТМЫ И ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА СИСТЕМ ПОДВОДНЫХ РОБОТОВ
примерно таким же углом. Программа обработки снимков ГБО на борту подводного ап­парата получала изображение построчно в режиме реально­го (модельного) времени. При приближении к трубопроводу, когда уровень достоверности существования протяженно­го объекта на текущем фраг­менте ГБО-изображения пре­вышал установленный порог (рис. 7, а), происходило пере­ключение стабилизации целе­вого курса АНПА (рис. 7,6), рассчитанное по формуле (4). В вертикальной плоскости АНПА двигался по эквиди-станте (рис. 7, в).
По мере движения АНПА вдоль трубопровода уровень достоверности (существования протяженного объекта) всегда превышал заданное пороговое значение в 2-3 раза (рис. 7, а). При этом своих максимальных
значений он достиг в районе провиса трубопровода (рис. 1, 2, 7, à), что объясняется хоро­шей видимостью объекта в этом месте. В том месте, где трубо­провод еще не появился в поле зрения гидролокатора (рис. 7 – первые 25 секунд), максималь­ный вес в накопителе всегда был ниже порога примерно в 2 раза.
На полученных в резуль­тате моделирования ГБО-изо бражениях (рис. 1, 2, à) хорошо видны провисы, при­сыпания трубопровода, а так­же расположенные невдалеке посторонние предметы и подо­зрительный объект, установ­ленный непосредственно на трубопровод.
женных объектов с помощью ГБО позволяют сделать вывод, что разработанные алгоритмы распознавания и управления могут применяться в бортовых системах АНПА. Устойчивое движение АНПА вдоль тру­бопровода дает возможность получить его качественное ГБО-изображение и оценить как состояние инспектируе­мого объекта, так и обстанов­ку вблизи него. При необхо­димости для получения более полной картины может быть выполнен        автоматический
проход АНПА с другой сторо­ны трубопровода.
Авторы благодарят А.Г. Кваш­нина и А.В. Медведева за помощь в проведении модельных экспери­ментов.
Работа выполнена при частич­ной поддержке гранта ДВО РАН: ¹ 09-III-А-01-006.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Результаты моделирования процесса инспекции протя-
ЛИТЕРАТУРА
1.     Агеев М.Д. Оснащение и управление АНПА при обследовании подводных трубопроводов // Подводные технологии. 2005. ¹1. С. 68–72.
2.     Kongsberg Hugin 1000 completes world's longest multi-sensor AUV pipeline inspection. URL: http://www.km.kongsberg. com/ks/web/nokbg0238.nsf/AllWeb/AF4F901CF0B73970C12578480037B6B1?OpenDocument.
3.     Kukarskih A., Pavin A. Using of Electromagnetic Searcher for Inspection of Metallic Cable by Means of AUV // Proc. of OCEANS’08 MTS/IEEE Kobe-Techno-Ocean’08 (OTO’08), April 8-11. Kobe, Japan, 2008.
4.     Смирнов Г.В., Еремеев В.Н., Агеев М.Д. и др. Океанология: средства и методы океанологических исследований. М.: Наука, 2005. 795 с.
5.     Инзарцев А.В., Павин А.М. Интегрированная система технического зрения и управления АНПА для поиска и обсле­дования протяженных кабельных линий // Подводные исследования и робототехника. 2007. ¹4. С. 15–20.
6.     Inzartsev A., Pavin A. AUV Application for Inspection of Underwater Communications. Underwater Vehicles / edited by Alexander V. Inzartsev. Vienna: In-Tech Publishers, 2009. P. 215–234. URL: http://www.intechweb.org
7.     Инзарцев А.В., Павин А.М. Управление автономным необитаемым подводным аппаратом при инспекции искусствен­ных протяженных объектов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2008. ¹4. С. 47–54.
8.     Павин А.М. Идентификация подводных протяженных объектов на акустических снимках гидролокатора бокового обзора // Приборы. 2009. ¹12. С. 43–50.
9.     Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. М.: Мир, 1976. 412 с.
10.   Ваулин Ю.В., Щербатюк А.Ф. Система отслеживания протяженных объектов на основе телевизионной информации для подводного робота // Морские технологии. Владивосток: Дальнаука, 2000. Вып. 3. С. 80–91.
11.   Инзарцев А.В., Киселев Л.В., Медведев А.В., Павин А.М., Севрюк А.В., Сенин Р.А., Бобков В.А., Борисов Ю.С., Мельман С.В. Имитационный моделирующий комплекс для «интеллектуального» автономного подводного робота // Мехатро-ника, автоматизация, управление. 2009. ¹2. С. 46–52.
12.   Pavin A. Simulation Environment for AUV Control Algorithms Development // Proc.of 14th International Symposium on Unmanned Untethered Submersible Technology (UUST05). August 21-24, 2005. Durham, New Hampshire, USA, 2005.
ПОДВОДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И РОБОТОТЕХНИКА. 2011. ¹ 1(11) 23