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  • 费萨尔·祖拜尔·库雷希
    助理教授(计算机科学)
    理学院
    安大略省理工大学(UOIT)

    研究兴趣
    计算机图形学,计算机视觉,机器人,传感器网络:
    基于行为的计算机动画,用于计算机动画和游戏的自主角色,自主代理架构,认知视觉

    教学
    视觉计算导论(CSC320): 2006年夏,2007年夏
    计算机图形学(CSC 418): 2004年秋季

产品组合
  • 空间机器人

  • 空间机器人的智能感知与控制:自主卫星交会对接

  • 背景
    这里介绍的工作是MacDonald Dettwiler空间和先进机器人有限公司(当时称为MDRobotics,现在是MDA公司)的ROSA(监督自治远程操作)项目的一部分。MDRobotics是一家专门从事太空任务的加拿大公司,自20世纪80年代初以来,该公司一直通过先进的机器人系统支持人类太空飞行,如航天飞机的Canadarm和国际空间站的移动服务系统。其他合作伙伴包括加拿大国家研究委员会-信息技术研究所(NRC-IIT),加拿大航天局(CSA),多伦多大学和Saikl技术公司(通过MDRobotics)。该项目的部分资金来自Precarn Inc.。

    在轨卫星服务
    卫星在轨维修是对在轨卫星进行维护和维修的任务。
    • 它延长了卫星的使用寿命
    • 降低技术风险
    • 减少在轨损耗
    • 帮助管理轨道碎片

    早在20世纪80年代,美国国家航空航天局就意识到在轨服务对保护太空资产的重要性。

    自主性的需要
    目前,在轨卫星维修业务是人工进行的;也就是说,一个宇航员。然而,载人任务通常是非常昂贵的,有人类安全问题。此外,由于航天飞机无法到达地球同步赤道轨道(GEO)的卫星,目前不可能执行载人在轨服务任务。无人,远程操作,地面控制任务是不可行的,由于通信延迟,间歇,和有限的带宽之间的地面和服务。一个可行的替代方案是发展自主在轨卫星服务的能力。

    自主性要求机载控制器能够估计和跟踪目标卫星的姿态(位置和方向),并在其接近目标卫星时引导机器人机械手
    卫星,2)操纵自身进入对接位置,3)与卫星对接。控制器还应该能够处理AR&D操作过程中可能出现的异常情况,而不危及自身或卫星的安全。

    解决方案:认知控制器(CoCo)体系结构
    我们提出了CoCo架构,它结合了一个受动物行为学启发的反应模块和一个协商单元,只使用计算机视觉自动捕获一个不合作的、自由飞行的卫星。

    自主卫星捕获控制器是在ROSA中开发的第一个同类控制器。其他卫星捕获控制器通常需要其他传感模式,如GPS、雷达和激光测距仪,并假定有一个合作目标卫星。
    此外,据我们所知,这是唯一的卫星捕获控制器能够审议活动解决异常情况。Rosa是一个大型的研究项目,它使用了其他合作伙伴开发的目标卫星姿态估计和伺服程序。

    成功的故事
    罗莎帮助波音公司赢得了1200万美元的轨道快车合同!

    示威活动
    尽管出现了多次诱发的“失败”,但演示系统仍表现出了稳健的目标完成能力。

    下面的演示展示了coco控制的机械臂捕捉一个自由飞行的卫星。捕获程序由来自地面站的单一高级命令启动。接收到命令后,系统初始化远程视觉模块开始视觉搜索过程。一旦卫星被找到并确认其身份,该系统就会引导机械臂靠近卫星。随着机械臂与卫星之间的距离变小,远程视觉模块的性能下降;这是因为摄像机安装在末端执行器的顶部。因此,认知视觉系统打开了中距视觉模块。一旦中程系统完全初始化并“可靠地”跟踪卫星,远程视觉处理将被关闭(以节省功耗)。在这一阶段,机器人的手臂试图匹配卫星的线速度和角速度,这个过程被称为站控。启动近距离视觉处理,并向地面站发送关闭卫星姿态控制系统的信息。 The robotic arm should not capture a satellite whose attitude control system is functioning, as that might destroy the satellite, or the robotic arm, or both. When the attitude control system is not active, the satellite begins to drift; however, the robotic arm still follows it by relying upon the short-range vision system. Upon receiving a confirmation from the ground station that the attitude control system is off, the robotic arm goes in for the kill.

    当出现错误时,例如视觉系统故障,反应系统立即作出反应,并试图增加与卫星的距离。在没有任何新的感知信息的情况下,系统依赖于它的时间感知和上下文感知的精神状态。同时,审议模块正在使用它的知识库1)解释错误2)建议恢复。

    在视频(顶部)中,镶嵌显示了来自自主代理设计与仿真试验台的视图——一个用于设计认知视觉系统的软件框架。线框表示由机械臂估计的卫星位置。注意,当卫星离机械臂越近时,卫星的估计位置就越准确。此外,当没有新的感知信息时,估计的位置保持不变。

    剧照
    在下图中,尽管模拟的视觉系统出现了故障,但服务机器人利用其认知能力,利用视觉捕获了卫星。在每一帧的右侧,我们显示来自运行控制器代码的模拟环境的视图。仿真环境通过网络与物理机器人进行通信。这里,线框表示的是由机械臂估计的卫星位置。卫星的3D模型根据发那科机械臂上的传感器表示卫星的实际位置。灰色圆柱根据遥测信息表示追逐机器人末端执行器的位置。注意,在没有新的感知信息的情况下,仍然保持估计的位置(图3和图4)。关闭环境光会导致视觉障碍。

      • 智能摄像头

      • 智能相机传感器网络的虚拟视觉

      • 背景
        Terzopoulos[1]提出了一种虚拟视觉方法来设计监控系统,使用一个虚拟火车站环境,由完全自主的、生命般的行人组成,执行各种活动[2]。在这个环境中,虚拟摄像机生成合成视频馈送。视频流模仿真实监控摄像头生成的视频流,低级图像处理模仿最先进的监控视频系统的性能特征。

        这是一个正在进行的项目,相关的出版物是可获得的在这里


        参考文献
        D. Terzopoulos,“虚拟现实中的感知代理和系统”,第10届ACM虚拟现实软件和技术研讨会,(大阪,日本),第1 - 3页,2003年10月。

        [2] W. Shao和D.Terzopoulos,“自动行人”,载于Proc. ACMSIGGRAPH/欧洲图形计算机动画研讨会,(洛杉矶,CA),页19-28,2005年7月。