RU2513674C2 - System for imitating infrared environment for mathematical modelling - Google Patents
System for imitating infrared environment for mathematical modelling Download PDFInfo
- Publication number
- RU2513674C2 RU2513674C2 RU2012132227/08A RU2012132227A RU2513674C2 RU 2513674 C2 RU2513674 C2 RU 2513674C2 RU 2012132227/08 A RU2012132227/08 A RU 2012132227/08A RU 2012132227 A RU2012132227 A RU 2012132227A RU 2513674 C2 RU2513674 C2 RU 2513674C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- data
- matrix
- mathematical
- infrared
- model
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Radiation Pyrometers (AREA)
Abstract
Description
Настоящее изобретение относится к области практических исследований температурных изменений в разных областях науки, таких как: обеспечение безопасности, добыча полезных ископаемых, в медицинских исследованиях, исследованиях Северного Морского Пути, метеорологических и экологических исследованиях, в сфере образования и т.д.The present invention relates to the field of practical research of temperature changes in various fields of science, such as: ensuring safety, mining, in medical research, research on the Northern Sea Route, meteorological and environmental research, in the field of education, etc.
С помощью имитатора инфракрасной обстановки можно отработать алгоритм действий программы движения беспилотного летательного аппарата (БПЛА) с ИК регистрирующим модулем на борту, который, летая над водами Арктики, будет определять места с наиболее тонким льдом, и с помощью программных наработок, полученных в ходе имитационного и полунатурного моделирования с применением имитатора ИК, сможет прокладывать маршрут ледоколу в режиме реального времени.Using the infrared simulator, you can work out the algorithm of the action program for the movement of an unmanned aerial vehicle (UAV) with an IR recording module on board, which, flying over the waters of the Arctic, will determine places with the thinnest ice, and with the help of software developments obtained during the simulation and a semi-natural simulation using an IR simulator will be able to plot a route to an icebreaker in real time.
В медицинских целях с помощью имитатора ИК обстановки для полунатурного моделирования появляется возможность «обучения» и отладки прибора с искусственным интеллектом, созданного для быстрой и достаточно точной диагностики состояния здоровья пациента и выявления очагов воспалений (если они имеются) на ранних стадиях заболевания.For medical purposes, with the help of a simulator of the infrared environment for semi-natural modeling, it becomes possible to “train” and debug an artificial intelligence device designed to quickly and fairly accurately diagnose the patient’s health status and identify foci of inflammation (if any) in the early stages of the disease.
Допустимы и другие области применения имитатора ИК обстановки, где возможно имитационным и полунатурным способом смоделировать температурные колебания объектов системы исследования, в том числе и в режиме реального времени, для дальнейшей настройки, отладки и другой научной обработки.Other applications of the IR simulator are also acceptable, where it is possible to simulate the temperature fluctuations of the objects of the research system, including in real time, for further adjustment, debugging and other scientific processing using a simulated and semi-natural method.
Работа имитатора ИК обстановки основана на методах полунатурного моделирования, в процессе которых происходит отработка и отладка функционирования сложных систем с встроенным ИК регистрирующим модулем. Методы полунатурного моделирования занимают свою особенную нишу при проектировании сложных систем управления («Использование полунатурных методов моделирования при проектировании сложных лазерных оптико-электронных систем» автор: Барышников Н.В., Электронное научно-техническое издание «Наука и Образование» №02, февраль 2011). Обычное понимание роли этих методов сводится к следующему: если математическое моделирование наиболее эффективно на ранних стадиях проектирования, натурное - на заключительных, то полунатурное моделирование связывается с промежуточными стадиями проектирования. Считается, что экспериментальный образец аппаратуры уже готов, но не отлажены алгоритмы обработки сигналов, не исследованы особенности работы аппаратуры во всем диапазоне изменения параметров входного воздействия. Конечно, на этом этапе полунатурные методы моделирования выходят на первый план.The work of the simulator of the IR environment is based on the methods of semi-natural modeling, during which the testing and debugging of the functioning of complex systems with an integrated IR recording module takes place. Methods of semi-natural modeling occupy their own special niche in the design of complex control systems ("The use of semi-natural modeling methods in the design of complex laser optoelectronic systems" author: Baryshnikov NV, Electronic Scientific and Technical Edition "Science and Education" No. 02, February 2011 ) The usual understanding of the role of these methods is as follows: if mathematical modeling is most effective in the early stages of design, full-scale in the final stages, then semi-natural modeling is associated with intermediate stages of design. It is believed that the experimental model of the equipment is already ready, but the signal processing algorithms are not debugged, the features of the operation of the equipment in the entire range of input exposure parameters have not been studied. Of course, at this stage, semi-natural modeling methods come to the fore.
В современной научно-технической литературе достаточно подробно рассмотрены вопросы соотношения различных методов моделирования при проектировании систем. На ранних стадиях проектирования наиболее эффективными являются методы математического моделирования. Под ними в технике понимают адекватную замену исследуемой системы или процесса соответствующей математической моделью и ее последующее изучение методами вычислительной математики с привлечением средств современной вычислительной техники. Математическая модель - это описание в виде математических соотношений, устанавливающих связь между параметрами, характеризующими расчетную схему системы. Чтобы ответить на вопросы о системе, которую описывает математическая модель, следует определить, как эту модель построить.In modern scientific and technical literature, the issues of the relationship of various modeling methods in the design of systems are considered in sufficient detail. In the early stages of design, the methods of mathematical modeling are most effective. Under them, in technology, they mean an adequate replacement of the system or process under study with an appropriate mathematical model and its subsequent study by methods of computational mathematics with the use of modern computer technology. A mathematical model is a description in the form of mathematical relationships that establish a relationship between the parameters characterizing the design scheme of the system. To answer questions about the system that the mathematical model describes, you must determine how to build this model.
Когда модель достаточно проста, можно получить точное аналитическое решение. Однако многие системы и устройства чрезвычайно сложны, и возможность аналитического решения практически полностью исключается. В этом случае модель следует изучать с помощью имитационного моделирования, т.е. путем многократного ее испытания с различными входными данными, чтобы определить их влияние на показатели оценки работы системы. При этом для получения численных результатов, с помощью которых проводят расчет характеристик исследуемой системы, применяют компьютер. Имитационное моделирование - это процесс создания модели реальной системы и постановки компьютерного эксперимента на этой модели для изучения и прогнозирования ее поведениями в целях улучшения ее характеристик.When the model is simple enough, you can get an accurate analytical solution. However, many systems and devices are extremely complex, and the possibility of an analytical solution is almost completely eliminated. In this case, the model should be studied using simulation modeling, i.e. by repeatedly testing it with various input data to determine their influence on the performance indicators of the system. At the same time, to obtain numerical results, with the help of which the characteristics of the studied system are calculated, a computer is used. Simulation is the process of creating a model of a real system and setting up a computer experiment on this model to study and predict its behavior in order to improve its characteristics.
Отметим, что в современной научно-технической литературе даются различные трактовки определения самого понятия модели, смысл которых, конечно, близок. Так, под моделью понимают такой материальный или мысленно представляемый объект, который в процессе познания (изучения) замещает объект - оригинал, сохраняя некоторые важные для данного исследования типичные его черты. Процесс построения и использования модели называется моделированием.Note that in the modern scientific and technical literature various interpretations of the definition of the very concept of the model are given, the meaning of which, of course, is close. Thus, a model is understood to mean such a material or mentally presented object that, in the process of cognition (study), replaces the original object, while retaining some of its typical features that are important for this study. The process of building and using a model is called modeling.
В отличие от математического, натурное моделирование - это такое моделирование, при котором реальному объекту ставится в соответствие его увеличенный или уменьшенный материальный аналог, допускающий исследование (как правило, в лабораторных условиях) с помощью последующего перенесения свойств изучаемых процессов и явлений с модели на объект на основе теории подобия. К примерам натурных моделей можно отнести макеты в архитектуре, модели судов и самолетов. Конечно, если рассматривать оптико-электронные приборы и системы, то натурное моделирование подразумевает исследование самих разработанных и уже изготовленных приборов на поздних стадиях проектирования.Unlike mathematical modeling, full-scale modeling is such a simulation in which a real object is associated with its increased or decreased material analogue, which can be studied (usually in laboratory conditions) by subsequently transferring the properties of the processes and phenomena under study from model to object to basis of the theory of similarity. Examples of full-scale models include models in architecture, models of ships and aircraft. Of course, if we consider optoelectronic devices and systems, then full-scale modeling implies the study of the developed and already manufactured devices themselves in the late stages of design.
Полунатурное моделирование представляет собой исследование управляемых систем на моделирующих комплексах с включением в состав модели реальной аппаратуры. Это моделирование с реальной аппаратурой, при котором часть системы моделируется, а остальная часть является реальной. Наряду с реальной аппаратурой в замкнутую модель могут входить имитаторы воздействий и помех, математические модели внешней среды и процессов, для которых неизвестно достаточно точное математическое описание. Включение реальной аппаратуры или реальных систем в контур моделирования сложных процессов позволяет уменьшить априорную неопределенность и исследовать процессы, для которых нет точного математического описания.Semi-natural modeling is a study of controlled systems on modeling complexes with the inclusion of real equipment in the model. This is a simulation with real hardware, in which part of the system is simulated, and the rest is real. Along with real equipment, a closed model may include simulators of influences and interference, mathematical models of the external environment and processes for which a sufficiently accurate mathematical description is unknown. The inclusion of real equipment or real systems in the circuit of modeling complex processes allows us to reduce a priori uncertainty and study processes for which there is no exact mathematical description.
В процессе полунатурного моделирования удачно сочетаются достоинства математического и натурного моделирования, и может быть достигнуто оптимальное взаимодействие между вычислительными и натурными экспериментами. В настоящее время методы полунатурного моделирования эффективно применяют при проектировании разнообразных автоматических управляющих систем.In the process of semi-natural modeling, the advantages of mathematical and field modeling are successfully combined, and the optimal interaction between computational and full-scale experiments can be achieved. Currently, methods of semi-natural modeling are effectively used in the design of a variety of automatic control systems.
Сделаем некоторые обобщения. Если математическое моделирование наиболее эффективно на ранних стадиях проектирования системы, натурное - на завершающих, то полунатурное моделирование обычно используется на промежуточных стадиях. Действительно, после изготовления разработанного образца аппаратуры, в ряде случаев проведение натурного моделирования затруднено или вообще невозможно. Эти ограничения могут быть связаны с вопросами безопасности, энергопотребления при реализации входного воздействия на разрабатываемую аппаратуру. Кроме того, проведение натурного моделирования может быть просто преждевременным, т.к. алгоритмы управления системой и обработки сигналов еще не отлажены. Именно в этом случае на первый план выходят методы полунатурного моделирования.Let's make some generalizations. If mathematical modeling is most effective in the early stages of system design, full-scale - in the final stages, then semi-natural modeling is usually used in the intermediate stages. Indeed, after the manufacture of a developed model of equipment, in some cases, full-scale simulation is difficult or even impossible. These restrictions may be related to safety issues, energy consumption during the implementation of the input impact on the equipment being developed. In addition, full-scale modeling can be simply premature, because system control and signal processing algorithms are not yet debugged. It is in this case that the methods of semi-natural modeling come to the fore.
Имитационное моделирование является частным случаем математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае математическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация - это достижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).Simulation is a special case of mathematical modeling. There is a class of objects for which, for various reasons, analytical models have not been developed, or methods for solving the resulting model have not been developed. In this case, the mathematical model is replaced by a simulator or simulation model. Experimenting with a model is called imitation (imitation is the achievement of the essence of a phenomenon without resorting to experiments on a real object).
Из уровня техники известно имитационное моделирование (ИМ) как один из самых мощных инструментов анализа при разработке сложных систем и анализе процессов их функционирования («Имитационное моделирование»: Глава 1.1 Суть имитационного моделирования, В.П.Строгалев, И.О.Толкачева, М., Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2008 г.) (принято в качестве прототипа). Его использование дает возможность экспериментировать с существующими или предлагаемыми системами в тех случаях, когда сделать это на реальных объектах практически невозможно или нецелесообразно.From the prior art, simulation is known (IM) as one of the most powerful analysis tools in developing complex systems and analyzing the processes of their functioning ("Simulation": Chapter 1.1 The essence of simulation, V.P. Strogalev, I.O. Tolkacheva, M ., Publishing House of MSTU named after N.E.Bauman, 2008) (adopted as a prototype). Its use makes it possible to experiment with existing or proposed systems in those cases when it is practically impossible or impractical to do this on real objects.
Имитационное моделирование как метод научного исследования предполагает использование компьютерных технологий для имитации различных процессов или операций - моделирование. Для научного исследования системы (т.е. процесса или операции) применяют определенные допущения, касающиеся ее функционирования. Эти допущения, как правило, выражаемые в виде математических зависимостей или логических отношений, представляют собой модель, с помощью которой можно изучать поведение рассматриваемой системы. Большинство реальных систем являются очень сложными, и создать их аналитическую модель не представляется возможным. Такие модели следует изучать путем ИМ, при этом для получения численных результатов, с помощью которых проводят расчет характеристик исследуемой системы, применяют компьютер.Simulation as a method of scientific research involves the use of computer technology to simulate various processes or operations - modeling. For the scientific study of a system (i.e., a process or operation), certain assumptions apply regarding its functioning. These assumptions, usually expressed in the form of mathematical dependencies or logical relationships, are a model with which you can study the behavior of the system in question. Most real systems are very complex, and creating their analytical model is not possible. Such models should be studied by IM, while to obtain numerical results by which the characteristics of the system under study are calculated, a computer is used.
ИМ - это процесс создания модели реальной системы и постановки компьютерного эксперимента на этой модели для изучения и прогнозирования ее поведения в целях улучшения характеристик рассматриваемой системы. ИМ отличается от лабораторного эксперимента тем, что его можно провести с помощью ЭВМ. Следует отметить, что при детализации поведения сложных систем ИМ по сравнению с «классическим» математическим моделированием обладает большой гибкостью.IM is the process of creating a model of a real system and setting up a computer experiment on this model to study and predict its behavior in order to improve the characteristics of the system in question. MI differs from a laboratory experiment in that it can be carried out using a computer. It should be noted that when detailing the behavior of complex MI systems, in comparison with the "classical" mathematical modeling, it has great flexibility.
ИМ - один из наиболее распространенных методов исследования операций и теории управления. Более широкому использованию ИМ препятствует отсутствие общей методологии ИМ. Это привело к построению эвристических моделей с разовым запуском, что противоречит основному принципу создания имитационных моделей, а именно многократному повторению вычислений.IM is one of the most common methods of operations research and control theory. The wider use of MI is hampered by the lack of a common IM methodology. This led to the construction of heuristic models with a one-time run, which contradicts the basic principle of creating simulation models, namely, repeated repetition of calculations.
Таким образом, ИМ является экспериментальной и прикладной методологией, имеющей целью описать поведение системы, построить теории и выдвинуть гипотезы, а также использовать эти теории для предсказания будущего поведения системы.Thus, MI is an experimental and applied methodology, which aims to describe the behavior of the system, build theories and hypotheses, and use these theories to predict the future behavior of the system.
ИМ (в нашем случае) - это метод исследования, при котором изучаемая система (объект) заменяется математической моделью, с достаточной точностью описывающей температурные колебания реальной системы (объекта), и с ней проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе и разработки алгоритма реагирования в режиме реального времени на эти температурные изменения.IM (in our case) is a research method in which the studied system (object) is replaced by a mathematical model that describes the temperature fluctuations of a real system (object) with sufficient accuracy, and experiments are conducted with it in order to obtain information about this system and develop a response algorithm in real time for these temperature changes.
К имитационному моделированию прибегают, когда:Simulation is resorted to when:
- дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;- expensive or impossible to experiment on a real object;
- невозможно построить аналитическую модель; в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;- it is impossible to build an analytical model; the system has time, causal relationships, consequence, nonlinearities, stochastic (random) variables;
- необходимо сымитировать поведение системы во времени.- it is necessary to imitate the behavior of the system in time.
Настоящее изобретение направлено на достижение технического результата, заключающегося в повышении эффективности имитации поведения системы, подверженной температурным колебаниям во времени, либо группу объектов с разными (меняющимися) температурными характеристиками.The present invention is aimed at achieving a technical result, which consists in increasing the efficiency of simulating the behavior of a system subject to temperature fluctuations in time, or a group of objects with different (changing) temperature characteristics.
Указанный технический результат достигается тем, что система имитации инфракрасной обстановки для математического моделирования включает в себя первый компьютер, выполненный с возможностью загрузки данных об объекте, описывающих объект в виде математической модели путем создания набора входных цифровых данных, и передачи этих данных через кабельный канал связи контроллеру, связанному с DMD-матрицей, выполненной с возможностью отображения на поле этой матрицы в графической форме изображения математической модели объекта, устройство подсветки инфракрасным излучением указанного изображения на поле DMD-матрицы, с которой связано проекционное устройство, выполненное с возможностью получения с этой матрицы данных, описывающих подсвеченное инфракрасным излучением изображение математической модели объекта и передачи оптического потока этих данных из апертуры в апертуру тепловизионного приемного устройства, работающего в инфракрасном спектре излучения, с которым связан второй компьютер, выполненный с возможностью обработки полученных данных для формирования алгоритма функционирования объекта, подверженного температурным колебаниям во времени.The specified technical result is achieved by the fact that the infrared simulation system for mathematical modeling includes a first computer configured to download object data describing the object as a mathematical model by creating a set of digital input data and transmitting this data through a cable channel to the controller associated with the DMD matrix, configured to display on the field of this matrix in a graphical form the image of the mathematical model of the object, the device the illumination by infrared radiation of the specified image on the field of the DMD matrix, to which the projection device is connected, configured to receive data from this matrix that describe the image of the mathematical model of the object illuminated by infrared radiation and transmit the optical stream of these data from the aperture to the aperture of a thermal imaging receiver operating in the infrared spectrum of the radiation with which the second computer is connected, configured to process the received data to form an algorithm and the functioning of an object subject to temperature fluctuations in time.
Указанные признаки являются существенными и взаимосвязаны с образованием устойчивой совокупности существенных признаков, достаточной для получения требуемого технического результата.These features are significant and are interconnected with the formation of a stable set of essential features sufficient to obtain the desired technical result.
Настоящее изобретение поясняется конкретным примером исполнения, который, однако, не является единственно возможным, но наглядно демонстрирует возможность достижения требуемого технического результата.The present invention is illustrated by a specific example of execution, which, however, is not the only possible, but clearly demonstrates the possibility of achieving the desired technical result.
На фиг.1 - общий вид системы имитации инфракрасной обстановки для математического моделирования.Figure 1 is a General view of a system for simulating infrared environments for mathematical modeling.
Фиг.2 - блок-схема системы имитации инфракрасной обстановки для математического моделирования.Figure 2 is a block diagram of a system for simulating infrared environments for mathematical modeling.
В настоящем изобретении рассматривается система имитации инфракрасной обстановки для математического моделирования объектов в области практических исследований температурных изменений. Изобретение направлено на применение имитационной модели на практике в виде имитатора инфракрасной (ИК) обстановки для математического моделирования.The present invention considers a system for simulating an infrared environment for mathematical modeling of objects in the field of practical research of temperature changes. The invention is directed to the application of a simulation model in practice in the form of a simulator of infrared (IR) environment for mathematical modeling.
Для успешного применения разрабатываемой имитационной модели она должна отвечать следующим основным требованиям («Имитационное моделирование», Глава 1.2. Система, модели и имитационное моделирование, В.П.Строгалев, И.О.Толкачева, Москва. Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана 2008 г.):For the successful application of the developed simulation model, it must meet the following basic requirements ("Simulation", Chapter 1.2. System, models and simulation, V.P. Strogalev, I.O. Tolkacheva, Moscow. Publishing House of MSTU named after N. E. Bauman 2008):
- целенаправленность;- focus;
- адекватность описываемым процессам;- adequacy to the described processes;
- точность, обеспечивающая приемлемое совпадение реальных выходных данных и данных, полученных с помощью модели;- accuracy, providing an acceptable coincidence of real output data and data obtained using the model;
- полнота в отношении учета всех интересующих особенностей функционирования системы;- completeness in relation to taking into account all the interesting features of the functioning of the system;
- простота, наглядность и доступность для понимания пользователем;- simplicity, clarity and accessibility for understanding by the user;
- удобство в управлении и обращении;- convenience in management and handling;
- адаптивность к изменению исходных данных;- adaptability to changes in the source data;
- робастность, характеризующая устойчивость модели по отношению к погрешности исходных данных.- robustness, characterizing the stability of the model with respect to the error of the initial data.
Имитатор ИК обстановки для математического моделирования позволяет имитировать поведение системы, подверженной температурным колебаниям во времени, либо группу объектов с разными (меняющимися) температурными характеристиками. Причем плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью, одновременно с этим есть возможность отслеживать и фиксировать с помощью прибора с тепловизионным датчиком температурные изменения математической модели объектов (процесса) исследования. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны.The IR simulator for mathematical modeling allows you to simulate the behavior of a system that is prone to temperature fluctuations in time, or a group of objects with different (changing) temperature characteristics. And the plus is that the time in the model can be controlled: slow down in the case of fast-moving processes and accelerate to simulate systems with slow variability, at the same time it is possible to track and record temperature changes of the mathematical model of the objects (process) of the study using a device with a thermal imaging sensor . You can simulate the behavior of those objects, real experiments with which are expensive, impossible or dangerous.
Целенаправленность применения осуществляется за счет создания адекватной математической модели для конкретной области исследования инфракрасной обстановки: медицина, исследование Арктики и др. За счет множества переменных в составе математической модели системы достигается полнота в отношении учета всех интересующих особенностей функционирования системы.The application is targeted by creating an adequate mathematical model for a specific area of research in the infrared environment: medicine, Arctic research, etc. Due to the many variables in the mathematical model of the system, completeness is achieved with regard to taking into account all the interesting features of the functioning of the system.
Параметры математической модели можно изменять на этапе передачи информации к матрице DMD (в реальной модели применена усовершенствованная матрица «ВМО-М.Струг, по которой подана отдельная заявка №2011124619), что делает модель наглядной, доступной для понимания и удобной в управлении пользователем.The parameters of the mathematical model can be changed at the stage of transmitting information to the DMD matrix (in the real model, the advanced matrix “WMO-M. Strug is used, according to which a separate application No. 2011124619 is submitted), which makes the model visual, accessible for understanding and convenient in user management.
Математическую модель можно корректировать с помощью переменных значений и тем самым адаптировать к изменению исходных данных в режиме реального времени.The mathematical model can be adjusted using variable values and thereby adapted to change the source data in real time.
Робастность, характеризующая устойчивость модели по отношению к погрешности исходных данных, и точность, обеспечивающая приемлемое совпадение реальных выходных данных и данных, полученных с помощью модели, достигается путем отладки на имитаторе ПК обстановки, написанной на основе имитационного моделирования программы для оборудования с тепловизионным датчиком.Robustness, which characterizes the stability of the model with respect to the error of the initial data, and accuracy, which ensures an acceptable coincidence of the real output data and the data obtained using the model, is achieved by debugging on a PC simulator a situation written based on simulation of a program for equipment with a thermal imaging sensor.
Имитатор ИК обстановки создан для того, чтобы в условиях полунатурного моделирования с помощью ИК оптического потока отобразить входные данные исследуемого объекта. Входными данными для имитатора является материал, отображающий исследуемый объект, полученный в ИК спектре излучения. Передаваемые изображения (входные данные) используются сложными системами с ИК регистрирующим модулем для дальнейшей отработки и отладки в лабораторных условиях работы алгоритмов и программного обеспечения, работы искусственного интеллекта, а также в качестве средства для профессиональной подготовки и обучения специалистов, работающих с тепловизионной аппаратурой.The IR environment simulator was created in order to display the input data of the object under study in a semi-natural simulation using IR optical flow. The input data for the simulator is a material that displays the studied object obtained in the IR spectrum of radiation. The transmitted images (input data) are used by complex systems with an IR recording module for further testing and debugging in the laboratory of algorithms and software, artificial intelligence, and also as a means for training and education of specialists working with thermal imaging equipment.
1. Система имитации инфракрасной обстановки для математического моделирования (фиг.1 и 2) включает в себя первый компьютер 1 (PC - компьютер с входными данными (изображениями объекта в ИК спектре излучения)), выполненный с возможностью загрузки данных об объекте, описывающих объект в виде математической модели путем создания набора входных цифровых данных, и передачи этих данных через кабельный канал связи 2 контроллеру 3, связанному с DMD-матрицей 4, выполненной с возможностью отображения на поле 5 этой матрицы в графической форме изображения математической модели объекта, устройство подсветки 6 инфракрасным излучением указанного изображения на поле 5 DMD-матрицы 4 (на фиг.1 и 2 штрихпунктирной стрелкой на схеме указано направление лучей: от ИК источника излучения к матрице DMD), с которой связано проекционное устройство 7 (проекционная оптика), выполненное с возможностью получения с этой матрицы данных, описывающих подсвеченное инфракрасным излучением изображение математической модели объекта, и передачи оптического потока 8 этих данных (ИК оптический поток, отображающий входные данные) из апертуры в апертуру тепловизионного приемного устройства 9 (устройство, работающее с ИК спектром излучения, в простейшем случае - тепловизор, ИК регистрирующий модуль), работающего в инфракрасном спектре излучения, с которым связан второй компьютер 10, выполненный с возможностью обработки полученных данных для формирования алгоритма 11 функционирования объекта, подверженного температурным колебаниям во времени.1. The system for simulating the infrared environment for mathematical modeling (Figs. 1 and 2) includes the first computer 1 (PC is a computer with input data (images of an object in the IR radiation spectrum)) configured to download data about an object describing the object in in the form of a mathematical model by creating a set of input digital data, and transmitting this data through a cable communication channel 2 to a controller 3 connected to a DMD matrix 4, configured to display this matrix on the field 5 in the graphic form thematic model of the object, the infrared light illuminating device 6 of the indicated image on the field 5 of the DMD matrix 4 (in FIGS. 1 and 2, the dotted line in the diagram indicates the direction of the rays: from the IR radiation source to the DMD matrix), to which the projection device 7 (projection optics), made with the possibility of receiving data from this matrix describing the image of the mathematical model of the object illuminated by infrared radiation, and transmitting optical data stream 8 of this data (IR optical stream displaying input yes data) from an aperture to an aperture of a thermal imaging device 9 (a device that works with the IR radiation spectrum, in the simplest case, a thermal imager, an IR recording module) operating in the infrared radiation spectrum with which a second computer 10 is connected, configured to process the received data for the formation of the algorithm 11 of the operation of an object subject to temperature fluctuations in time.
Преимущества создания и выпуска имитатора ИК обстановки для имитационного и полунатурного моделирования можно обосновать появлением следующих возможностей:The advantages of creating and releasing an IR simulator for simulation and semi-natural modeling can be justified by the appearance of the following features:
1. Проводя лабораторные исследования в разных областях науки с помощью имитатора ИК обстановки, можно существенно снизить материальные и временные затраты на разработку сложных систем, использующих для работы информацию в ИК области спектра.1. Carrying out laboratory research in various fields of science with the help of a simulator of the IR environment, it is possible to significantly reduce the material and time costs for the development of complex systems that use information in the IR region of the spectrum for work.
2. Также появляется возможность проверить функционирование схемотехнических, программно-математических, алгоритмических и др. решений, используемых для создания сложных систем, работающих в ИК области излучения.2. It is also possible to verify the functioning of circuitry, mathematical programs, algorithmic and other solutions used to create complex systems operating in the infrared radiation.
3. Смена изображений исследуемого объекта в ИК спектре излучения имитатора и считывание этих картинок ПК регистрирующим модулем сложной системы происходит в режиме реального времени - это достигается за счет передачи информации из апертуры в апертуру. Задержка по времени существует, но она ничтожно мала, этот факт позволяет максимально приблизить к реальным условиям процесс имитационного и полунатурного моделирования и создание бесконечного числа обстановки для сложных систем, работающих в ИК спектре излучения.3. The images of the studied object in the IR spectrum of the emitter are changed and these pictures are read by the PC module of a complex system in real time — this is achieved by transferring information from the aperture to the aperture. There is a time delay, but it is negligible, this fact allows us to bring the process of simulation and semi-natural modeling and creating an infinite number of environments for complex systems operating in the IR radiation spectrum to the maximum possible real conditions.
4. Имитатор ИК обстановки для полунатурного моделирования - это первый в России прибор, с помощью которого можно отладить (отработать) в режиме реального времени, поведение сложной системы с ИК регистрирующим модулем.4. The IR simulator for semi-natural simulation is the first device in Russia with which you can debug (work out) in real time the behavior of a complex system with an IR recording module.
Инфракрасное изображение исследуемого объекта в ИК спектре излучения (входные данные) с компьютера 1 через кабельный канал связи 2 передается на имитатор. Имитатор состоит из контроллера 3, матрицы DMD-М.Струг 4, источника ИК излучения и проекционной оптики. Через ИК оптический поток отображает входные данные на ИК регистрирующий модуль сложной системы, работающей в ИК спектре излучения. Далее, информация, считанная с ИК регистрирующего устройства, по кабельному каналу связи поступает на компьютер, где обрабатывается с помощью программного обеспечения, и результат обработки выдается потребителю.The infrared image of the object under study in the IR radiation spectrum (input data) from the
На основе полученных с имитатора данных пишется программа - алгоритм действий сложной системы с встроенным ИК регистрирующим модулем. После составления алгоритма действий, написанная программа отлаживается на этом же имитаторе ИК обстановки методом полунатурного моделирования. Далее, отработанная программа готова к использованию в реальных условиях в составе сложной системы, для которой она разрабатывалась. Например, необходимо задать алгоритм действий программы движения беспилотного летательного аппарата (БПЛА) с ИК регистрирующим модулем на борту, который, летая над водами Арктики, будет определять места с наиболее тонким льдом и прокладывать маршрут ледоколу в режиме реального времени. Создается база данных с инфракрасными изображениями исследуемой поверхности Северного морского пути, либо в черно-белом виде с участками разной контрастности, либо в виде раскрашенных в разный цвет участков мозаики. С помощью соответствующего цвета (или насыщенности черно-белых тонов) обозначаются места с разной температурой, а значит и с разной толщиной льда. Создается математическая модель, в которую включены ИК изображения исследуемого сектора вод Арктики. Задается несколько переменных, например погодные условия, влияющие на исследуемую акваторию. Так же при моделировании полета БПЛА можно учесть и меняющуюся высоту полета - приблизить/отдалить объекты в программе, можно посмотреть на исследуемый сектор под разными углами, менять временные параметры модели и т.д.Based on the data received from the simulator, a program is written - the algorithm of actions of a complex system with an integrated IR recording module. After compiling the action algorithm, the written program is debugged on the same IR simulator using the semi-natural simulation method. Further, the developed program is ready for use in real conditions as part of a complex system for which it was developed. For example, you need to specify the algorithm of the action program for the movement of an unmanned aerial vehicle (UAV) with an IR recording module on board, which, flying over the waters of the Arctic, will determine the places with the thinnest ice and lay the route to the icebreaker in real time. A database is created with infrared images of the studied surface of the Northern Sea Route, either in black and white with areas of different contrasts, or in the form of mosaic sections painted in different colors. Using the appropriate color (or the saturation of black and white tones), places with different temperatures, and therefore with different thicknesses of ice, are indicated. A mathematical model is created, which includes IR images of the studied sector of the Arctic waters. Several variables are set, for example, weather conditions affecting the studied water area. Also, when simulating UAV flight, you can take into account the changing flight altitude - zoom in / out objects in the program, you can look at the sector under study from different angles, change the time parameters of the model, etc.
Созданный набор входных данных (математическая модель) исследуемого сектора Северного моря передается по кабельному каналу связи на имитатор. Внутри имитатора информация проходит через контроллер на матрицу DMD-М.Струг, далее картинка с матрицы, подсвеченная источником ИК излучения, передается на проекционную оптику. С проекционной оптики имитатора, с помощью ИК оптического потока входные данные отображаются и считываются ИК регистрирующим модулем Сложной системы, работающей в ИК части спектра. Далее входные данные передаются на компьютер. С помощью программного обеспечения входные данные обрабатываются, и создается программа полета БПЛА. Далее эту программу отлаживают с помощью имитатора ИК обстановки, меняя переменные в математической модели и применяя методы полунатурного моделирования.The created set of input data (mathematical model) of the studied sector of the North Sea is transmitted via cable communication channel to the simulator. Inside the simulator, the information passes through the controller to the DMD-M matrix. Strug, then the image from the matrix, illuminated by the IR radiation source, is transmitted to the projection optics. From the projection optics of the simulator, using the IR optical stream, the input data is displayed and read by the IR recording module of the Complex system operating in the IR part of the spectrum. Next, the input data is transmitted to the computer. Using the software, the input data is processed and a UAV flight program is created. Further, this program is debugged using a simulator of the IR environment, changing variables in the mathematical model and applying methods of semi-natural modeling.
Задержка по времени от начала передачи ИК изображения математической модели до получения данных об этой картинке с ИК регистрирующего модуля ничтожно мала, это позволяет говорить о том, что передача данных происходит в режиме реального времени.The time delay from the beginning of the transmission of the IR image of the mathematical model to the receipt of data about this image from the IR recording module is negligible, this suggests that the data transfer occurs in real time.
Имитатор ИК обстановки для математического моделирования позволяет имитировать поведение системы, подверженной температурным колебаниям во времени, либо группу объектов с разными температурными характеристиками и максимально приблизить к реальным условиям процесс имитационного моделирования и создание бесконечного числа обстановки для приборов с тепловизионным наведением. Причем плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью, одновременно с этим есть возможность отслеживать и фиксировать с помощью прибора с тепловизионным датчиком температурные изменения математической модели объектов (процесса) исследования.The IR environment simulator for mathematical modeling allows you to simulate the behavior of a system that is subject to temperature fluctuations over time, or a group of objects with different temperature characteristics and to bring the simulation process and creating an infinite number of environments for devices with thermal imaging guidance as close as possible to real conditions. And the plus is that the time in the model can be controlled: slow down in the case of fast-moving processes and accelerate to simulate systems with slow variability, at the same time it is possible to track and record temperature changes of the mathematical model of the objects (process) of the study using a device with a thermal imaging sensor .
Идея заключается в том, чтобы созданную математическую модель объекта (системы) с температурными колебаниями, переданное его изображение на матрицу DMD-М.Струг, подсвеченную ИК подсветкой, можно было прочесть с помощью тепловизора и настроить программное обеспечение прибора потребителя, который в будущем будет получать информацию для обработки с тепловизионного приемного устройства, для дальнейшей работы с реальными объектами в режиме реального времени.The idea is that the created mathematical model of the object (system) with temperature fluctuations, its image transmitted to the DMD-M matrix. The circle illuminated by IR illumination can be read with a thermal imager and the consumer device software will be configured, which will receive in the future information for processing from a thermal imaging receiver, for further work with real objects in real time.
Имитационное моделирование (в нашем случае) - это метод исследования, при котором изучаемая система (объект) заменяется математической моделью, с достаточной точностью описывающей температурные колебания реальной системы (объекта), и с ней проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе и разработки алгоритма реагирования в режиме реального времени на эти температурные изменения.Simulation (in our case) is a research method in which the studied system (object) is replaced by a mathematical model that describes the temperature fluctuations of a real system (object) with sufficient accuracy, and experiments are conducted with it in order to obtain information about this system and develop an algorithm real-time response to these temperature changes.
Claims (1)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2012132227/08A RU2513674C2 (en) | 2012-07-27 | 2012-07-27 | System for imitating infrared environment for mathematical modelling |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2012132227/08A RU2513674C2 (en) | 2012-07-27 | 2012-07-27 | System for imitating infrared environment for mathematical modelling |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2012132227A RU2012132227A (en) | 2014-02-10 |
| RU2513674C2 true RU2513674C2 (en) | 2014-04-20 |
Family
ID=50031734
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2012132227/08A RU2513674C2 (en) | 2012-07-27 | 2012-07-27 | System for imitating infrared environment for mathematical modelling |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2513674C2 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2713614C1 (en) * | 2019-07-18 | 2020-02-05 | Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт автоматики и электрометрии Сибирского отделения Российской академии наук (ИАиЭ СО РАН) | Imitation system of infrared range |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2132036C1 (en) * | 1997-11-10 | 1999-06-20 | Колюбин Александр Александрович | Video trainer for rifleman |
| US20030112423A1 (en) * | 2000-04-24 | 2003-06-19 | Rakesh Vig | On-line verification of an authentication mark applied to products or product packaging |
| RU88790U1 (en) * | 2009-08-27 | 2009-11-20 | Общество с ограниченной ответственностью "ГЕРЦ" | MULTIMEDIA INTERACTIVE RUNNING DASH |
| RU116260U1 (en) * | 2011-12-07 | 2012-05-20 | Открытое акционерное общество "Российская самолетостроительная корпорация "МиГ" (ОАО "РСК "МиГ") | AIRCRAFT MODELING COMPLEX "STEREO SV" |
-
2012
- 2012-07-27 RU RU2012132227/08A patent/RU2513674C2/en not_active IP Right Cessation
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2132036C1 (en) * | 1997-11-10 | 1999-06-20 | Колюбин Александр Александрович | Video trainer for rifleman |
| US20030112423A1 (en) * | 2000-04-24 | 2003-06-19 | Rakesh Vig | On-line verification of an authentication mark applied to products or product packaging |
| RU88790U1 (en) * | 2009-08-27 | 2009-11-20 | Общество с ограниченной ответственностью "ГЕРЦ" | MULTIMEDIA INTERACTIVE RUNNING DASH |
| RU116260U1 (en) * | 2011-12-07 | 2012-05-20 | Открытое акционерное общество "Российская самолетостроительная корпорация "МиГ" (ОАО "РСК "МиГ") | AIRCRAFT MODELING COMPLEX "STEREO SV" |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2713614C1 (en) * | 2019-07-18 | 2020-02-05 | Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт автоматики и электрометрии Сибирского отделения Российской академии наук (ИАиЭ СО РАН) | Imitation system of infrared range |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2012132227A (en) | 2014-02-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Rao et al. | Developing hands-on laboratory exercises for teaching STEM students the internet-of-things, cloud computing and blockchain applications | |
| JP2021531541A (en) | Systems and methods for geolocation prediction | |
| Martin et al. | Remote experimentation through Arduino-based remote laboratories | |
| Yu et al. | An introduction to artificial intelligence in education | |
| García-Zubía et al. | Learning to program in K12 using a remote controlled robot: RoboBlock | |
| RU2513674C2 (en) | System for imitating infrared environment for mathematical modelling | |
| Angrisani et al. | Academic fablab at University of Naples Federico II: New research and development opportunities in the fileds of IoT and Industry 4.0 | |
| Zárate-Moedano et al. | Remote laboratory, based on raspberry pi, to facilitate scientific experimentation for secondary school students | |
| Heng | The nature of scientific proof in the age of simulations | |
| Tabunshchyk et al. | Interactive platform for embedded software development study | |
| Fernandes et al. | Teaching robotics with a simulator environment developed for the autonomous driving competition | |
| Ferreira et al. | Be a simulator developer and go beyond in computing engineering | |
| Jamoliddinovich | Algorithmic Thinking of Students in Program using Electronic Learning Resources Principles in Development | |
| Bätfai et al. | OOCWC: The robocar world championship initiative | |
| Hui | Visualization system of martial arts training action based on artificial intelligence algorithm | |
| Yongqiang et al. | Computer programming education for primary school students | |
| JP2008180784A (en) | Simulation apparatus | |
| Zhang et al. | Improving undergraduate engineering education with educational module library and vertical integration projects | |
| Esquivel Morel et al. | AutoLearn: Learning in the Edge to Cloud Continuum | |
| Mengi | Accessible and Individualized Learning: MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) Cambridge, MA | |
| Hempe et al. | Realizing the eRobotics approach in semantics-based multi-domain VR simulation systems | |
| Lustigova et al. | Remote and open laboratory in science education—Technological, educational and psychological issues | |
| Halbherr | Resource-Rich Examinations in Higher Education | |
| Esanbayev | Using an integrative approach in developing students' competence in fractal graphics | |
| Zhao et al. | AI Graphical Programming Learning Platform for Children |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20150728 |