СООБЩЕНИЯ REPORTS УДК 004.896:519.254 DOI: 10.17213/0321-2653-2015-4-138-139 ОБРАБОТКА ВИЗУАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ В СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ АВТОНОМНЫМИ МОБИЛЬНЫМИ ГУСЕНИЧНЫМИ МАШИНАМИ И РОБОТАМИ В НЕДЕТЕРМИНИРОВАННОЙ СРЕДЕ PROCESSING VISUAL INFORMATION IN CONTROL SYSTEM OF AUTONOMOUS MOBILE TRACKED VEHICLES AND ROBOTS IN THE NONDETERMINISTIC ENVIRONMENT 2015 г. Амин Нихад Мохаммед Амин Нихад Мохаммед – аспирант, кафедра «Мехатроника и гидропневмоавтоматикиа», Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова, г. Новочеркасск, Россия. <...> E-mail: aprim.srstu@mail.ru Ameen Nihad Mohammed – post-graduate student,t department «Mechatronics and Hydropneumoautomatics», », Platov SouthRussian State Polytechnic University (NPI), Novocherkassk, Russia. <...> E-mail: aprim.srstu@mail.ru Рассмотрена система управления автономными мобильными машинами и роботами с использованием технического зрения, содержащая видеокамеру и лазерный дальномер. <...> Examined the control system of an autonomous mobile vehicles and robots by using vision technology, comprising videocamera and laser rangefinder. <...> Solving the problem of visual information processing. <...> Управление автономными мобильными гусеничными машинами и роботами в неформализованной среде целесообразно и эффективно осуществлять с использованием интерактивных систем, обеспечивающих дистанционное и автономное управление [1, 2]. <...> Для решения задачи автономного адаптированного управления модулем движения предлагается использовать систему управления, содержащую аппаратные средства захвата и анализа изображения, а также управления движения. <...> Для захвата изображения рабочей зоны используется цифровая видеокамера, связанная с системой анализа изображений. <...> Система анализа изображений обрабатывает поток информации, поступающей с цифровой видеокамеры, и преобразует его в набор параметров, на основе которых система управления движением формирует управляющее воздействие исполнительным механизмам. <...> В устройстве управления мобильным роботом для обнаружения препятствий использована видеокамера, для классификации изображений в которой применяется метод опорных векторов [4]. <...> Методом опорных векторов (МОВ) контролируются <...>