Автономный робот для мониторинга наземных археологических раскопок

К.Ч. Бжихатлов, И.А. Пшенокова, А.У. Заммоев, Л.Б. Кокова

Автономный робот для мониторинга наземных археологических раскопок

 Огромный интерес к культурному наследию отражает желание человека знать и понимать свое происхождение и достижения. Однако, археологические памятники, как и природная среда, являются конечными не возобновляемыми ресурсами.

Среди всех видов наследия, находящихся под угрозой, археологические памятники и их богатство информации и артефактов находятся под наибольшей угрозой.

В современной практике варианты сохранения археологических памятников включают реконструкцию, повторную сборку (анастилез), сохранение и защиту in situ, включая укрытия и/или консолидацию тканей, сохранение ex situ путем перемещения, а также перезахоронение с интерпретацией участка или без нее.

Однако, очень важно при проведении археологических раскопок не перемещать и не терять артефакты.

При утрате или перемещении теряется их информационный потенциал.

С целью обеспечения постоянного контроля процесса археологических изысканий, фиксации найденных артефактов, построения трехмерной модели изучаемого объекта и обеспечения безопасности на участке разработана система мониторинга раскопок, развернутая на автономном роботе.

Задача данного исследования – разработка аппаратного и программного обеспечения робота.

Робот представляет собой подвесную платформу сбора данных, перемещение которой обеспечивается несколькими тросами, закрепленными на неподвижных опорах.

Перемещение платформы (как в плоскости, так и по высоте) обеспечивается за счет изменения длинны тросов. Подобная схема перемещения позволяет обеспечить возможность перемещения платформы во всей плоскости тре угольника, образуемого неподвижными опорами, а также спускаться или подниматься до высоты, ограниченной высотой самих опор.

Платформа сбора данных, представляет собой плоскую платформу с установленной на ней модулем связи, микроконтроллером и аккумулятором.

Снизу прикреплен гиростабилизатор, с закрепленными на нем видеокамерой и дальномером, который позволяет погасить колебания при движении платформы и внешних возмущениях. Представлен мультиагентный алгоритм работы системы мониторинга робота в процессе раскопок.

Разработана программа для управления и сбора данных с системы мониторинга археологических объектов.

Для апробации системы мониторинга изготовлен прототип робота, который был протестирован во время раскопок комплекса археологических памятников в Баксанском районе Кабардино-Балкарской республики.

Введение.

Ежегодно во всем мире миллионы людей посещают музеи, истори- ческие города и древние места, чтобы соприкоснуться с прошлым.

Этот огромный интерес к нашему культурному наследию отражает желание людей знать и понимать происхождение человека и достижения.

Однако, археологические памятники очень уязвимы и могут быть разрушены либо в результате строительства, стихийных бедствий, таких как наводнения, либо природных процессов, таких как эрозия.

Поскольку археологические материалы являются не возобновляемым ресурсом, очень важно задокументировать любые места, находящиеся под угрозой уничтожения.

В современной практике варианты сохранения археологических памятников включают реконструкцию, повторную сборку (анастилез), сохранение и защиту in situ, включая укрытия и/или консолидацию тканей, сохранение ex situ путем перемещения, а также перезахоронение с интерпретацией участка или без нее.

С развитием робототехники и систем искусственного интеллекта в археологических раскопках все чаще используются роботы различного назначения [1].

Роботы хороши для доступа к небольшим пространствам, таким как подземные туннели, вентиляционные шахты и   скрытые   отсеки.

Они   могут   оснащаться различными датчиками с определенной степенью автономности для выполнения навигационных и исследовательских задач в полевых условиях [2–4] и под водой [5-9], а также для создания 3D-карт местности раскопок [10, 11].

Беспилотные летательные аппараты могут быть полезными инструментами для каталогизации и обследования археологических памятников.

Дроны имеют возможность делать фотографии в любое время, в любом месте и под любым возможным углом, а также могут быть оснащены датчиками для получения хороших трехмерных пространственных координат и построения 3D карт [12, 13].

Применение тросовых приводов в робототехнике имеет достаточно большой потенциал в задачах, связанных с трехмерным перемещением робота в определенном ограниченном объеме.

Мы предлагаем использовать автономного робота с тросовым приводом для обеспечения постоянного контроля процесса археологических изысканий, фиксации найденных артефактов, построения трехмерной модели изучаемого объекта и обеспечения безопасности на участке.

Тросовый привод робота имеет ряд преимуществ: большая рабочая область, простота сборки и разборки, высокая мобильность, большая грузоподъёмность и простота перенастройки [14].

Использование БПЛА связано с ограничением грузоподъемности и времени работы батареи.

При использовании тросового привода емкость батареи не ограничивает время и рабочее пространство робота.

Контролируя длины кабелей в широких пределах, можно получить доступ к очень большому рабочему пространству от нескольких десятков сантиметров до нескольких десятков метров и более. Также использование тросового привода имеет преимущества перед обычными манипуляторами. Использование тросов вместо жестких звеньев дополнительно уменьшает массу, так как приводы не меняют положение и крепятся к неподвижному основанию так, что единственными движущимися частями являются тросы и выходное звено. Такой робот отличается более высокой скоростью и маневренностью, а также увеличенной грузоподъемностью.

Кроме того, затраты на производство подобных роботов значительно ниже, чем у манипуляторов.

Целью представленного исследования является разработка робототехнической системы, предназначенной для проведения постоянного мониторинга процесса археологических раскопок.

Задача исследования – разработка аппаратного и программного обеспечения робота.

Подобная система позволит, не нарушая процесса работы археологов, фиксировать найденный объект, его расположение и глубину залегания. Такая возможность своевременной фиксации и оцифровки результатов археологических исследований обеспечит высокую достоверность исторических изысканий и сохранность экспонатов, что является весьма актуальной задачей. И в отличии от распространенных в археологии БПЛА и стационарных 3D сканеров [15, 16] позволит работать в более сложных условиях без необходимости постоянной смены аккумуляторов.

Аппаратная реализация автономного робота для мониторинга археологических раскопок.

С целью обеспечения постоянного контроля процесса археологических изысканий, фиксации найденных артефактов, построения трехмерной модели изучаемого объекта и обеспечения безопасности на участке разработана система мониторинга раскопок.

Поскольку археологические раскопки проводятся на небольшом участке в течении нескольких недель [17, 18], наиболее удобной реализацией системы мониторинга представляется подвесная платформа, которая реализована по схеме роботизированной транспортной платформы с гибкими подвижными звеньями, перемещение подвеса в которой обеспечивается изменением длины натяжения закрепленных к нему нескольких тросов благодаря приводам накопительных барабанов, которые закреплены на неподвижных опорах, расставленных по углам археологического объекта.

Схема реализации подобной системы показана на рис. 1 и 2 (вид сверху и сбоку, соответственно).

Рис. 1. Схема крепления робота для мониторинга археологических раскопок (вид сверху)

Как видно из рисунков, система мониторинга состоит из трех неподвижных опор, расположенных по краям области раскопок.

К опорам на тросах закреплена платформа, на которой расположены все необходимые датчик. Перемещение платформы (как в плоскости, так и по высоте) обеспечивается за счет изменения длинны тросов.

Подобная схема перемещения позволяет обеспечить возможность перемещения платформы во всей плоскости треугольника, образуемого неподвижными опорами, а также спускаться или подниматься до высоты, ограниченной высотой самих опор.

За обеспечение перемещения платформы отвечают блоки натяжения тросов, установленные на вершинах трех опор.

Структурная схема подобного блока показана на рис. 3.

Данный блок состоит из микроконтроллера, отвечающего за управ ления всей системой, системы связи, отвечающей за согласованную работу всех опор и получение задания от пользователя и системы энергообеспечения.

Намотка троса на катушку осуществляется электромотором, а за длинны троса отвечает энкодер, подключённый к валу данного мотора.

 

Три блока натяжения троса перемещают платформу сбора данных, схема которой приведена на рис. 4.

Она представляет собой плоскую платформу с установленной на ней модулем связи, микроконтроллером и аккумулятором.

Снизу к платформе прикреплен гиростабилизатор, позволяющих погасить колебания при движении платформы и внешних возмущениях.

На нем, в свою очередь, закрепляются датчики для сбора данных, в частности: видеокамера и дальномер.

Установленные датчики позволяют не только визуально фиксировать обнаруженные экспонаты, но и за счет сканирования дальномером строить трехмерное облако точек.

Использование стереографии и данных с дальномера позволит построить послойную трехмерную текстурированную модель всей области раскопок.

Для апробации системы изготовлена тестовая версия робота.

Каждая опора представляет собой телескопические штанги, позволяющие установить блоки натяжения тросов на высоту до 9 метров.

Запас длинны троса позволяют расположить опоры ни обеспечить область сканирования в виде равнобедренного треугольника со стороной 10 м.

На рис. 5 показана фотография процесса тестирования работы системы во время раскопок комплекса археологических памятников в Баксанском районе Кабардино-Балкарской республики.

 

Система мониторинга позволила собрать массив видеоматериала при раскопках могильника возле села Заюково КБР.

При этом, за счет достаточной высоты опор, участники экспедиции не должны испытывать сложностей в процессе работы.

Учитывая условия работы – все узлы на платформе и блоках натяжения тросов расположены в защищенных корпусах.

Для управления системой использовались микроконтроллеры ESP-32.

Передача данных между узлами системы обеспечивалась по протоколу UPIONET в коммуникационной сети RS-485.

Для связи с пользователем предусмотрена возможность использования протокола TCP/IP и WiFi связи.

Система управления автономным роботом для мониторинга раскопок.

Управление системой мониторинга раскопок осуществляется программами, расположенными на микроконтроллере платформы и микроконтроллерах блоков натяжения тросов.

Общий алгоритм работы системы показан на рис. 6.

Программа, после развертывания и начала раскопок, строит маршрут перемещения платформы.

Чаще всего – это сканирование некоторой области, соответствующей предполагаемому расположению объекта археологического интереса.

Затем, в цикле идет расчет положение платформы (триангуляция за счет известных длин тросов) и расчет скорости работы катушек для перемещения платформы в нужную позицию.

Полученная информация в виде команд для двигателей отправляется микроконтроллерам блоков управления тросами.

Параллельно идет сбор данных с датчиков (собственное положение, кадр с камеры, измеренное расстояние с датчика расстояния).

Эти данные хранятся на борту микроконтроллера до тех пор, пока не будет налажена связь с пользователем, которая позволит выгрузить накопленные данные на внешнее хранилище.

За интеллектуальную обработку собранных данных отвечает так называемый

«интеллектуальный агент» [19], представляющий мультиагентную нейрокогнитивную архитектуру [20], моделирующую процесс рассуждения при анализе полученных моделей [21].

В данной архитектуре аккумулируются данные с камеры и дальномера в виде сообщений, отправляемых на соответствующие агентысенсоры (сенсор координат, сенсор областей, сенсор цветов и т.д.).

На основе сообщений с данных сенсоров и системы распознавания [22] в мультиагентной архитектуре создаются агенты-объекты, отвечающие за репрезентацию объектов реального мира и связанные с ними мультиагентными контрактами агенты-свойства [23].

Данные с камеры и дальномера позволят строить представление о внешнем виде, положении, глубине залегания и форме найденного археологического объекта, а возможность обучения системы позволит в дальнейшем автоматически распознавать объекты и определять не только их назначение, но и эпоху и культуру, к которой можно отнести находку.

Установка задания и получение информации с системы мониторинга археологических раскопок обеспечивается отдельной программой, выполняющей функцию пульта управления для пользователя. Скриншот основного окна программы показан на рис. 7.

Программа разработана на языке программирования C# и позволяет как задать область сканирования, так и управлять каждым тросом в ручном режиме.

Она же занимается периодическим сбором полученных данных, сохранением на локальном диске и их отправкой в виде сообщений «интеллектуальному агенту».

Заключение.

В рамках исследования предложен автономный робот для мониторинга наземных археологических раскопок.

Научная новизна работы обусловлена применением робота с тросовым приводом для обеспечения постоянного контроля процесса археологических изысканий, фиксации найденных артефактов и построения трехмерной модели изучаемого объекта. Такая конструкция позволяет увеличить скорость работы, стабильность и грузоподъемность робота.

Он прост в транспортировке и установке.

Кроме того, затраты на производство подобных роботов значительно ниже, чем для многозвенного манипулятора или БПЛА.

Разработана конструкция и алгоритм работы трехопорного автономного кабельного робота. Представлены структурные схемы основных узлов системы мониторинга, алгоритм работы управляющей программы и архитектура системы обработки данных, полученных описанным роботом.

Приведено описание разработанной программы для управления трехопорной тросовой системой передвижения платформы для мониторинга состояния раскопок.

Для апробации системы мониторинга изготовлен прототип робота, который был протестирован во время раскопок комплекса археологических памятников в Баксанском районе Кабардино- Балкарской республики.

Полученные результаты могут быть применены для разработки интеллектуальных систем мониторинга и контроля не только археологических изысканий, но и других стационарных процессов.

 

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Bickler H. Machine learning arrives in archaeology // Advances in Archaeological Practice.

– 2021. – Vol. 9, No. 2. – P. 186-191.

2. Coad M. et al. Vine Robots // IEEE Robotics & Automation Magazine. – 2019. – Vol. 27, No. 3. – P. 120-132.
3. Morgan Avatars, monsters, and machines: A cyborg archaeology // European Journal of Archaeology. – 2019. – Vol. 22, No. 3. – P. 324-337.
4. Mantovan , Nanni L. The computerization of archaeology: survey on artificial intelligence techniques // SN Computer Science. – 2020. – Vol. 1. – P. 1-32.
5. Tsiogkas et al. Efficient multi-AUV cooperation using semantic knowledge representation for underwater archaeology missions // 2014 Oceans-St. John’s. – IEEE, 2014. – P. 1-6.

6. Allotta B. et al. The ARROWS project: adapting and developing robotics technologies for underwater archaeology // IFAC-PapersOnLine. – – Vol. 48, No. 2. – P. 194-199.
7. Johnson‐Roberson M. et al. High‐resolution underwater robotic vision‐based mapping and three‐dimensional reconstruction for archaeology // Journal of Field – 2017.

– Vol. 34, No. 4. – P. 625-643.

8. Hotta S., Mitsui Y., Suka M. et al. Lightweight underwater robot developed for archaeological surveys and excavations // Robomech. – 2023. – Vol. 10. – P. 2-12. https://doi.org/10.1186/ s40648-023-00240-4.
9. Barceló J.A., Cameron S., Kenderdine F. Automatic archaeology // Theorizing digital cultural – 2007. – P. 437-56.
10. Fuller G. Towards an archaeology of’know-how’ // Cultural studies review. – 2013. – Vol. 19, 1. – P. 271-295.
11. Lieven V. ArchGeoRobot: Automated Archaeo-Geophysical Data Acquisition Using an Un- manned Ground Vehicle // – 2021. – 45-1. – P. 219-221.
12. Zhang et al. SmartCaveDrone: 3D cave mapping using UAVs as robotic co-archaeologists

// 2017 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS). – IEEE, 2017.

– P. 1052-1057.

13. Forte M., Pietroni E. 3D collaborative environments in archaeology: Experiencing the recon- struction of the past // International Journal of Architectural – 2009. – Vol. 7, No. 1. – P. 57-76.
14. Гапоненко Е.В., Рыбак Л.А., Холошевская Л.Р. Структурный анализ и классификация роботизированных систем с приводными механизмами на основе кабельных элементов

// Вестник БГТУ им. В.Г. Шухова. – 2019. – № 9. – С. 126-136. – DOI: 10.34031/article_ 5da4652c1400a3.95219452.

15. Прокопец С.Д., Белов Д.М. Современные способы фиксации археологических объектов в полевых условиях // Мультидисциплинарные исследования в археологии. – – № 2.

– С. 94-102.

16. Шуберт Х. 3Д-фотограмметрия с применением БПЛА в процессе археологического исследования // Вестник Омского университета. Серия «Исторические науки». –

– № 4. – С. 124-127.

17. Голованова Л.В., Дороничев В.Б., Дороничева Е.В. Новые данные по палеолиту Приэльб- русья // Российская археология. – – № 2. – С. 7-18.
18. Исследование памятников эпохи палеолита. Серия «Методика полевых археологических исследований». Вып. 7. – М.: ИА РАН, – 80 с.
19. Пшенокова И.А., Сундуков З.А. Разработка имитационной модели сценарного прогнози- рования поведения интеллектуального агента на основе инварианта рекурсивной муль- тиагентной нейрокогнитивной архитектуры // Известия Кабардино-Балкарского научно- го центра РАН. – – № 6 (98). – С. 80-90.
20. Нагоев З.В. Интеллектика, или мышление в живых и искусственных системах. – Наль- чик: Изд-во КБНЦ РАН, – 211 с.
21. Nagoev Z. et al. Learning algorithm for an intelligent decision making system based on multi- agent neurocognitive architectures // Cognitive Systems – 2021. – Vol. 66. – P. 82-88.
22. Nagoev Z. et al. Multi-agent neurocognitive architecture of an intelligent agent pattern recog- nition system // Procedia Computer Science. – –Vol. 213. – P. 504-509.
23. Нагоев З.В. и др. Автономный синтез пространственных онтологий в системе принятия решений мобильного робота на основе самоорганизации мультиагентной нейрокогни- тивной архитектуры // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. –

– №. 6 (98). – С. 68-79.

Источник:

Научно-технический и прикладной журнал

«ИЗВЕСТИЯ ЮФУ. ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ»

http://izv-tn.tti.sfedu.ru