Система информационного обеспечения синтезированного видения для бортовых комплексов летательных аппаратов Шелагурова Марина Сергеевна

Содержание к диссертации

Введение

Глава 1. Методы синтезированного видения для бортовых комплексов летательных аппаратов ... 17

1.1. Обзор существующих систем синтезированного видения и анализ методов построения трехмерного закабинного пространства, применяемых в них 17

1.2. Исследование и разработка методов построения эргономичных трехмерных изображений закабинного пространства на многофункциональных индикаторах

1.2.1. Метод построения трехмерного изображения местности путем комплексного использования методов заливки полигонов на основе текстурирования, адаптивной гипсометрической окраски и учета освещенности земной поверхности 32

1.2.2. Исследование метода формирования трехмерного изображения местности на базе реальных фотоснимков местности 40

1.2.3. Метод формирования небесной сферы с применением эффекта тумана 41

1.2.4. Методы повышения ситуационной осведомленности экипажа за счет формирования объектового состава на 3D-изображении местности 44

1.3. Методы графической визуализации аэронавигационной информации в трехмерном виде в режиме 3D-индикации на многофункциональных индикаторах 46

1.4. Исследование возможности предоставления экипажу в трехмерном виде оперативной информации, формируемой системой автоматического зависимого наблюдения. 50 Стр.

1.5. Исследование методов графической визуализации заданных траекторий полета в режиме 3D-индикации на многофункциональных индикаторах 53

1.6. Методы оценки вектора состояния летательного аппарата в пространстве при построении 3D-изображений на основе использования цифровой картографической информации 55

Выводы по главе 1 70

Глава 2. Требования к базам цифровых картографических и аэронавигационных данных системы синтезированного видения 72

2.1. Требования ICAO, предъявляемые к точности представления картографической информации в плане и по высоте 72

2.2. Разработка системы и структуры записи геопространственных данных о рельефе местности в бортовом формате 74

2.3. Исследование вопросов формирования системы и структуры записи фотоснимков в бортовом формате 87

2.4. Оптимизация структуры записи информации о высотном объектовом составе с учетом классификатора 3D-объектов 91

2.5. Анализ аэронавигационных данных формата ARINC 424 и разработка структуры записи требуемой для синтезированного видения информации в бортовом формате 94

2.6. Получение информации о взлетно-посадочных полосах для формирования бортовой структуры записи 98

2.7. Анализ методов формирования данных для отображения линейных и площадных объектов в качестве дополнительного слоя, накладываемого на матрицу высот местности 104

2.8. Методы формирования эталонных изображений для оценки вектора состояния летательного аппарата 109 Стр.

Выводы по главе 2 111

Глава 3. Технология синтезированного видения: математическое моделирование и эргономические оценки 113

3.1. Модель наземного комплекса подготовки полетных данных для системы синтезированного видения 113

3.2. Экспериментальные исследования программно-математической модели системы синтезированного видения 117

3.2.1. Эргономические исследования метода гипсометрической окраски с использованием матрицы освещенности, текстуры и сетки поверхности 121

3.2.2. Анализ метода окраски поверхности с помощью высотно текстурной шкалы 128

3.2.3. Экспериментальные исследования метода покрытия полигонов матрицы высот местности реальными фотоснимками 130

3.2.4. Моделирование и эргономическая оценка метода формирования сферического неба с применением эффекта тумана 134

3.2.5. Программно-математическое моделирование методов повышения ситуационной осведомленности экипажа и эргономическая оценка полученных результатов 138

3.3. Математическое моделирование оценки вектора состояния летательного аппарата в пространстве на основе корреляционно экстремальной обработки изображений 150

Выводы по главе 3 156

Глава 4. Применение методов синтезированного видения в современных и перспективных бортовых комплексах 158 Стр.

4.1. Формирование требований к вычислительной среде системы синтезированного видения с учетом перспективы развития бортовой авионики 158

4.2. Реализация программно-математического обеспечения системы синтезированного видения на стенде прототипирования кабины МС-21 166

4.3. Оценка быстродействия разработанного программного обеспечения на реальных бортовых вычислителях 169

4.4. Оперативное обеспечение систем синтезированного видения бортовыми картографическими и аэронавигационными данными с помощью геопортальных технологий 176

Выводы по главе 4 181

Общие выводы 183

Список литературы и источников

• Метод построения трехмерного изображения местности путем комплексного использования методов заливки полигонов на основе текстурирования, адаптивной гипсометрической окраски и учета освещенности земной поверхности
• Разработка системы и структуры записи геопространственных данных о рельефе местности в бортовом формате
• Экспериментальные исследования программно-математической модели системы синтезированного видения
• Реализация программно-математического обеспечения системы синтезированного видения на стенде прототипирования кабины МС-21

Введение к работе

Актуальность работы. Для повышения безопасности полетов летательных аппаратов (ЛА) в плохих условиях видимости, особенно на этапах взлета, посадки, а также при маловысотном полете предложено использовать системы синтезированного видения (ССВ). Эти системы представляют собой комплекс аппаратных и программных средств для вывода на дисплей 3D-изображения соответствующего внешнего топографического участка, наблюдаемого из кабины пилота. Внедрение на борту летательного аппарата подобных систем требует решение ряда проблем. Для синтезирования корректных трехмерных изображений необходимо повысить точность навигационных параметров.

Отсутствие единого представления о трехмерном изображении закабинного пространства на борту различных летательных аппаратов приводит к разунификации методов обучения летного состава и субъективным требованиям к качеству отображения бортовых электронных карт. Поэтому необходимо разработать и применять на борту воздушных судов единую форму отображения закабинной обстановки.

Частота обновления информации в системах синтезированного видения согласно международным стандартам должна быть на уровне не менее 15 Гц. Для достижения такого результата необходимо разработать структуру записи информации, оптимизированную для программной реализации, и сформировать требования к самой вычислительной среде.

В настоящее время разработка систем синтезированного видения активно ведется по всему миру: в Канаде, во Франции, Израиле, Польше. Лидером в этой области является США. Однако разрабатываемые системы имеют ряд существенных недостатков. Эти недостатки связаны с качеством выводимых изображений, отсутствием объектового состава (ОС) и аэронавигационной информации (АНИ), что ухудшает восприятие трехмерных сцен и снижает ситуационную осведомленность экипажа.

Кроме этого отсутствие описания форматов данных приводит к трудностям получения бортовой информации. Совмещение информационных слоев цифровой картографической информации (ЦКИ), АНИ и ОС в бортовых вычислительных системах приводит к необходимости создания бортовых баз данных (ЦКИ, АНИ и ОС) в единой системе координат.

Цель и задачи исследования. Цель диссертационной работы - разработка и исследование методов и алгоритмов обеспечения режима синтезированного видения с использованием цифровой ЦКИ, АНИ, а также данных об ОС.

В настоящее время для реализации в бортовых комплексах ЛА режима синтезированного видения недостаточно исследованы и формализованы методы и алгоритмы отображения рельефа местности. Кроме того, отсутствуют принципы построения многофункциональной вычислительной среды, хранящей и обрабатывающей ЦКИ, АНИ и ОС. Практически не проработаны вопросы обработки исходной информации с дальнейшей конвертацией в бортовой формат. Поэтому при исследовании методов и средств обеспечения режима синтезированного видения в бортовых комплексах ЛА необходимо решить следующие задачи:

Анализ методов отображения рельефа местности в существующих системах

синтезированного видения.

Разработка и исследование методов и алгоритмов режима синтезированного видения, удовлетворяющих требованиям и возможностям бортовых систем обработки информации.

Разработка алгоритмов отображения объектового состава для повышения ситуационной осведомленности экипажа.

Исследование методов оценки вектора состояния летательного аппарата.

Формирование требований к бортовым базам цифровой картографической, аэронавигационной, включая базы данных (БД) объектового состава.

Разработка конверторов для преобразования исходных баз данных в бортовой формат.

Практическая реализация методов и алгоритмов синтезированного видения в бортовых комплексах летательных аппаратов, оценка быстродействия предложенных алгоритмов в сочетании с требованиями к аппаратным средствам.

Исследование возможности оперативного предоставления данных конечным пользователям.

Научная новизна

1. Предложен метод отображения рельефа местности в бортовых вычислительных системах на основе комплексного использования гипсометрической окраски с линейной интерполяцией цветов полигонов рельефа, матрицы освещенности, специально подготовленной текстуры со встроенной пунктирной сеткой.

2. Предложен новый метод покрытия полигонов рельефа местности на основе использования высотно-текстурной окраски пикселей изображения.

3. Разработан перспективный алгоритм подготовки текстур для бортовой реализации на основе реальных фотоснимков местности.

4. Разработаны новые алгоритмы вывода картографической и аэронавигационной информации об объектовом составе точечной, площадной, линейной локализации для повышения ситуационной осведомленности.

5. Предложен метод оценки вектора состояния летательного аппарата в пространстве на основе корреляционно-экстремальной обработки изображений от датчиков технического зрения (ДТЗ) и картографической информации.

6. Разработаны новые алгоритмы подготовки унифицированной и оптимизированной для программной реализации бортовой базы данных режима синтезированного видения.

7. Исследованы и сформированы требования к вычислительной среде, обеспечивающей реализацию режима синтезированного видения на борту летательного аппарата.

Практическая значимость работы

8. Разработанная структура базы авиа-данных позволила создать покрытие всего Земного шара, таким образом, обеспечив непрерывный и целостный поток информации во время работы системы синтезированного видения.

9. Разработанная структура базы данных универсальна, поэтому может быть использована как в бортовых, так и в наземных комплексах и геосервисах.

3. Структура БД, а также форматы записи информации оптимизированы для программной реализации, что позволяет обеспечивать частоту обновления кадров 15 Гц согласно международному стандарту DO-317.

4. Программно-математическое обеспечение (ПМО) синтезированного видения, разработанное на основе предложенных методов и алгоритмов, обладает универсальностью и кроссплатформенностью, что позволяет использовать его для всех типов летательных аппаратов.

5. ПМО вывода трехмерных сцен синтезирует эргономичные изображения, позволяющие летчику лучше ориентироваться в пространстве в плохих условиях видимости, что подтверждено соответствующими актами.

6. Предложенный метод оценки вектора состояния летательного аппарата позволяет скорректировать параметры навигационной системы для вывода актуальных изображений закабинного пространства.

7. На основе разработанной методики определения характеристик аппаратных средств для реализации режима синтезированного видения сформированы требования к вычислительной среде.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту. На защиту выносятся следующие новые положения и результаты, полученные в диссертационной работе:

1. Методы формирования рельефа местности в бортовых вычислительных системах.

2. Алгоритм подготовки текстур на основе реальных фотоснимков местности для использования при заливке полигонов рельефа.

3. Новые алгоритмы вывода картографической и аэронавигационной информации об ОС точечной, площадной, линейной локализации, направленные на улучшение ситуационной осведомленности экипажа.

4. Метод оценки вектора состояния ЛА в пространстве на основе экстремально-корреляционной обработки изображений от датчиков технического зрения и картографической информации.

5. Структуры, системы координат и форматы записи бортовой базы данных системы синтезированного видения.

6. Способ оценки быстродействия разработанного программного обеспечения на реальных бортовых вычислителях и формирование требований к вычислительной среде системы синтезированного видения.

Внедрение результатов работы. На основании результатов исследований, отраженных в диссертационной работе, разработано программно-математическое обеспечение синтезированного видения, которое реализовано, что подтверждено соответствующими актами:

в интегрированной авиационной системе синтезированного и улучшенного видения 2-ой генерации (ИАССУВ 2G) разработки ОАО «Научно-конструкторское бюро вычислительных систем» (ОАО «НКБВС»);

в бортовой графической станции (БГС-5) и многофункциональном индикаторе МФИ-10ВМ разработки АО «РПКБ»

на стенде прототипирования кабины магистрального самолета 21 века (МС-21) в ФГУП ГосНИИАС;

ПМО системы синтезированного видения было применено для реализации режима маловысотного полета в ходе опытно-конструкторской работы по созданию бортового радиоэлектронного оборудования вертолета Ми-28Н и его модернизированной версии, что подтверждено соответствующими актами. ПМО системы синтезированного видения реализовано в модели наземного комплекса подготовки полетных данных.

Апробация результатов диссертации. Результаты работы докладывались автором и одобрены на V Всероссийской научно-практической конференции «Перспективные системы и задачи управления (Пос. Домбай, 2010), на ХII Санкт-Петербуржской международной конференции по интегрированным навигационным системам (Санкт-Петербург, 2010), на конференции молодых ученых и специалистов Московского отделения Международной общественной организации «Академия навигации и управления движением» (Москва, 2010), на ХХХIV Академических чтениях по космонавтике (МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва, 2010), на Всероссийской конференции молодых ученых и специалистов «Будущее машиностроения России» (МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва, 2010, 2011), на Международной научно-технической конференции «Системные проблемы надёжности, качества, информационно-телекоммуникационных и электронных технологий в управлении инновационными проектами (Сочи, 2010, 2013), на Международной специализированной конференции и выставке «ИНТЕРАЭРОКОМ», «Аэропорты региональных и местных воздушных линий» (Санкт-Петербург, 2011), на Всероссийской научно-технической конференции «Моделирование авиационных систем» (ФГУП ГосНИИАС, Москва, 2011, 2012), на Международной конференции «Космическая съемка - на пике высоких технологий» (Домодедово, 2010, 2011, 2012), на Международном Форуме «Интеграция геопространства - будущее информационных технологий (Домодедово, 2013), на Всероссийской научно-технической конференции «Научные чтения по авиации, посвященные памяти Н.Е. Жуковского» (Москва, 2014).

Публикации по работе. Основные теоретические положения и практические результаты работы опубликованы в 28-и статьях и докладах, в том числе в 9-ти изданиях, входящих в перечень ВАК РФ, общим объемом 4.2 п.л., защищены 3-мя патентами РФ на изобретения и авторским свидетельством, изложены в 6-и научно-технических отчетах по темам научно-исследовательских работ.

Личный вклад автора

Исследование методов отображения рельефа местности и предложение методов, учитывающих статистические свойства поверхности, с применением методов повышения эргономичности изображения;

Разработка новых алгоритмов вывода картографической и аэронавигационной информации об объектовом составе точечной, площадной, линейной локализации для повышения ситуационной осведомленности;

Разработка форматов бортовой записи цифровой картографической, аэронавигационной информации, объектового состава и алгоритмов конвертеров преобразований исходных данных в бортовой вид;

Разработка бортовой базы данных цифровой картографической,

аэронавигационной информации, объектового состава с предложением инструмента удобного и оперативного доступа к этим данным.

Разработка методики расчета параметров вычислительной среды для реализации режима синтезированного видения.

Организация и проведение экспериментальных исследований разработанных методов и алгоритмов, в том числе натурных испытаний.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, выводов по главам, общих выводов, списка литературы и источников, приложения. Работа содержит 223 страницы текста, включающего 93 рисунка и 30 таблиц.

Метод построения трехмерного изображения местности путем комплексного использования методов заливки полигонов на основе текстурирования, адаптивной гипсометрической окраски и учета освещенности земной поверхности

Анализ функционального программного обеспечения синтеза трехмерного закабинного пространства представленных систем показал, что основными являются три метода построения 3D-изображений [14, 15]. Первый метод достаточно старой наработки (90-е годы прошлого столетия) заключается в представлении трехмерного пространства в виде аналога большого авиагоризонта с видом из самолета на землю. Матрица высот местности закрашивается в коричневый цвет, небо окрашивается в голубой, при этом происходит интерполяция цветов от более темного у зенита к более светлому у линии горизонта, как показано на Рисунке 1.2. Кроме этого, на рельеф накладывается регулярная сетка для устранения эффекта статичности «картинки за окном». Реализуемое таким образом изображение закабинного пространства достаточно примитивно, однако и оно дает представление о рельефе подстилающей поверхности и возможных препятствиях в виде возвышенностей. Кроме этого, такой подход не требует больших вычислительных ресурсов и может быть реализован практически в любой бортовой графической станции.

Следующий метод отличается от первого в подходе к окраске матрицы высот: в зависимости от высоты пикселям экрана назначаются соответствующие разные цвета от зеленого до коричневого, как показано на Рисунке 1.8. Данный способ будет разительно отличаться от предыдущего с выгодной точки зрения только в случае сильно выраженного рельефа, иначе он будет вырождаться в первый способ построения закабинного пространства.

Наиболее популярным на сегодняшний день и наиболее часто используемым является метод текстурирования поверхности. При этом в качестве текстур используются либо текстуры, полученные из растровой карты, в которой окраска местности соответствует уровню высот, либо стандартные типовые текстуры. В первом случае (см. Рис. 1.3, 1.4, 1.5, 1.7) используется технология оттеночного рельефа, когда на карту вручную или с помощью специальных программ накладываются тени для повышения реалистичности отображаемой местности. Данный метод имеет значительный минус, заключающийся в наличии этапа подготовки текстур. Во втором случае (см. Рис. 1.6) текстура смешивается с окраской рельефа по степени опасности для ВС с точки зрения высоты, превышающей высоту ВС, и удаленности до этой поверхности. Соответственно вся поверхность окрашивается в коричневые цвета, поверхность вдоль маршрута – в желтые, опасные участки - в ярко-красные тона в реальном масштабе времени. Метод текстурирования сделал прорыв в области отображения закабинного пространства с точки зрения реалистичности пролетаемой местности. Однако при этом накладываются требования к аппаратному обеспечению, ведь не все бортовые графические станции поддерживают данный режим.

Трехмерное изображение закабинного пространства строилось и в рамках разработок АО «РПКБ» для комплексов самолетов Су-30МКМ, Су-30СМ и вертолетов Ми-28Н, Ка-52. В основе используемого метода построения трехмерной модели лежит проецирование на экран специальным образом подготовленного рельефа в виде нерегулярных полуграней со «встроенными» в него полугранями, аппроксимирующими объектовый состав, и его «заливка» с использованием алгоритма Z-буфера. Формирование рельефа в нерегулярной форме проводится с целью сокращения количества полуграней. В основу преобразований положен метод Дюлане [16], который позволяет разбивать матрицу рельефа на треугольники различного размера, аппроксимирующие с заданной точностью рельеф поверхности. Если рельеф поверхности гладкий, то количество треугольников (полуграней) по сравнению с матрицей рельефа резко сокращается. На Рисунке 1.9 приведен вид используемых текстур в следующем порядке: верхний ряд - растительный покров, рельеф суши, дорожная сеть, нижний ряд - населенные пункты, гидрография. Рис. 1.9. Вид текстур поверхностей Примеры трехмерных изображений, полученные с использованием вышеприведенных текстур, показаны на Рисунках 1.10 и 1.11.

Данный метод дает вполне реалистичное представление местности, однако имеет существенный недостаток: очень трудоемкий процесс по созданию нерегулярной матрицы высот и объектового состава. При этом часто возникают разрывы между полигонами, связанные с ошибками при подготовке нерегулярной матрицы, а линейные объекты нередко превращаются в ломаные незамкнутые линии. Поэтому целесообразно строить матрицу высот местности в регулярной форме, а увеличивать быстродействие ее вывода на экран МФИ за счет оптимизации структуры записи матрицы высот местности (МВМ) и использовании уровней детализации. Объектовый состав при этом не будет «встроен» в матрицу, а будет накладываться на нее следующим слоем.

Вышеописанный вид формирования трехмерного закабинного пространства на основе метода Дюлане создавался в начале 2000-х годов и морально устарел.

Общепринятая структура системы синтезированного видения не полностью описывает все процессы, необходимые для достижения конечной цели, а именно, формирования корректного трехмерного изображения закабинного пространства. Поэтому автором была предложена модифицикация структуры системы, как показано на Рисунке 1.12.

Данная структура предполагает, что система синтезированного видения состоит не только из бортового, но и наземного комплекса подготовки полетных данных, на который возлагается большой объем задач по обработке информации. Наземная часть состоит из двух основных блоков - это комплекс программных средств для конвертации исходных данных в бортовой вид и геосервис для общедоступного и оперативного способа предоставления информации посредством интернет-технологий.

Разработка системы и структуры записи геопространственных данных о рельефе местности в бортовом формате

База объектового состава точечного типа должна содержать, как минимум, географические координаты и высоту для каждого объекта. При этом ограниченность цветовой палитры и вычислительных возможностей не позволяет изображать объекты очень подробно [50]. Однако и изображение в виде простых геометрических фигур дает наблюдателю представление о местности и, что особенно важно, о высотах объектов.

Для упрощения понимания геометрии объектов при визуализации в трехмерном виде весь объектовый состав должен быть представлен следующим набором примитивов: призма, параллелепипед, пирамида, ломаный параллелепипед. Сложные объекты, например дома, представляют собой фигуры, состоящие из нескольких примитивов. При этом если в базе данных объектового состава не указаны геометрические размеры объекта, такие как ширина, длина и высота, то необходимо обратиться к дополнительным источникам информации. Например, высота должна формироваться в соответствии с таблицей относительных высот для средней полосы России (см. Приложение 4). Параметры ширины и длины при этом должны рассчитываться, учитывая высоту объекта и средние значения параметров для данного типа.

На объекты точечного типа можно натягивать текстуры для большей реалистичности. Текстуры могут браться или из базы данных ОС (боковые текстуры, полученные из фотографий стен зданий) или из стандартной базы данных текстур.

В ходе исследований автором была разработана Библиотека условных примитивов для объектового состава (см. Приложение 5).

Ввиду наличия большого разнообразия форматов описания объектового состава для унификации программно-математического обеспечения наземного комплекса подготовки полетных данных необходимо преобразовывать исходные файлы к определенной структуре, представленной в Таблице 15. Таблица 15.

Геодезическая широта местоопределения объекта fiobj Геодезическая долгота местоопределения объекта lmobj Высота объекта hobj Ширина объекта wobj Длина объекта lobj Кроме этого, необходим файл классификатора 3D-объектов, в котором указано соответствие названия объекта его графическому примитиву из Библиотеки условных примитивов ОС. Структура такого бинарного файла приведена в Таблице 16.

Для описания примитива в двоичном виде применяется бинарный файл, записанный в структуре, указанной в Приложении 6.

Для определения высоты объектов при отсутствии данного параметра нужен файл относительных высот для средней полосы России, структура которого приведена в Таблице 17. Таблица 17. Файл относительных высот

Объектовый состав можно описать и реальными размерами и формами, например, в виде shape-файлов - популярного векторного формата географических файлов, разрабатываемого и поддерживаемого компанией Esri с целью интероперабельности между продуктами Esri и другими программами. Наибольшую перспективу для задачи создания базы данных препятствий в важных районах аэродромов/вертодромов, представляет метод воздушного лазерного сканирования. Основные преимущества технологий лазерного сканирования заключаются в том, что высотные определения выполняются в результате измерений лазерного дальномера. Эти измерения в меньшей степени зависят от ошибок, связанных с человеческим фактором и в большей степени поддаются автоматизации. Фактически, они представляют собой 3Б-точечную модель объектов съемки. По таким данным воссоздаются объекты реальных геометрических пропорций и размеров.

Для отображения ОС на борту воздушного судна необходимо, чтобы описательные характеристики объектов были оптимизированы и представлены единым форматом для всего объектового состава. Поэтому была разработана структура файла для объектового состава, указанная в Приложении 7.

Для ОС, представленного shape-файлами, идет конвертирование данных в нужную структуру (см. Приложение 7). Для объектового состава, описанного географическими координатами и типом объекта, необходимо воспользоваться вышеприведенным алгоритмом и сформировать файл в структуре, указанной в Приложении 7.

При этом для отображения в бортовом программно-математическом обеспечении 3D-ОС необходимо создать базу данных объектового состава. Автором было предложено создавать файлы, охватывающие площадь размером, равным файлам матрицы высот местности с объектовым составом, контрольная точка которых входит в данные границы, и с именами: N(S)_ _E(W)_ _ _L_ _ - для файлов неполярной зоны; N(S)X_ _Y_ _ - для файлов полярной зоны. Автором было предложено давать общее расширение для дальнейшего более удобного распознавания этих файлов: .bodf (board object dot format). В бортовой системе эти файлы должны храниться в директории OS/OS_DOT.

Анализ аэронавигационных данных формата ARINC 424 и разработка структуры записи требуемой для синтезированного видения информации в бортовом формате ARINC 424 - рекомендуемый стандарт авиационной промышленности для формата и содержания файлов аэронавигационных данных, используемых при подготовке баз данных для аэронавигационных систем [9].

Экспериментальные исследования программно-математической модели системы синтезированного видения

Как уже было сказано выше, для района Подмосковья были получены дополнительные данные аэродрома Шереметьево в виде shape-файла для ВПП. С помощью модели НКППД эти данные были преобразованы из shape-файла в файл со структурой, приведенной в Приложении 10. Кроме этого, для создания файлов ВПП остальных аэродромов Подмосковья (Домодедово, Внуково, Раменское) и аэропорта Адлер была обработана АНИ файла формата ARINC 424 и с помощью алгоритма, приведенного в п. 2.5, в модели НКППД были созданы файлы с бортовой структурой, приведенной в Приложении 10.

Для придания полосе «реалистичности», автором было предложено наложить на полигоны, образовывающие ВПП, текстуру [51]. Текстура должна быть похожа на покрытие настоящей полосы. Если проанализировать изображения реальных ВПП, то можно заметить, что на каждой ВПП нарисована белая линия посередине, поэтому автором было предложено имитировать ее, построив на текстуре, как показано на Рисунке 3.33.

Надо отметить, что аэродром Шереметьево строился по данным shape-файла, поэтому содержит дополнительные полигоны, как, например, белые полосы на торцах ВПП и прямоугольники вдоль всей полосы.

Эргономическая оценка результатов показала, что получаемые предложенным методом изображения взлетно-посадочных полос дают вполне реалистичную картину [51].

Таким образом, отображение точечного, линейного, площадного ОС и АНИ увеличивает осведомленность экипажа, позволяя ему правильно сориентироваться на местности при посадке ВС или при полете на малой высоте, что ведет к увеличению безопасности полетов.

В ходе исследований [63] также было промоделировано формирование трехмерной траектории полета. Первый рассматриваемый способ вывода ЛЗП – это так называемый «коридор в небе» (Рис. 3.35 а, б).

Эргономическая оценка летчиками первого изображения выявила существенные недостатки: экипажу непонятно, правильное ли направление выбрано для полета; очень трудно отыскать этот коридор в трехмерном пространстве из-за тонких линий, в которые он вырождается на больших расстояниях.

Что касается второго изображения, то направление траектории также не понятно экипажу. Кроме этого, находясь внутри самого коридора, получается ощущение замкнутого пространства внутри полупрозрачных стен, сквозь которые плохо читается окружающая закабинная обстановка.

Анализируя эти оценки, автором были предложены следующие варианты отображения траекторий полета: для режима «Обзор», когда наблюдатель перемещается по трехмерному пространству, независимо от местоположения ВС, предлагается отображать ЛЗП, как показано на Рисунке 3.37 а, б. для режима полета по маршруту, предлагается формировать траекторию движения с «направляющими плоскостями», как показано на Рисунке 3.39 в.

Надо отметить, что при формировании ЛЗП использованы результаты, полученные автором в ходе прикладных научных исследований, проводимых при финансовой поддержке государства в лице Министерства образования и науки России по соглашению № 14.579.21.0051 от 16.09.2014 г. Уникальный идентификатор прикладных научных исследований RFMEFI57914X0051.

Математическое моделирование корреляционно-экстремальной обработки с использованием изображений видимого спектрального диапазона проводилось с использованием данных экспериментальных исследований, полученных для участка района Великие Луки размером 7x7 кв. км [64]. Разрешающая способность космофотоснимков составляла 4 м на пиксель. Текущее изображение строилось путем наложения на матрицу высот рельефа текстуры, созданной на основе космофотоснимков средствами графической библиотеки OpenGL. Далее полученное изображение зашумлялось (Рис. 3.38).

Прежде чем приступить к выделению границ, текущее изображение необходимо преобразовать в монохромное изображение (256 градаций серого цвета), так как практически все алгоритмы выделения границ работают с монохромным изображением (Рис. 3.39). С учетом того, что работа ДТЗ возможна в разное время суток и в разных погодных условиях, изображение может быть малоконтрастным или наоборот засвеченным. Поэтому необходимо предварительно выполнить коррекцию яркости и контраста изображения.

При выполнении моделирования работы КЭНС выполнялось линейное преобразование контраста как наиболее простое в реализации и быстрое вида: где xmin, xmax - минимальная и максимальная яркости исходного изображения; ymin, ymax - желаемые значениями минимальной и максимальной яркости (0 и 255 соответственно).

Границы на изображении выделялись методом Канни (Рис. 3.40). Эталонное изображение формируется в несколько этапов. За основу берется ЦКР (Рис. 3.41). Далее происходит выделение контуров объектов карты векторного формата согласно классификатору информации (Рис. 3.42).

Реализация программно-математического обеспечения системы синтезированного видения на стенде прототипирования кабины МС-21

Таким образом, необходимо решить вопрос об улучшении характеристик графического процессора БГС-5.

Следует отметить, что основным недостатком реализации формирования картографических изображений в бортовых графических станциях является несоответствие количества выходных каналов БГС количеству индикаторов, вследствие чего часть из МФИ работает в режиме повторения. Устранение данного недостатка можно достичь при реализации программного обеспечения формирования 2D и 3D-карт непосредственно в МФИ.

АО «РПКБ» ведет работы по созданию многофункциональных картографических десятидюймовых индикаторов семейства МФИ-10-5, МФИ-10-6, МФИ-10-7 для применения в бортовых комплексах вертолетов Ми-24ПН, Ми-26Т и самолетов МиГ-29СМТ, МиГ-29К, Су-30МКК.

Одной из последних разработок АО «РПКБ» является МФИ-10ВМ, разработанный для бортового комплекса модернизированного ночного вертолета МИ-28Н. В данном МФИ на базовой плате в качестве мезонина установлен покупной модуль i.MX6 с техническими характеристиками, приведенными в Таблице 29.

Таким образом, разработанные алгоритмы отображения матрицы рельефа местности с моделью освещенности, объектового состава, включая ВПП, текстурного неба с fog-эффектом применимы на большинстве современных бортовых графических станциях, в том числе построенных по ИМА-технологии.

Программно-математическое обеспечение системы синтезированного видения было применено для реализации режима маловысотного полета в ходе опытно-конструкторской работы по созданию бортового радиоэлектронного оборудования вертолета Ми-28Н и его модернизированной версии, что подтверждено соответствующими актами.

Оперативное обеспечение систем синтезированного видения бортовыми картографическими и аэронавигационными данными с помощью геопортальных технологий Как было сказано в предыдущих главах, для отображения на экранах МФИ в системах синтезированного видения трехмерного изображения закабинного пространства, необходима как исходная информация, так и конвертированные специальным образом в бортовые форматы данные.

Преобразование информации предложено реализовывать в наземном комплексе подготовки полетных данных [52]. Кроме этого необходимо обеспечить оперативный и удобный доступ к этим данным, что невозможно без использования web-технологий [67, 68].

В связи с этим в данной диссертационной работе проводились исследования по созданию Геопортала, главная функция которого заключается в быстром и общедоступном способе получения авторизированными пользователями необходимой информации при подготовке к полету с целью дальнейшего отображения этой информации на экранах бортовых индикаторов.

Основные функции Геопортала должны быть следующими [68, 69]: 1. Визуализация данных геоинформационной системы. 2. Возможность выделения интересующих областей. 3. Поиск пространственных данных с отображением результатов поиска в виде выделенных областей. 4. Приглашение к загрузке найденного набора пространственных данных для авторизованных пользователей.

Информация, размещаемая на Геопортале, должна быть круглосуточно доступна всем пользователям в режиме просмотра и авторизованным пользователям в режиме скачивания данной информации [68, 69].

Геопортал должен содержать следующие основные разделы [68, 69]: 1. Окно для визуализации размещенной на Геопортале информации.

Раздел «цифровые карты» предназначен для поиска цифровой картографической информации на заданные территории. Для начала поиска пользователю необходимо выбрать категорию ЦКИ и указать район на карте. Поиск осуществляется автоматически, каждый раз, когда пользователь изменил категорию или район, что позволяет снизить количество операций до факта получения результата и упрощает процесс обучения пользователя.

Категории ЦКИ представлены в виде древовидной структуры, объединенной по тематическому признаку: обзорные карты; маршрутные карты. При этом БД Геопортала должна содержать все возможные форматы карт, включая карты формата SXF.

Раздел «матрицы рельефа местности» предназначен для поиска соответствующей информации на заданный район. При этом в БД Геопортала должны храниться файлы наиболее известных и используемых в мире форматов: DEM, DTED, MTW, ACS. Кроме этого, в БД файлы должны быть специальным образом конвертированы в бортовую структуру. Файлы МВМ должны быть размером 30 минут по долготе и 20 минут по широте. При этом их названия должны соответствовать шаблону, указанному в п.2.2 и с указанным расширением. Работа с этими данными аналогична работе с ЦКИ.

Раздел «фотоснимки» должен содержать БД снимков размером 30 минут по долготе и 20 минут по широте с размером текселя не хуже 5 м. При этом снимки должны иметь идентификационные названия файлов, как было описано в Главе 2, и иметь указанное расширение.

В разделе «объектовый состав» должны храниться все возможные файлы, содержащие информацию о линейном и площадном ОС в виде растровых файлов, как было описано выше, или для точечного ОС в виде специально подготовленных в бортовой структуре файлов. Кроме этого, в БД ОС можно хранить файлы ОС в исходных форматах.

Раздел АНИ предназначен для просмотра на 2D-карте соответствующей информации с возможностью дальнейшего скачивания файлов формата ARINC 424 и файлов в бортовой структуре.

Предложенный Геопортал авиаданных обеспечивает непрерывный доступ к общей централизованной базе данных цифровой картографической и аэронавигационной информации, объектового состава для воздушных средств и авиакомпаний, что значительно повышает оперативность получения необходимых и качественных данных. Комфортность работы членов экипажа при использовании Геопортала авиаданных в ходе подготовки к полету и дальнейшее отображение вышеуказанной информации на экранах бортовых индикаторов приводит в конечном итоге к повышению безопасности полетов.