vestnik Журнал "Вестник Сибирского государственного университета геосистем и технологий (СГУГиТ)" 2411-1759 ФГБОУ ВО "Сибирский государственный университет геосистем и технологий (СГУГиТ)" RU https://vestnik.sgugit.ru 10.33764/2411-1759-2026-31-2-14-21 Геодезия и маркшейдерия Позиционирование подвижных элементов строительной техники посредством компьютерного зрения Н. А. Жилинский Жилинский Н. А. И. Е. Дорогова Дорогова И. Е. Сибирский государственный университет геосистем и технологий, г. Новосибирск, Российская Федерация 2026 31 2 14 21 © Н. А. Жилинский, И. Е. Дорогова, 2026 2026 Н. А. Жилинский, И. Е. Дорогова Эта статья дотупна по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная. На примере автогрейдера рассмотрен альтернативный подход к задаче позиционирования подвижных узлов строительной техники, направленный на снижение зависимости стабильной работы системы позиционирования от износа и отказов физических датчиков под воздействием вибрации, пыли и механических нагрузок. Целью работы является разработка способов определения трёхмерных координат крайних точек отвала без непосредственного монтажа сенсоров на рабочий орган. Предложен программно-аппаратный комплекс на базе стереокамеры и визирных маркеров: алгоритм SIFT выполняет сопоставление ключевых точек стереопар, нейросеть YOLO – сегментацию области маркеров на снимках, а навигационные и инерциальные данные – преобразование локальных 3D-координат в глобальную систему координат. Представлен пошаговый алгоритм расчета целевых координат крайних отметок лез-вия отвала автогрейдера. Предварительные моделирование и расчёты подтверждают возможность применения альтернативных подходов позиционирования подвижных узлов строительной техники посредством компьютерного зрения. ГНСС-позиционирование навигация строительная техника автогрейдер компьютерное зрение искусственный интеллект стереокамера системы нивелирования строительной техникой позиционирование рабочего органа GNSS positioning navigation construction machinery motor grader computer vision artificial intelligence stereo camera construction-machinery leveling systems positioning of working equipment Демиденко А. И., Летопольский А. Б., Семкин Д. С. Дорожные, строительные и подъемно-транспортные машины: учебное пособие. Омск: СибАДИ, 2016. 393 с. EDN WDXYJD. Ghassemi F., Tafazoli S., Lawrence P. D., Hashtrudi-Zaad K. An accelerometer-based joint angle sensor for heavy-duty manipulators. Proceedings of the 2002 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Washington, DC, USA, 11–15 May 2002. 2002. Vol. 2. P. 1771–1776. Sun D., Ji C., Jang S., Lee S., No J., Han C., Han J., Kang M. Analysis of the Position Recognition of the Bucket Tip According to the Motion Measurement Method of Excavator Boom, Stick and Bucket. Sensors. 2020. № 20. P. 2881. DOI 10.3390/s20102881. . Haga M., Watanabe H., Fujishima K. Digging control system for hydraulic excavator. Mechatronics. 2001. № 11. P. 665–676. DOI: 10.1016/S0957-4158(00)00043-X. Шапиро Л., Стокман Дж. Компьютерное зрение : учебное пособие. – Москва : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. 752 с. EDN: NEWUVN. Марковнина А. И., Кривов А. В., Макаров В. С., Беляков В. В. Системы позиционирования для экскаваторной техники. Инновационное развитие подъемно-транспортной техники : материалы Всероссийской научно-практической конференции. 2020. № 1. С. 37–46. Хвалев П. С., Сатюков А. Б., Орехов С. А. Информационные технологии автоматического нивелирования в дорожно-строительной технике. Инновационное развитие подъемно-транспортной техники : материалы Всероссийской научно-практической конференции. 2017. № 31-05. С. 11–15. DOI: 10.18411/lj-31-05-2017-11. Букреев И. А. Комбинация достоинств 3D-системы управления техникой. Строительная техника и технологии. 2010. № 6. С. 54–56. Букреев И. А. Взгляд изнутри. Современные системы автоматического нивелирования для строительных машин. Строительная техника и технологии. 2011. № 8. С. 78–81. Кнышов А. В., Колесниченко И. Е., Ничипров А. А. Системы управления строительной техникой. Современные прикладные исследования : материалы третьей национальной научно-практической конференции, Шахты, 16–19 апреля 2019 года. Шахты: Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) им. М.И. Платова, 2019. С. 25–27. EDN: LPOWWZ. Hem-Nav. URL: https://hem-nav.ru/resheniya (дата обращения: 19.05.2025). Cube-3D. URL: https://cube-3d.ru/ (дата обращения: 19.05.2025). Trimble Heavy Industry – Machine Control. URL: https://heavyindustry.trimble.com/en/pro-ducts/civil-construction/machine-control (дата обращения: 19.05.2025). FJDynamics. URL: https://www.fjdynamics.com/ (дата обращения: 19.05.2025). Topcon Earthmoving Solutions. URL: https://www.topconpositioning.com/gb/en/solutions/infrastructure/earthmoving (дата обращения: 19.05.2025). Рощин Д. А. Применение системы машинного зрения для контроля пространственного положения строительной техники. Измерительная техника. 2022. № 3. С. 29–35. DOI 10.32446/0368-1025. EDN JZXKBN. Гук А. П., Арбузов С. А. Исследование точности автоматического измерения координат точек снимков с помощью масштабно-инвариантного преобразования SIFT. ГЕО-Сибирь-2010. VI Международный научный конгресс : сборник материалов в 6 томах (Новосибирск, 19–29 апреля 2010 года). Новосибирск: СГГА, 2010. Т. 4, ч. 1. С. 35–38. EDN PFOMFD. Лопатин Д. В. Анализ дескриптора особых точек изображений SIFT. Молодежь. Наука. Общество – 2021 : сборник студенческих работ Всероссийской студенческой научно-практической междисциплинарной конференции, Тольятти, 20–24 декабря 2021 года / отв. за выпуск С. Х. Петерайтис. Тольятти: Тольяттинский государственный университет, 2023. С. 221–224. EDN YLEUPG. Ultralytics GitHub Repository. URL: https://github.com/ultralytics/ultralytics (дата обращения: 19.05.2025). Волкович А. Н. Комбинированный метод вычисления значения диспаратности на стереоизображениях в задачах стереодальнометрии. Информационные технологии и нанотехнологии. 2017. С. 720–726. EDN YQLPPD.