XVI Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2024
Роботизация процесса вычисления расстояния до объекта при инспектировании природоохранных зон Арктики
КомментарииПолная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF
Введение
В современных реалиях Российская Федерация стремится развивать Арктические регионы РФ. На 2022 год идёт противостояние за владение природными ресурсами Арктических зон мира между различными странами, из которых можно выделить такие страны как США, Канада и Российская Федерация. У США имеется незначительная территория в Арктической зоне по сравнению с РФ или Канадой. Также на 2022 год идёт стремительное развитие различного рода отечественных технологий для того, чтобы помочь людям в их работе. Всем странам, имеющим доступ к арктическим зонам, ведущим активное участие в наблюдение и выделение природоохранных зон и их инспектирование.
Для того чтобы достоверно проводить инспектирования природоохранных зон в Арктических регионах нашей страны людям приходится тратить огромное количество времени, сил и нести высокие затраты на передвижение, проживание и само проведение инспекции. Но при этом правильном деле инспектора подвергают себя различным опасностям, таким как встреча с дикими зверьми (медведи, волки, волки, кабаны, росомахи и другие крупные и/или опасные животные), которые могут навредить человеку, а в некоторых случаях даже привести к летальному исходу всех членов группы инспекторов, но дикие звери не самый страшный соперник в арктических зонах РФ климат, погодные условия, глубокие снега и огромные территории природоохранных зон, гораздо опаснее для группы инспекторов.
У Росприроднадзора одним из основных приоритетов сохранения жизни инспекторов в арктической зоне при инспектировании природоохранных зон. В нашем современном мире уже создано большое количество различных человекосберегающих технологий. Росприроднадзор решил использовать такого рода технологии для снижения воздействия на инспекторов.
Эта государственная организация понимает, что инспектирование природоохранных зон &ndasp; это прямая ответственность Росприроднадзора. После многолетнего опыта проведения инспектирования природоохранных зон в РФ, было принято решение кардинальным образом изменить процесс инспектирования, обезопасив его от всевозможных опасностей, уменьшить влияние человеческого фактора, увеличь точность собираемых данных, уменьшить время на их обработку, ускорить процесс инспектирования. Этим и обусловлена актуальность данной выпускной квалификационной работы.
Целью выступает Роботизация процесса вычисление расстояния до объекта при инспектирование природоохранных зон Арктики с использование искусственного интеллекта.
В соответствии с поставленной целью были поставлены задачи следующие задачи:
-
Описать организацию, которая проводит инспектирование природоохранных зон.
-
Проанализировать существующею организацию, выявить недостатки узкие места, предложить новую организацию бизнес-процессов при инспектирование природоохранных зон.
-
Провести обоснование проектных решений по видам обеспечения.
-
Разработать систему роботизации процесса вычисление расстояния до объекта при инспектирование природоохранных зон Арктики.
-
Провести расчёты об экономической эффективности проекта общего.
Практическая значимость заключается в том, что проведение инспекций природоохранных зон на территории Арктических зон Российской Федерации, уменьшит вероятность столкновения роботизированной системы с различного рода объектами, данные из создаваемой роботизированной системы определения расстояния до объекта будут использованы для составления карт местности, уменьшит время затрачиваемое на проведение инспектирование природоохранных зон, сократит количество людей, участвующих в процессе инспектирования, позволит обеспечить в перспективе сокращение затрат при проведении инспекции.
Для достижения поставленной цели будут использованы следующие инструменты для создания моделей различных процессов и для создания диаграмм такие как Ramus, Draw.io, Adobe Illustrator 2020, Adobe Ppotospop CC 2019 и другие.
Учитывая, что данная работа является всего лишь частью большего проекта стоит отметить, что выдача данных с роботизированной системы определения расстояния до объекта будут передаваться внутри роботизированной системы инспектирования природоохранных зон и не будут визуализированы в ходе выполнения работы самой роботизированной системы. В перспективе Росприроднадзор с введение в эксплуатацию роботизированной системы инспектирования природоохранных зон сможет сократить свои затраты на выполнение инспекции, увеличить качество собираемых данных, ускорить процесс анализа собранных данных. Тем самым получать более точную картину происходящего в природоохранных зонах Арктики с меньшими затратами на само проведение инспекции.
Результатом данной выпускной квалификационной работы будет использование системы роботизации процесса вычисление расстояния до объекта при инспектирование природоохранных зон Арктики в роботизированной системе инспектирования природоохранных зон Арктики.
1.1. Описание организации, являющейся объектом автоматизации
Федеральная служба по надзору в сфере природопользования (Росприроднадзор) подчиняется Министерству природных ресурсов Российской Федерации, являясь органом исполнительной власти, осуществляет функции по надзору и контролю природопользования. Росприроднадзор ведёт свою деятельность как сам федеральный орган, так и через свои 85 территориальных органы, взаимодействует с другими федеральной органами исполнительными власти в субъектах РФ, с различными органами самоуправления, общественными организациями и объединениями, а также с иными организациями.
Росприроднадзор осуществляет деятельность по контролю и надзору:
-
за использованием, состоянием, охраной, защитой лесных территорий и воссозданием лесов;
-
контроль за государственными землями в пределах своих знаний, умений, навыков, в относительно земельных территориях: особо охраняемых природных зон, лесного фонда, земель лесов, не входящих в лесной фонд и водного фонда;
-
за использованием, воспроизводством и охраны животного мира и среды их обитания, кроме объектов охоты и рыболовства;
-
за охраной и эксплуатацией водных объектов;
-
за функционирование и организацией особо охраняемых зон и природных территорий федерального значения;
-
за соблюдением норм и правил безопасности на гидротехнических сооружениях, кроме промышленных, энергетических объектов и объектов, относящихся к судоходным гидротехническим сооружениям;
-
за охраной, использованием и геологическим изучением недр;
-
за соблюдение законов, стандартов, норм как Российской Федерации, так и международных, в области территориального моря, природных ресурсов российских морских вод и в исключительной экономической зоне;
-
за использованием животных и минеральных ресурсов на континентальном шлейфе.
Росприроднадзор выполняет функции федерального органа исполнительной власти, уполномоченного специально на государственное регулирование охраны озера Байкал, так же функции административного органа по Конвенции о международной торговле видами дикой флоры и фауны, находящимися под угрозой исчезновения, кроме осетровых рыб.
Росприроднадзор осуществляет деятельность по выдаче различных лицензий:
-
добыча и оборот краснокнижных животных и растений;
-
добыча и пользование животными не относящимся к объектам рыболовства и охоты;
-
разведение и содержание в искусственно созданной среде обитания или полувальных условиях животных, не относящихся к объектам охоты и рыболовства;
-
экспорт и импорт в РФ диких животных, зоологических коллекций, их частей и полученных из них продукции, не относящихся к объектам рыболовства и охоты, виды флоры и фауны находящихся под исчезновением, кроме осетровых рыб;
-
вывоз лекарственного сырья растительного и животного происхождений;
-
вывоз различного рода водных обитателей только в живом состояние;
-
вывоз различных изделий из полудрагоценных камней, самих камней, коллекционных материалов по палеонтологии и минералогии;
-
экспорт информации о недрах, расположенных на территории РФ и в пределах континентального шельфа РФ, по районам и месторождениям топливно-энергетического и минерального сырья.
Росприроднадзор так же осуществляет и иную деятельность, проведение государственной экспертизы, слежение за жизнедеятельностью животных в уникальной экосистеме озера Байкал, континентального шельфа, морских вод принадлежащих РФ, ведение Красной книги Российской Федерации, ведение кадастрового учёта особо охраняемых природных территорий федерального значения [1]. Рассмотрим структуру Росприроднадзора.
1.1.1. Организационная структура и система управления
На рисунке 1 видна иерархическая система управления в организации, так же видна её организационная структура.
Рисунок 1 - Организационная структура Федеральной службы по надзору в сфере природопользования (сделано Чикуновым К. Э. в программном продукте Draw.io)
Управление государственного геологического надзора занимается деятельностью связанной с надзором в сфере государственной федеральной геологии, в пределах компетенций управления, также выдача разрешительной документации, связанной с деятельностью управления.
Организационно-аналитическое управление занимается организацией, комплексным планированием и анализом деятельности служб, входящих в состав Росприроднадзора, так же методическим обеспечением контрольнонадзорной деятельностью центрального аппарата Росприроднадзора и его территориальных органов во всех субъектах РФ.
Управление координации проектной деятельности и информатизации это подразделение занимается управлением, координацией, контролем по взаимодействию центрального аппарата Росприроднадзора и его территориальных органов в субъектах РФ за реализацией национальных проектов, входящих в компетенции Росприроднадзора.
Управление государственного надзора и регулирования в области обращения с отходами и биоразнообразия на данное подразделение возложена функция обеспечения соблюдения принципов и требований законодательства РФ, государственный экологический надзор, контроль за использованием объектов животного мира, не отнесённых к водным биоресурсам.
Управление государственного надзора в области использования и охраны водных объектов, атмосферного воздуха и земельного надзора (далее по тексту Управление) занимается государственным надзором:
-
в области государственных земель
-
охраны атмосферного воздуха
-
использование и охрана водных объектов
-
в области внутренних морских вод, территориального моря, исключительной экономической зоны, континентального шельфа РФ;
Управление принимает активное участие в различного рода деятельности, связанного с его прямыми обязанностями:
-
в мероприятиях надзору и контролю за исполнение предписаний об устранение выявленных нарушений направленных органам государственной власти субъектов РФ, а также привлечение к ответственности должностных лиц ответственных за исполнение преданных им полномочий.
-
в проведение различных проверок в отношение Юридических лиц и индивидуальных предпринимателей ведущих деятельность связанную с деятельностью входящую в компетенции управления.
-
в реализации различных национальных проектов, связанных с компетенциями управления. Проведение различного рода проверок, надзоров, инспекций, в природоохранных зонах РФ.
-
в контроле за природоохранными зонами происходит следующим образом, с начала приходит указ из министерства природных ресурсов и экологии РФ, о том что им нужно знать об состоянии территории (особо охраняемой), после такого приказа, начинается формироваться государственная комиссия по надзору и инспектированию природоохранной зоны, так же начинает формироваться группа инспекторов в состав которой входят несколько членов комиссии, специалисты по геодезии, водители механики, эксперты в области изучения растений, эксперты в области изучения животного мира.
У группы инспектируемых имеется с собой разливное оборудование для проведения инспекции: Оборудование для взятия проб почвы, воды, растительного мира, животного мира для дальнейшего лабораторного анализа, электронные теодолит, тепловизор, термометры, приносные спектрограф, переносной дозиметр, различное оборудование для измерения состояния воздуха, оборудование для фото и видео сьёмки садовый инвентарь и др.
Также у управления имеются в наличии транспортные средства, которые будут использованы для перемещения группы к инспектируемой территории, а также продвижения на самой территории, легковые автомобили, грузовые автомобили, моторные лодки, вездеходы, снегоходы, квадроциклы. В процессе проведения инспекции берутся различные пробы описывается местность, составляется её карта, проводятся замеры местности, привязка этих замеров к глобальной системе координат при помощи систем глобального позиционирования ГНСС (Глобальная навигационная спутниковая система)
GPS и ГНСС ГЛОНАССС, визуальный осмотр состояния животного и растительного миров, запись субъективных ощущений нахождения на территории человеком, ведение фото и видео съёмки, написание отчётности и т.д., после совершения всех этих действий группа отправляется в «штаб», где проводится анализ полученных данных исследование взятых проб, вынесение заключения о состоянии территории.
После расмотрения структуры организации и описания функций этих подразделений, рассмотрим на каком уровне находится информационные технологии.
1.1.2. Состояние и стратегия развития информационных технологий.
Состояние ИТ в организации
В работе Росприроднадзора задействована развитая информационная инфраструктура базирующееся на виртуальных и физических серверах с общим объёмом данных 120 Тбайт и доступом к ним в режиме реального времени, на рисунке 2 отображена приблизительная архитектура ИТ инфраструктуры.
Рисунок 2 &ndasp; ИТ-инфраструктура взаимодействия с гражданами (сделано Чикуновым К. Э. в программном продукте Draw.io)
В Росприроднадзоре используется система электронного документооборота и файловое хранилище для хранения документов, так же имеется строгие нормативы по распределению доступа к различным уровням данных, т.к. данные в информационных системах Росприроднадзора имеют крайне важное значение для работы всего ведомства и является одним из основных элементов экологического надзора.
В Росприроднадзоре имеется технология «Кибер Бэкап» [22] на физических и виртуальных серверах, которые входят в ведомственную инфраструктуру. Эта технология полностью виртуализированна что позволяет организовывать защиту данных не на рабочих станциях, а в критически важных узлах инфраструктуры. Развёртка технологии происходила силами собственных ИТ-подразделений. Были установлены нужное ПО на определённых серверах, которые были выделены на хранение резервных копий и была настроена политика копирования и восстановления данных.
У Росприроднадзора имеются 4 сайта:
-
Сайт Росприроднадзора (pttps://rpn.gov.ru)
-
Сайт единой государственной информационной системы учёта отходов и использования товаров (pttps://uoit.fsrpn.ru)
-
Сайт программно-технического обеспечение учета объектов, оказывающих негативное воздействие на окружающую среду
(pttps://uonvos.rpn.gov.ru)
-Сайт природопользования (pttps://lk.fsrpn.ru/#/unautporized)
Уровень организации процессов в Росприроднадзоре можно отнести ко второму уровню зрелости по CMMI. Так как в организации имеются
процессы описанные и которые можно использовать не однократно, так же эти процессы управляемы. Имеется выборочная автоматизация в узких направлениях.
После рассмотрения состояния ИТ в организации, рассмотрим процесс проведения инспекций природоохранных зон.
1.2. Анализ существующей организации процессов
Процесс инспектирования природоохранной зоны в нотации IDEF0 модель AS-IS отображена на рисунке 3.
Рисунок 3 - Модель AS-IS инспектирование природоохранной зоны, уровень А-0 (сделано Чикуновым К. Э. в программном продукте Ramus)
Группа сотрудников при помощи технических средств на основании задания на проведение инспекции, руководствуясь Федеральные закон Об охране окружающей среды от 10 января 2002 года N 7-ФЗ, регламентом проведения инспекции и приказами от Министерства природных ресурсов и экологии РФ, выполняют процесс инспектирования природоохранных зон.
Результатом этого процесса становится Отчёт о проведённой инспекции.
Подробнее процесс проведения инспектирования природоохранных зон расписан на рисунке 4.
Группа инспекторов с использование технических средств, для проведения инспекции природоохранных зон сначала подготавливаются к проведению инспекции, в результате получают подготовленный пакет документов для проведения инспекции.
В дальнейшем проводят сбор данных о состоянии природоохранной зоны, в результате получают заполненный комплект документов с данными после того, как вся природоохранная зона была проинспектирована собранные данные обрабатывают для дальнейшего анализа этих данных и для успешного завершения инспекции переводят собранные данные из бумажных носителей и фото-видео материалов в электронный документ в результате получая подготовленные для завершения документы.
После того как было проведено завершение инспекции, и все сотрудники инспекции прибыли в офис, из которого отправились на инспекцию, они начинают составлять отчётную документацию, в результате чего получается отчёт о проведении инспекции.
На рисунке 4 отображена декомпозиция процесса инспектированные природоохранных зон.
Рисунок 4 - Модель AS-IS инспектирование природоохранной зоны, уровень А0 (сделано Чикуновым К. Э. в программном продукте Ramus)
Далее рассмотрим по подробнее процесс сбора данных об состоянии природоохранной зоны. Показан на рисунке 5.
Группа инспекторов с подготовленным комплектом документов для проведения инспекции начинает перемещаться по заранее заготовленному маршруту, соблюдая регламент проведения инспекции, в процессе перемещения используются различного рода транспортные средства, а для навигации устройства навигации ГНСС GPS и ГНСС ГЛОНАС, в процессе перемещения по маршруту следования идёт описание местности при помощи пишущих принадлежностей, так же периодическое взятие проб грунта, воды, замера состояния воздуха.
Составляется карта местности при помощи Теодолитов и устройств для создания карты. В процессе перемещения также ведётся запись субъективных ощущений на диктофон и производят фото и видео съёмку на фото-видео камеры, в результате чего получают заполненный комплект документов с данными.
Рисунок 5 - Модель AS-IS инспектирование природоохранной зоны, уровень А2 (сделано Чикуновым К. Э. в программном продукте Ramus)
На рисунке 5 отображена декомпозиция процесса сбор данных о состоянии природоохранной зоны.
Был рассмотрен процесс инспектирования природоохранных зон, были выявлены узкие места.
1.2.2. Узкие места в процессе
В ходе проведения инспекции группа инспекторов сначала перемещается к месту проведения инспекции, где базируется на перевалочных пунктах.
Дальше начинает проводить осмотр транспортных средств на наличие неисправностей и в случае, если неисправности обнаруживаются механики из группы начинают ликвидировать неисправность, все действия документируются во время проведения инспекции или по возможности записываются потом документируются, далее составляется маршрут прохождения природоохранной зоны.
После подготовки к инспекции часть группы инспекторов выдвигает по заранее заготовленному маршруту, начинают брать различного рода пробы, строить карты местности, фиксировать различные объекты на этих картах, смотреть за состоянием растений, животных, почвы, воды, воздуха, стараясь во всего брать пробы, так же параллельно ведётся фото и видео фиксация при помощи фото и видео камер, во время инспекции её участники фиксируют субъективные ощущения записывая их на диктофон.
Такая инспекция может продлиться от нескольких часов до нескольких дней, так как в Российской Федерации имеются различной величины такие зоны, так же в условиях арктических природоохранных зон приходится использовать различную технику, которая может преодолевать арктические условия, но в ходе инспекции в арктических зонах, она может затянутся на неопределённый срок, из-за погодных условий, если будет буря или метель, то картографы не смогут точно и быстро составить карту местности, им придётся брать гораздо меньшее расстояние, чтобы вести свои измерения, так же может быть нестабильный сигнал ГНСС GPS или ГНСС ГЛОНАСС, что в свою очередь может привести к нежелательным отклонениям от маршрута.
Что может стать причиной катастрофических последствий, люди могут провалиться в какие-либо ущелья, застрять в болотах, заблудится в густой чаще лесов (таёжных массивов) или быть засыпаны снегом из-за чего просто не будет возможности сдвинуться с места. Решением задач с временным отсутствием работоспособности систем навигации можно будет переждать, когда пройдёт буря, метель и/или иные причины потери сигналов навигационных систем, но в это время людям нужно будет каким-либо образом вести свою жизнедеятельность в сложившихся условиях.
Так же сбор данных о природоохранной зоне ведётся неупорядоченно, при помощи пишущих принадлежностей, записывающих голосовые сообщения, видео съёмка, фотосъёмка. Все эти данные проходят обработку уже после инспекции природоохранных зон, что может привести к тому, что будет потерян контекст в какой ситуации, были взяты эти данные или просто не зафиксировать какие-либо события и/или объекты из-за отсутствия с собой большего количество носителей информации. Что в свою очередь сводит достоверность результатов инспекции к минимуму.
Исходя из выше сказанного, выделяет несколько узких мест в данном процессе:
Узкое место 1: Низкое покрытие сети ГНСС ГЛОНАСС в условиях крайнего севера и арктической зоне РФ, рисунок 6. Что приводит к полной или частичной утрате работоспособности систем навигации, что приводит к ошибкам в перемещение по природоохранной зоне и может привести к то, что группа инспекторов собьётся с маршрута следования. Что может привести к увеличению времени на провидение инспекции природоохранной зоны и снижению качества собираемых данных. Видны области салатового цвета, которые показывают районы сниженной точности ГНСС ГЛОНАСС. У ГНСС GPS имеется иная зона покрытия.
Рисунок 6 - Доступность ГНСС ГЛОНАСС (подготовил Чикунов К. Э. с интернет-ресурса «АЙТОБ»)[23]
На рисунке 7 мы видим, что зона покрытия у ГНСС GPS лучше, чем у ГНСС ГЛОНАСС, но на данном рисунке отображено только покрытие сети, здесь не учитываются наличие явлений, вызывающих помехи и/или искажений сигналов.
Рисунок 7 - Доступность ГНСС GPS (подготовил Чикунов К. Э. с интернетресурса «АЙТОБ»)[23]
Решение: Решение проблем с навигацией в природоохранных зонах выступает составление локальной карты местности с привязкой к системе координат, составление такой карты будет происходить в момент движения инспекции в природоохранной зоне.
Узкое место 2: Возможна ситуация окончания свободного места на бумажном носителе данных и/или на других носителях данных, которые имеются у группы инспекторов.
Наличие бумажных носителей первоначальных данных снижает скорость и качество проведения инспекции, проведения проверки собранных данных, анализа данных. Также тратится большое количество времени на перевод данных из бумажных носителей в печатные формы на персональных компьютерах, для дальнейшего анализа этих данных при таком переводе данных, повышается вероятность внесения совершения ошибки и этот процесс увеличивает время на проведения инспекции.
Также влияние «человеческого фактора». Повышена вероятность, что группе инспекторов могут предложить взятку для того, чтобы они использовали заведомо ложные данные, к примеру располагается какое-либо производство около природоохранной зоны и у производства имеются вредные выбросы, в момент, когда туда прибывает инспекция, владелец производства даёт им взятку, чтобы инспектора взяли различные пробы в других местах, а не в загрязняемых и написали в своём отчёте, что производство не загрязняет окружающую среду.
Так же возможна наступление случая, когда во время каких-либо замеров человека что-либо отвлекло и он допустил ошибку. Человек при длительной концентрации внимания и тщательном документирование накапливает усталость, что в свою очередь ведёт к снижению концентрации внимания.
Решение: Решение проблем с коррупционной составляющей, а также со снижением влияния «человеческого фактора» на процесс, было принято решение о создании роботизированной системы инспектирования природоохранных зон, что полностью убирает фактор коррупции инспектируемого объекта. Так же для решения проблемы со сбором первичных данных для анализа, возможно использование различного рода датчиков, установленных на самой роботизированной системе инспектирования природоохранных зон.
Узкое место 3: Наличие вероятности получения травм разной степени, а также летального исхода членов инспекции. Травмы разной степени тяжести могут возникнуть из-за различных событий по примеру плохой видимости на маршруте следования инспекции, вследствие чего люди в/на транспортных средствах могут совершить столкновение с малозаметными объектами (камни, припорошенные снегом, деревья в снегу, ущелья, затянутые хрупким снежным настом, глубокие выбоины и т.д.), что может привести к получению различных травм членов группы инспекции и/или к летальному исходу.
Так же при плохих погодных условиях может образоваться ситуация со сложной проходимость на местности и не возможностью приближения спасательных отрядов, что в свою очередь может привести тому группа вынуждена будет прекратить какое-либо перемещение по природоохранной зоне и ждать улучшение погодных ситуаций.
Так же имеется вероятность нападения на инспекторов диких животных (медведи, волки, кабаны, росомахи, лоси, олени и др.), что в свою очередь может привести к травмам и/или к летальному исходу.
Решение: Решение проблем с возможностью получения травм или наступления летального исхода, так же решается с помощью создания роботизированной системы инспекции природоохранных зон, т.к. робот даже после получения каких-либо физических повреждений сможет работать сразу же после устранения неполадок. Так же он не подвержен риску наступления летального исхода, даже при полной потери работоспособности данные, собранные им, не будут утеряны и его всегда можно будет починить или заменить на другого.
После выявления узких мест, рассмотрим варианты их решения и уже использованные технологии для улучшения узких мест.
1.2.3. Формирование предложений по устранению узких мест в процессе
Чтобы выдвинуть предложения по устранению узких мест в процессе был проведён анализ успешных ИТ решений в данной области, анализ рынка программного обеспечения
В процессе исследования было принято решение о роботизации процесса инспектирования природоохранных зон. Так же создать такую систему в форме «робота» были высказаны представителем организации заказчика.
Был проведён анализ успешных ИТ-проектов в области природопользования охраны окружающей среды и использования роботизированных систем. Представленное решение 1 используется в Министерстве природных ресурсов и экологии Российской Федерации.
-
В области мониторинга лесного хозяйства имеются технологии космического мониторинга в лесном хозяйстве:
-
Используется спутник для съёмки лесных массивов в связки со свёрточной нейронной сетью, чтобы контролировать незаконные вырубки лесного массива;
-
картографировать лесной фонд;
-
Определять природный состав лесов, ранжировать леса на категории по возрасту, запасу древесины, биологической продуктивности, высоты деревьев;
-
Изучать и составлять карты негативных процессов, воздействующих на лесные массивы, влияние вредителей, болезней и/или иссушения или переувлажнения лесов,
-
приводящий к деградации и гибели лесных массивов;
-
изучение природных условий, препятствующих ведению активной лесохозяйственной деятельности, выявление резких перегибов рельефа, бессточных котловин, заболоченных участков и т. п.[24].
Данное решение не подходит для проведения инспекций, т.к. нет возможности взятия проб почвы воды и воздуха, так же в момент высокой кучности облаков невозможно провести фото видео съёмку с космоса.
-
Имеется пример успешного проекта в городе Москва был введён в эксплуатацию собакоподобный робот для инспектирования городских территорий и борьбой с самозахватом таковых.
В распоряжении Госинспекции по недвижимости появился собакоподобный робот «робособака». Этот робот будет перемещаться по улицам города Москвы и вести фото и видео фиксацию весь свой заданный ему маршрут, что позволит выявлять различные нарушения связанные с самозахватом земель.
У робота имеются камера, для фото и видео съёмки, четыре лапы, для передвижения, модуль ГНСС GPS для ориентирования в пространстве, лидар &ndasp; это световой радар измеряющим расстояние и формирующим вокруг себя карту трёхмерного пространства, что поможет Госинспекции по недвижимости замерять объекты недвижимости [19].
Данная технология хорошо бы подошла к поставленным задачам в процессе инспектирования природоохранных зон, но также имеются недостатки данной технологии, т.к. этот робот не оснащён различными приборами для более точного построения карт местности, так же он подвержен рискам связанным с потерей сигнала ГНСС GPS, и переносимый этим роботом вес мал, для задач инспектирования природоохранной зоны скорее всего больше бы подошёл робот на колёсной базе схожей по конструкции с колёсной базой марсохода Perseverance.
1.2.3.2. Анализ рынка программного обеспечения и информационных технологий в сфере природопользования.
В результате анализ рынка программного обеспечения и информационных технологий в сфере природопользования и робототехники.
В результате проведённого анализа рынка готовых программных продуктов в сфере природопользования и робототехники прямой связи между эти сферами автором данной выпускной квалификационной работы не было найдено. ГИС (Географические Информационные Системы) безусловно имеют превосходный функционал, а также различные нужные функции, но, чтобы собрать точные данные о состоянии природоохранной зоны, систем этого класса, будет недостаточно. Для примера рассмотрим ГИС ArcView,
которая имеет функционал:
-
Создание карт с отображение в виде географических данных
-
Получение данных из табличных источников
-
Использование языка запросов SQL для получения записей из базы данных для того, чтобы выводить объекты на карту
-
Использование таблиц геокодирования в которых содержатся адреса и их отображения
-
Создание и редактирование пространственных данных
-
Отображение на картах различных атрибутов с любым цветом
-
Выбор объектов по атрибутам
-
Создание диаграмм, на которых отображены различные атрибуты объекта
-
Получение сводных данных атрибутов объекта
-
Выбор объектов на основе расстояния между другими объектами Из всего вышеперечисленного данная системы могла бы подойти, но имеются некие ограничения:
-
Заказчик требует роботизированную системы инспектирования природоохранных зон.
-
Данная ГИС не имеет возможности сбора проб почвы, воды, воздух и проведения дальнейшего анализа.
-
Данная система не имеет возможности записывать видео происходящего в реальном времени.
Поэтому приводится в анализе программных продуктов только среды виртуального моделирования робота в модуляции реального мира, а также в сфере искусственного интеллекта для определения объектов, которые видит сам робот. Так как именно робот для инспектирования природоохранных зон был предложен представителем заказчика. Для создания роботизированной системы подобной сложности потребуется наличие ROS &ndasp; Robot Operation System [28].
Среди программного обеспечения имеются разного рода программные продукты для модуляции реального робота в виртуальной среде. Были найдены несколько виртуальных сред Gazebo, Webots и V-REP.
Сравнительный анализ приведён в таблице 1.
Таблица 1 &ndasp; Требования к средам виртуального моделирования робота в модуляции реального мира
-
Требования
V-REP [25]
Webots [27]
Gazebo [26]
Наличие большого количества документации
-
+
+
Наличие развитого сообщества и возможности найти решение на специализированном форуме
-
-
+
Наличие
физического движка
+
-
+
приближенного к условиям реального мира
Наличие большого количества датчиков. Которые можно установить на робота
-
+
+
Наличие связи с ROS
-
+
+
Наличие открытого исходного кода
+
+
+
Основываясь на данные таблицы 1, делаем выбор в пользу Gazebo.
Для анализа входящего видеопотока понадобится свёрточная нейросеть для определения объектов, которые видит робот. Критерием отбора нейронной сети выступают следующие таблица 2:
Таблица 2 &ndasp; Сравнительный анализ нейронных сетей
-
Требования
YOLOv5 [29]
SSD [41]
Высокая скорости исполнения кода на различных устройствах
+
-
Низкий вес сети
+
-
Точность определения объектов
+
+
Наличие открытого
доступа к коду сети
+
+
Один взгляд на
изображение
+
-
Работа на языке Pytpon
+
+
Возможность связи с виртуальным миром
Gazebo
+
-
Под все эти критерии попадает только свёрточная нейронная сеть YOLOv5.
После проведения анализа существующих технологий нужно поставить задачи по роботизации процесса.
1.3. Постановка задачи роботизации процессов
1.3.1. Цели и задачи проекта роботизации процесса
Данная выпускная квалификационная работа является частью большей работы по созданию роботизированной системы инспектирования природоохранных зон. Которая планируется для полного замещения человека в процессе инспектирования природоохранных зон. Для сотрудников останется задачей только следить за выполнением хода инспекции из своего офиса. К роботизированной системе будет иметь доступ только технический персонал, для его обслуживания.
Цели, которые указаны далее относятся и к общему проекту, и к данной выпускной квалификационной работе. Задачи, которые указаны далее относятся только к данной выпускной квалификационной работе.
Цель общего проекта &ndasp; это создание роботизированной системы инспектирования природоохранной зоны.
Цель данного проекта &ndasp; это создание роботизированной подсистемы для процесса вычисления расстояния до объекта, следовательно, и определение самого объекта на входящем видеопотоке.
Задачи:
-
Внедрить модуль для определения объектов на входящем видеопотоке.
-
Настроить взаимодействие между виртуальной средой моделирования робота и свёрточной нейронной сетью.
-
Настроить процесс передачи данных с лазерного радара роботизированной системы инспектирования природоохранных зон.
-
Создать программный продукт, который будет определять объекты в области видимости камеры роботизированной системы инспектирования природоохранной зоны.
-
Дополнить созданный программный продукт, модулем для определения расстояния до объектов от роботизированной системы инспектирования природоохранных зон до объектов, определённых при помощи камеры и искусственного интеллекта.
Данный комплекс задач выступает в качестве подсистемы по определению расстояния от роботизированной системы инспектирования до объекта, в основной роботизированной системе инспекции природоохранной зоны.
По поставленным целям и задачам, построим и обоснуем новые модели организации процессов.
1.3.2. Построение и обоснование модели новой организации процессов
Предложение о создания роботизированной системы инспекции природоохранной зоны выражается в нотации IDEF0 в модели TO-BE
Роботизированную систему инспектирования природоохранных зон, основываясь на задание на инспектирование, руководствуясь Федеральные Закон «Об охране окружающей среды» от 10 января 2002 года N 7-ФЗ, регламентом проведения робототехнической инспекции природоохранной зоны и указами министерства природных ресурсов и экологии РФ исполняет процесс инспектирования природоохранной зоны. Что видно на рисунке 8.
Рисунок 8 - Модель TO-BE Инспектирование природоохранной зоны в нотации IDEF0 уровень А-0 (сделано Чикуновым К. Э. в программном продукте Ramus)
Рассмотрим этот процесс по подробнее, рисунок 9. Роботизированную систему инспектирования природоохранных зон, подготавливают к проведению инспекции, по заданию на инспекцию. После подготовки в роботизированную систему отправляют заранее заготовленный примерный маршрут следования по природоохранной зоне.
Во время прохождения по маршруту роботизированная системы инспектирования природоохранных зон собирает данные о природоохранной зоне. После окончания прохождения по маршруту следования роботизированная система возвращается к месту запуска и подготавливает собранные данные для отчёта, система передаёт данные, подготовленные для отчёта сотрудникам для дальнейшего анализа их и создания отчёта о проведении инспекции.
Рисунок 9 - Модель TO-BE Инспектирование природоохранной зоны в нотации IDEF0 уровень А0 (сделано Чикуновым К. Э. в программном продукте Ramus)
Более подробно рассмотрим процесс сбора данных о природоохранной зоне, на рисунке 10.
Роботизированная система инспектирования природоохранных зон перемещается по маршруту следования опираясь на показания ГНСС ГЛОНАСС и ГНСС GPS входящих в структура данной системы. Во время перемещения происходит потоковая запись видео и фотоматериалов, периодическое взятие проб грунта воды и воздуха, встроенным в систему приспособлениями. Так же во время следования по маршруту составляется подробная карта местности встроенным в систему инспектирования природоохранных зон теодолитом и другими техническими средствами для перемещения.
Рисунок 10 - Модель TO-BE инспектирование природоохранной зоны в нотации IDEF0 уровень А2 (сделано Чикуновым К. Э. в программном продукте Ramus)
Рассмотрим более подробно процесс перемещения по маршруту следования, на рисунке 11.
В данном процессе при перемещении происходит Определение местоположения Робота в глобальной системе координат, его долгота и широта. Результатом данного процесса становится Координаты расположения робота, которые передаются в процесс передвижения робота по природоохранной зоне. Вовремя движения с фронтальной камеры робота поступает входящий видеопоток, в процесс определения объектов на входящем видеопотоке, данный процесс передаёт данные об определённых на видеопотоке объектах в процесс определения расстояния до определённых объектов.
Этот процесс передаёт данные об объекте и расстоянии до него в процесс передвижение по природоохранной зоне. В котором происходит запись данных об перемещении робота, эти данные передаются в систему создания карты перемещения в локальных координатах робота, после чего данная карта сопоставляется с глобальными координатами.
Рисунок 11 - Модель TO-BE инспектирование природоохранной зоны в нотации IDEF0 уровень А2 (сделано Чикуновым К. Э. в программном продукте Ramus)
После построения и обоснования новой организации модели, проведём спецификацию функциональных требований.
1.3.3. Спецификация функциональных требований к информационной системе
Для предоставления функциональных требований привожу диаграмму use-case. На рисунке 12 отображена подсистема для определения расстояния до объекта и является частью роботизированной системы инспектирования природоохранных зон.
Получить доступ к системе определения расстояния до объекта возможно только через дуругие системы, прямого доступа к функционированию данной системы не имеется.
Рисунок 12 Use-Case Диаграмма (создана Чикуновым К. Э. в программном продукте Visual Paradigm Online free edition )
Акторам на данной диаграмме выступает ROS, т.к. человек не будет вмешиваться в работу роботизированной системы инспектирования природоохранных зон.
К функциональным требованиям в системе вычисления расстояния до объекта выступают следующие требования:
-
Получения данных входящего видеопотока с камер робота.
-
Определение объектов на входящем видеопотоке при помощи нейронной сети .
-
Определение расстояния до объекта на входящем видеопотоке.
-
Получить данные с лидара.
-
Передача данных об определённом объекте и расстоянии до него в другие подсистемы общего процесса.
Получая данные с видеопотока при помощи нейронной сети, определяется объект на входящем видеопотоке.
Получая данные с лидара, соотносим их с данными с изображения получаем расстояние до объекта.
После спецификации функциональных требований выдвинем и обоснуем нефункциональные требования.
1.3.4. Спецификация и обоснование нефункциональных требований
Требования, относящиеся к информационной безопасности (для роботизированной системы инспектирования природоохранных зон):
-
Отсутствие доступа во внутрь корпус роботизированной системы инспектирования природоохранных зон. (чтобы предотвратить возможность программноаппоратного вмешательства в роботизированную систему возможных злоумышленников)
-
Разграничение доступа до программной части роботизированной системы.
Требования к надёжности системы:
-
Определение объектов с вероятностью не ниже 80 процентов
-
Чтение видеопотока со скоростью не ниже 30 кадров в секунду.
Требования к компьютеру, установленному внутри робота:
-
Операционная система Linux Ubuntu версии 20.04
-
Наличие камеры на виртуальном роботе
-
Наличие установленного на компьютер внутри робота программного обеспечения ROS
-
Наличие установленного симулятора виртуального мира
-
Для определения объектов использование свёрточной нейронной сети
-
Для высокой скорости работы этой сети (получения выходящего видеопотока в 30 fps) иметь у компьютера видео процессор от компании Nvidia от версии GeForce RTX 2060 до GeForce RTX 3090Ti (В наличии GeForce RTX 2060)
-
Не ниже Центральный процессор Intel Core i9
-
Не меньше Оперативная память размером 32 Гбайт
-
Не меньше Жёсткий диск SSD объёмом 2Тбайт
Всё вышеперечисленное нужно для того, чтобы роботизированная система инспектирования природоохранной зоны могла функционировать с приемлемой скоростью обработки данных приблизительно со скоростью около 10 миллисекунд на кадр.
Выдвинув нефункциональные требования и обосновав их, составим календарно-ресурсный план, проанализируем бюджет и выявим риски.
1.4 Календарно-ресурсное планирование проекта, анализ бюджетных ограничений и рисков
1.4.1. Календарно-ресурсный план проекта
В команде проекта находится 9 человек и 1 студент практикант (Не оплачивается) Руководитель проекта, ИТ Архитектор, 4 разработчика ПО, 2 Роботоконструктора, тестировщик всей системы. Начало проекта 01.09.2021 проект продлится 606 дней, примерное окончание проекта 19.12.2023
-
Подготовка
-
Проведение целеполагания проекта
-
Экономическое обоснование
-
Сбор требований
-
Планы по обеспечению безопасности
-
Подготовка ТЗ
-
Составление устава проекта
-
Составление плана проекта
-
Составление плана по рискам
-
Составление отчётной документации
-
-
Проведение работ по разработке проекта
-
Подготовка рабочих мест сотрудников
-
Создание робота
-
Настройка виртуальной среды
-
Составление плана разработки
-
Создание ПО
-
Написание инструкции по эксплуатации
-
Написание технической документации
-
Тестирование системы
-
Составление отчётной документации
-
-
Ввод в эксплуатацию
-
Ввод в эксплуатацию
-
Обучение персонала
-
Написание отчётной документации
-
-
Завершение проекта
-
Архивирование информации по проекту
-
Объявление благодарностей
-
Фуршет в честь завершения проекта
-
-
Пост проектное обслуживание
-
Сбор жалоб и предложений о работе системы
-
Устранение образовавшихся неполадок
-
Принятие заявлений на модернизацию
-
Принятие заявлений на утилизацию
-
На иаграмме Ганта видны выше написанные пункты рисунок 13 и 14.
Рисунок 13 &ndasp; Список работ названия этапов (Создал Чикунов К. Э. в программном продукте Online Gantt Cpart Software Witp Cloud Storage)
На рисунке 13 представлен список работ с длительностью их.
На рисунке 14 отображена Диаграмма Ганта.
Рисунок 14 - Диаграмма Ганта визуализация этапов (Создал Чикунов К. Э. в программном продукте Online Gantt Cpart Software Witp Cloud Storage)
В таблице 3 отображена занятость сотрудников для расчёта оплаты труда.
Таблица 3 &ndasp; Распределение заработных плат по занятости сотрудников
-
Номер
Этап
Дней
Руководите ль проекта
Архитектор ИТ
Разработчик ИТ 1
Разработчик ИТ 2
Разработчик ИТ 3
Разработчик ИТ 4
Разработчик робота 1
Разработчик робота 2
Тестировщик
2
Целепологание проекта
Руководитель проекта
1
1
3
Экномическое обоснование
Руководитель проекта
4
4
4
Сбор требований
Руководитель проекта
5
5
5
Планы по обеспечению безопасности
Руководитель проекта,Архитектор ИТ
4
4
4
6
Подготовка ТЗ
Архитектор ИТ,Руководитель проекта
14
14
14
7
Составление устава проекта
Руководитель проекта
7
7
8
Составление плана проекта
Руководитель проекта
3
3
9
Составление плана по рискам
Архитектор ИТ
5
5
10
Составление отчётной документации
Руководитель проекта,Архитектор ИТ
2
2
2
12
Подготовка рабочих мест сотрудников
Архитектор ИТ,Разработчик ИТ 1
30
30
30
13
Создание робота
Разработчик робота 1,Разработчик робота
2,Руководитель проекта,Архитектор ИТ
133
133
133
133
14
Настройка виртуальной среды
Разработчик ИТ 2,Архитектор ИТ
14
14
14
15
Составление плана разработки
Архитектор ИТ
2
2
16
Создание ПО
Архитектор ИТ,Разработчик ИТ 1,Разработчик
ИТ 2,Разработчик ИТ 3,Разработчик ИТ 4,Руководитель проекта
360
360
360
360
360
360
360
360
360
17
Написание инструкции по эксплуатации
Архитектор ИТ,Разработчик ИТ 2
14
14
14
18
Написание технической документации
Архитектор ИТ,Разработчик ИТ 4
14
14
14
19
Тестирование системы
Тестировщик
90
90
20
Составление отчётной документации
Архитектор ИТ,Руководитель проекта
7
7
7
22
Ввод в эксплуатацию
Руководитель проекта,Разработчик ИТ 1
45
45
45
23
Обучение персонала
Архитектор ИТ,Разработчик ИТ 2,Разработчик робота 1
45
45
45
45
24
Написание отчётной документации
Руководитель проекта
7
7
26
Архивирование информации по проекту
Архитектор ИТ,Разработчик ИТ 4,Разработчик робота 2
14
14
14
14
27
Объявление благодарностей
Руководитель проекта
1
1
28
Фуршет в честь завершения проекта
Архитектор ИТ,Разработчик ИТ 1,Разработчик
ИТ 2,Разработчик ИТ 3,Разработчик ИТ
4,Разработчик робота 1,Разработчик робота
2,Руководитель проекта,Тестировщик
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
30
Сбор жалоб и предложений об работе системы
Руководитель проекта
1
1
31
Устранение образовавшихся неполадок
Разработчик ИТ 1,Руководитель проекта,Разработчик робота 1
1
1
1
1
32
Принятие заявлений на модернизацию
Руководитель проекта
1
1
33
Принятие заявлений на утилизацию
Руководитель проекта
1
1
Длительность проетка 606 дней
Итого дней:
465
659
437
434
361
389
540
508
91
Итого руб без налога на 1 человека:
2 998 854,30 ₽
4 249 989,21 ₽
2 818 278,12 ₽
2 798 930,68 ₽
2 328 142,80 ₽
2 508 718,97 ₽
3 482 540,47 ₽
3 276 167,70 ₽
586 872,56 ₽
Итого руб с налогами на 1 человека:
3 904 508,29 ₽
5 533 485,95 ₽
3 669 398,12 ₽
3 644 207,74 ₽
3 031 241,92 ₽
3 266 352,10 ₽
4 534 267,70 ₽
4 265 570,35 ₽
764 108,07 ₽
Итого ФОТ без налога на весь период:
25 048 494,81 ₽
Итого ФОТ с налогом на весь период:
32 613 140,24 ₽
Диаграмма Ганта показывает последовательность задач, и кто ответственный за исполнение этих задач, задача автора данной работы входит в пункт разработка ПО.
1.4.2. Описание бюджета на разработку проекта
В учёт налогов подразумевается:
-
Оплата в пенсионный фонд (ОПС) 22%
-
Оплата обязательного медицинского страхования (ОМС) 5.1%
-
Оплата в Фонд социального страхования (ФСС) 2.9%
-
Руководитель проекта и разработчики имеют Первый класс профессионального риска, из-за этого ставка начисления в ФСС актуализируется на 0.2%
Тем самым под термином «с налогом» подразумевается начисление к сумме заработной платы равным 30.2%. Оплачивать налог на доход физических 13% обязаны сами сотрудники.
Расчёты Фонд оплаты труда (ФОТ) ведутся без учёта Указа президента №83 от 02.03.2022 "О мерах по обеспечению ускоренного развития отрасли информационных технологий в Российской Федерации"
Персональные компьютеры для создания ПО уже имеются в предприятии, так же у сотрудников есть место, где проводится разработка, в учёт бюджета проекта это не входит.
В бюджет проекта включены такие затратные статьи как ФОТ техническая составляющая проекта.
Фонд оплаты труда представлен в таблицах 4 и 5.
Таблица 4 &ndasp; Фонд оплаты труда на всю команду в среднем
-
На команду в среднем
без налогов
с налогом
За весь период
25 048 494,81 ₽
32 613 140,24 ₽
За год
15 086 964,70 ₽
19 643 228,03 ₽
за месяц
1 257 247,06 ₽
1 636 935,67 ₽
в день
57 147,59 ₽
74 406,17 ₽
Таблица 5 &ndasp; Фонд оплаты труда на человека в среднем
-
На человека в среднем
без налогов
с налогом
За весь период
2 783 166,09 ₽
3 623 682,25 ₽
За год
1 676 329,41 ₽
2 182 580,89 ₽
за месяц
139 694,12 ₽
181 881,74 ₽
в день
6 349,73 ₽
8 267,35 ₽
Список технического оснащения роботизированной системы инспектирования природоохранных зон, показан в таблице 6. Таблица 6 &ndasp; Список деталей для роботизированной системы инспектирования природоохранных зон
-
Наименование
количество, шт
цена, руб.
итого, руб.
Материнская плата
1
14 000,00 ₽
14 000,00 ₽
ЦПУ intel Core i9
1
99 000,00 ₽
99 000,00 ₽
ГПУ Nvidia GeForce RTX 2060
1
60 000,00 ₽
60 000,00 ₽
Блок АКБ и зарядное устройство
2
60 000,00 ₽
120
000,00 ₽
Мини компьютеры Rasbery PI 4
4
20 000,00 ₽
80 000,00 ₽
Комплект электроприводов
1
200
000,00 ₽
200
000,00 ₽
Набор датчиков
1
120
000,00 ₽
120
000,00 ₽
Комплект колёс
2
40 000,00 ₽
80 000,00 ₽
Платы управления Arduino
10
1 600,00 ₽
16 000,00 ₽
Веб-камеры
3
11 000,00 ₽
33 000,00 ₽
Корпус для робота
1
5 000,00 ₽
5 000,00 ₽
Система подвески для робота
1
15 000,00 ₽
15 000,00 ₽
Оперативная память размером 32 Гбайт
1
19 000,00 ₽
19 000,00 ₽
Система охлаждения системы робота
1
3 000,00 ₽
3 000,00 ₽
Средства управления роботом
1
1 000,00 ₽
1 000,00 ₽
Жёсткий диск SSD с объёмом памяти 2 Тбайт
1
19 000,00 ₽
19 000,00 ₽
884
Итого: 000,00 ₽
Для создания роботизированной системы были приняты такие затраты на ФОТ 32 613 140,24 рублей и технического оснащения самой роботизированной системы инспектирования природоохранных зон 884 000 рублей, а также выделено на закуп недостающих инструментов 116 000 рублей. Итого сумма всего проекта с проектирование и закупом необходимых деталей и инструментов приблизительно равна 33 613 140,24 рубля.
1.4.3. Риски проекта
Определение рисков и описание мероприятий по их устранению Основные риски определены в таблице 7.
Таблица 7 - Основные риски проекта
-
№
Наименование риска
Вероятность наступления
Комментарий
1
Не соблюдение
сроков проекта
20%
Из-за возникновения не ожидаемых условий по примеру эпидемии, боевых действий и т.п. могут увеличится сроки реализации проекта.
2
Увеличение требуемого бюджета
10%
Из-за изменения ценовых политик различных компаний может измениться бюджет на выполнение этого проекта.
3
Уничтожение наработок
< 1%
Из-за различных не предвиденных обстоятельств может наступить то, что часть наработок по данному проекту могут быть уничтожены
4
Кибер атака
30%
Может произойти из вне организации на систему организации с целью украсть данные по проекту.
5
Отключение электроэнергии
40%
Может привести к утере не сохранённых наработок и/или выводу из строя электронных компонентов чувствительных к перепадам напряжения.
В таблице 8 отображены основные риски всего проекта. Таблица 8 - Последствия свершения рисков проекта
-
Первопричина
Условие
Последствие
Приносимый ущерб
Пандемическая ситуация, Военные действия, не грамотные действия руководителя.
Может возникнуть из-за различного рода непредвиденных ситуаций и из-за не грамотных
действий руководителя проекта
Увеличение срока выполнения
проекта, без увеличения бюджета
Увеличивается срок сдачи проекта.
Поломки оборудования, резкий рост цен.
Из-за изменения ценовых политик различных компаний может измениться
бюджет на
Отсутствие денежных средств у заказчика и
нарушение закупочных цепочек поставок
Не завершение каких-либо работ.
выполнение этого проекта.
Различного рода техногенные катастрофы в
месте проведения работы
Из-за различных не предвиденных обстоятельств может наступить то, что часть наработок по данному проекту могут быть
уничтожены
Потеря наработанных данных, информации, технологий
Потеря прогресса выполнения проекта.
Взлом систем и кража информации
Низкий уровень защиты данных
Конфиденциальные данные могут быть потеряны
Потеря наработок снижения их в цене
Сбои в работе систем электроэнергии
Различные погодные условия, катастрофы, не уплата за
электроэнергию
Может привести к утере не
сохранённых наработок и/или выводу из строя электронных компонентов чувствительных к перепадам напряжения.
Утрата не
сохранённых данных и/или вывод из
рабочего состояния устройств подверженных влиянию изменения напряжения
Составив календарно-ресурсный план, расписав бюджет проекта, выдвинув риски в проекте, разработаем проект роботизации.
2.1.Информационное обеспечение
Алгоритм определения расстояния роботизированной системы инспектирования природоохранных зон на рисунке 15.
Рисунок 15 - Алгоритм определения расстояния до объекта (создал Чикунов К. Э. в программном продукте Draw.io)
В данном алгоритме видно, что определение расстояния до объекта происходит в процессе получения кадров с камеры роботизированной системы инспектирования природоохранных зон.
Искусственный интеллект определяет на входящем видеопотоке объекты и отмечает их центральные координаты в относительных координатах картинки: x и y, ширину и высоту объекта: p и w образуя bounding box рисунок 19, где красный прямоугольник и есть bounding box, так же название объекта, пример: [0, 0.80232, 125.15566, 452.56456, 640.45622, 0.46562] где первое число это индекс определённого объекта, второе число &ndasp; это вероятность, с которой был определён объект, третье и четвёртое число &ndasp; это первая точка для определения bounding box, пятое и шестое число &ndasp; это ширина и высота определённого bounding box.
Такой массив поступает из нейронной сети для дальнейшего исполнения алгоритма по определению расстояния до объекта. Из данного массива берутся центральные точки и длины bounding box (ВВ) из координат данного объекта определяются его границы внутри изображения, размер которого равен 640 пикселей на 480 пикселей.
Зная какой угол камеры у роботизированной системы инспектирования природоохранных зон, зная расположение лидара, зная соотношение систем координат к положению камеры роботизированной системы инспектирования природоохранных зон, получаем облако точек с лидара, с различными координатами.
Далее отсекаем лишние точки, которые не входят во Фрустум. Следующим шагом отсекаем точки, которые не попадают на объект. Вычисляем среднеарифметическое среди облака точек, которые находятся на объекте и тем самым получаем расстояние.
Для определения объектов на входящем потоке изображений было принято решение использовать свёрточную нейронную сеть YOLOv5, так как алгоритм определения у данный сети используется 1 раз на 1 кадр, что позволяет быстрее определять объекты на непрерывном потоке кадров.
Архитектура данной сети представлена на рисунках 16 и 17.
Рисунок 16 &ndasp; Наглядное отображение принципа действия нейронной сети (подготовил Чикунов К. Э. в программном продукте Adobe Illustrator 2020)
Рисунок 17 &ndasp; Архитектура свёрточной нейронной сети YOLOv5 (подготовил Чикунов К. Э. в программном продукте Draw.io)
На рисунке 16 отображён принцип действия свёрточной нейронной сети YOLOv5 в зоне (a) в сеть поступает кадр, начинается процесс свёртки, то есть преобразования изображения по определённому алгоритму для выделения различных признаков на изображении.
После алгоритма свёртки начинается процесс развёртки, идёт составление пакетов признаков с изображения и составления их для дальнейшего детектирования, данный процесс более наглядно отображён на рисунке 17.
В блоке (b) из составленных пакетов развёртки опять провидится свёртка, но уже не выделяя отдельные признаки, а группируя их в развёрточные пакеты. После этого процесса данные пакеты переходят на процесс детекции объекта, блок (c).
В блоках (c),(d),(e) происходит процесс детекции объектов, при помощи синих блоков показанных на рисунке 16. В данных блоках происходит определение класса объекта, (классами объекта принято называть, то, что определяет нейронная сеть. В данном случае это, например дерево, автомобиль, дом, человек и т.д. ) его положение на изображении, а также вероятность с какой вероятностью он обнаружил объект.
На рисунке 17 отображена архитектура свёрточной нейронной сети YOLOv5, где на вход поступает изображение, изображение представляет из себя матрицу векторов, где на рисунке 17 один вектор изображён квадратом внутри большего квадрата изображения.
Дальше используется функция свёртки, это &ndasp; умножение части матрицы векторов на матрицу 3*3 с определёнными значениями (значения в функции свёртки сеть определяет во время обучения) свёртка проходит по всему изображению, то есть происходит сворачивание изображения путём умножения значения векторов на матрицу 3*3 и смещение на 1 пиксель в право, таким образом изображение разбивается на свёрточные слои, дальше данная процедура продолжается n раз, количество свёртки внутри сети не известно.
Следующим этапом происходит передача n-го количество слоёв в нейронную сеть для процесса детекции, на рисунке 17 это процесс находится с правой стороны, на входе n нейронов, также n количество скрытых слоёв и на выходе столько слоёв сколько классов объектов для определения, также ещё на выходе добавлены нейроны для отображения BB и при получении результата также выводится вероятность с которой определён объект. Связи между нейронами называются веса, они определяются в процессе обучения нейронной сети.
Процесс вычисления расстояния строится по принципу, определяем объект, получая координаты объекта на в пределах кадра (640:480) пикселей, преобразуем их в углы отклонения, дальше ограничиваем область, в которую входят все точки лидара лежащие на объекте, рисунок 18, после получения значений точек лежащих на объекте, берём среднюю арифметическую, т.к. все значения по оси X равны, получая расстояние до объекта.
Рисунок 18 отображает принцип отбора облака точек на объекте.
Рисунок 18 &ndasp; Принцип отбора точек лидара (создал Чикунов К. Э. в программном продукте Draw.io)
После обоснования алгоритма вычисления расстояния опишем математическое обеспечение.
2.2. Математическое обеспечение
Для того чтобы произвести процесс замера расстояния из входящего видеопотока, нам потребуется построить перспективный объём видимости, усечённую пирамиду видимости &ndasp; Фрустум [30].
Фрустум в системах компьютерной графики отсекает зону видимости, для целей последующего рендеринга с краёв и вдоль осей проецирования. Перспективное проецирование используется, чтобы создать ощущение глубины на проектном плане у наблюдающего матрица перспективного преобразования отображает пространство пирамиды видимости в нормализированное пространства куба видимости.
Таким образом получаем нормализированное пространство координат устройства, так же называемого пространство клипа. Все точки внутри клипа имеют координаты от &ndasp;1 до 1 по всем осям координат. Точки, которые не попадают в пространство усечённой пирамиды, будут находиться вне куба видимости и не будут присутствовать на изображении.
Графическое представление по координатной оси Z пространства клипа отображается на рисунке 19.
Рисунок 19 - Отражение Z-координаты точки из пространства камеры в пространство нормализованных координат (сделал Чикунов К. Э. в программном продукте Draw.io)
Фрустум основан на параметрах камеры робота, они же выступают входными параметрами для разметки изображения.
Параметры для построения фрустума:
-
Угол обзора по вертикали в радианах (fovy):
-
Соотношение сторон (aspect):
-
Расстояние до ближайшей плоскости отсечения (n):
-
Расстояние до дальней плоскости отсечения(f);
Наглядное изображения фрустума с указанием параметров на рисунке 20.
Рисунок 20 - Графическое представление Фрустума (сделал Чикунов К. Э. в программном продукте Draw.io)