Найти

Результаты поиска

• ВИЗУАЛЬНАЯ НАВИГАЦИЯ БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СЕМАНТИЧЕСКИХ ОПИСАНИЙ МЕСТНОСТИ

  Н.В. Ким , Н. В. Удалова , Н. Е. Бодунков , Д.С. Гиренко , Н.А. Ляпин

  2025-04-27

  Аннотация ▼

  Рассматривается задача визуальной навигации беспилотных летательных аппаратов
  (БЛА), которая заключается в автоматическом определении текущего положения БЛА (коорди-
  нат в земной (местной) системе координат), на основе сравнения и идентификации описаний при-
  нимаемых на борту текущих изображений (ТИ) подстилающей поверхности и эталонных описаний, хранящихся в виде цифровой карты местности в памяти бортового вычислителя БЛА. Целью
  работы является повышение эффективности применения методов визуальной навигации, с точки
  зрения повышения вычислительной производительности, устойчивости и точности алгоритмов
  идентификации изображений в сложных и изменяемых условиях наблюдения, за счет использова-
  ния семантических описаний наблюдаемых сцен. В данной работе под семантическими описания-
  ми будем понимать описания, включающие классы наблюдаемых на сцене объектов, атрибуты
  этих объектов и отношениями между ними. Подготовка семантических описаний карты произ-
  водится на этапе предполетной подготовки БЛА с помощью предварительно обученных нейрон-
  ных сетей семантической сегментации. Семантические описания принимаемых ТИ формируются
  на борту БЛА. При этом использование нейросетевых алгоритмов позволяет реализовать этот
  процесс в реальном времени для широкого спектра условий наблюдений (различного времени суток
  и года). Использование семантических описаний карты и ТИ позволяет сократить вычисления по
  сравнению с традиционным попиксельным сопоставлением растровых изображений. Семантиче-
  ские описания сравниваются путем сопоставления классов объектов, их атрибутов и отношений.
  В работе приведены: общий алгоритм визуальной навигации, основные этапы методики формиро-
  вания семантических описаний и алгоритм сравнения и идентификации семантических описаний
  ТИ и описаний карты. Предложен иерархический алгоритм сравнения и идентификации изобра-
  жений, основанный на последовательном применении семантических, и растровых описаний на-
  блюдаемых сцен. Показано, что использование процедуры сравнения семантических описаний ТИ и
  карты по присутствующим классам объектов позволяет существенно совратить вычисления,
  необходимые для идентификации изображений

• ОРГАНИЗАЦИЯ ЦЕЛЕНАПРАВЛЕННЫХ ПЕРЕМЕЩЕНИЙ ПОДВИЖНЫХ СРЕДСТВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЗРИТЕЛЬНЫХ ОРИЕНТИРОВ

  С. М. Соколов , Н.Д. Беклемишев , А. А. Богуславский

  2021-04-04

  Аннотация ▼

  Рассматривается решение навигационной задачи с помощью системы технического
  зрения, определяющей положение подвижного средства относительно ориентиров, ука-
  занных в окружающем пространстве. Навигация по ориентирам является наиболее объек-
  тивным критерием расположения подвижного средства в окружающем пространстве.
  Способ измерения параметров соотношений, характеризующих расположение подвижного
  средства относительно ориентиров, является почти независимым от других навигацион-
  ных измерений. Ввод данных для корректировки координат и других параметров движения
  может производится не непрерывно, а в некоторые дискретные, и, в общем случае, до-
  вольно редкие моменты времени. Рассматривается общая схема решения: от постановки,
  до получения навигационной информации. Кратко описывается комплексирование получен-
  ных данных с данными от других навигационных средств, анализируются ключевые про-
  блемы и параметры СТЗ, влияющие на точность получаемых результатов. Ключевым мо-
  ментом в рассматриваемом способе является решение системы уравнений, описывающих
  положение робототехнических комплексов относительно указанных ориентиров. Эта
  система решается модифицированным методом Гаусса-Ньютона для нелинейной переопределенной системы уравнений. Заменой левой части каждого уравнения ее дифференциа-
  лом в точке начального приближения осуществляется линеаризация. Значения неизвестных
  в переопределенной системе линейных уравнений, при которых сумма квадратов невязок в
  уравнениях является минимальной, могут быть получены либо методом SVD (сингулярного
  разложения), либо с помощью симметризации системы. При этом SVD более устойчив к
  накоплению вычислительной погрешности, но несколько более требователен к ресурсам
  компьютера и сложнее в реализации. Мы использовали решение методом симметризации
  как более простое. Полученная система решается методом квадратного корня (Холецко-
  го). Для обнаружения ориентиров в составе СТЗ используются два вида модулей СТЗ –
  панорамный, на основе камеры с объективом типа «рыбий глаз» и стерео. Предложенный
  способ позволяет решать задачу уточнения параметров движения по отдельным, разре-
  женным измерениям собственного положения и скорости относительно ориентиров в
  окружающем пространстве. Независимо и в комплексе с другими средствами навигации
  описанный подход обеспечивает высокоточное определение навигационных параметров в
  различных условиях движения. Описываются результаты натурных экспериментов с ма-
  кетом предложенной системы при движении в различных условиях. Обсуждаются пути
  совершенствования и развития рассмотренного подхода.

• ВЫЧИТАНИЕ ПОМЕХИ ОБРАТНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ НА ОСНОВЕ ПОЛЯРИЗАЦИИ В СИСТЕМАХ ПОДВОДНОГО ВИДЕНИЯ ДЛЯ РАБОТЫ В МУТНОЙ ВОДЕ

  Н.А. Будко , А.Ю. Будко , М.Ю. Медведев

  2022-08-09

  Аннотация ▼

  Исследование морских глубин в целях обеспечения безопасности, эффективного использо-
  вания подводных ресурсов является актуальной задачей. В первой части статьи кратко рас-
  смотрены физические феномены и ограничения, возникающие при распространении электро-
  магнитных волн видимого диапазона в подводной среде. Показано, что системы подводного
  видения (как класс специализированных систем технического зрения, - СТЗ) на основе обычных
  ПЗС матриц сталкиваются с рядом фундаментальных ограничений в вопросе повышения эф-
  фективности функционирования в природной воде низкой прозрачности. В частности, исполь-
  зование искусственных источников освещения в составе систем подводного видения в мутной
  воде приводит к возникновению помехи обратного распространения (ПОР), приводящей к пара-
  зитной засветке матрицы оптического прибора. В качестве перспективного направления раз-
  вития систем подводного видения предлагается использовать методы вычитания ПОР на ос-
  нове информации о поляризации света. В обзорной части статьи рассмотрены последние дос-
  тижения в данной области. В основной части статьи представлена методология исследования
  предлагаемого метода вычитания ПОР на основе сравнения с результатами, получаемыми при
  обработке изображений известными методами оценки параметров вектора Стокса DoLP и
  AoLP, позволяющими получать информацию о степени поляризации и преобладающих углах
  поляризации света соответственно. Представлены экспериментально полученные резуль-
  таты обработки данных съемок подводной сцены в воде различной степени мутности
  посредством алгоритмов DoLP, AoLP и предлагаемым методом вычитания ПОР. Отли-
  чительными особенностями является использование при расчетах четырех, а не двух на-
  правлений поляризации, а также оригинальный математический аппарат обработки сиг-
  налов матрицы камеры машинного зрения.

• ОЦЕНКА ПРОСТРАНСТВЕННОГО ПОЛОЖЕНИЯ БОРТОВОЙ КАМЕРЫ ПУТЕМ СОПОСТАВЛЕНИЯ АЭРОФОТОСНИМКОВ И ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ

  А.Ю. Будко , Т.А. Гайда , З.А. Понимаш

  2026-02-27

  Аннотация ▼

  Описан метод оценки пространственного положения бортовой камеры летательного аппарата, заключающийся в сопоставлении аэрофотоснимков и геопривязанных данных дистанционного зондирования Земли (ДДЗ) путем обнаружения нейросетевым детектором устойчивых в пространстве и времени реперных точек в обоих наборах данных и дальнейшим решением известной задачи Perspective-n-Point (PnP) для оценки матриц поворота и перемещения, минимизирующих ошибку перепроецирования, исходя из соответствий точек 3D мирового пространства и 2D точек их проекций на матрицу бортовой камеры, что может быть использовано для решения актуальной задачи локализации летательных аппаратов в условиях отсутствия сигналов глобальной навигационной спутниковой системы. В качестве устойчивых реперных точек, хорошо выделяемых на данных ДДЗ и аэрофотоснимках, в работе выбраны перекрестки дорог, альтернативным выбором могут являться другие локальные семантические паттерны изображений, характерные для конкретной местности. Поскольку прямое сопоставление снимков ДДЗ и бортовых снимков затруднено вследствие существенной разницы условий съемки, предлагается применение устойчивых детекторов реперных точек на основе алгоритмов искусственных нейронных сетей (ИНС). Для обучения устойчивого детектора создан смешанный датасет на основе спутниковых снимков и данных бортовой съемки. При разметке данных смешанного датасета использована функция нормализованного к единице 3D гауссиана с вершиной в центре перекрестка, график которой проецируется на 2D маску обучающего набора. Параметры функции гауссиана рассчитываются на основе радиуса окружности, описывающей перекресток. Использование функции нормализованных гауссиан с вершиной в геометрическом центре проекции перекрестка позволяет обучить сеть предсказывать вероятность принадлежности каждого пикселя изображения к перекрестку, с максимумом в центре перекрестка, что увеличивает точность позиционирования за счет более точной геопривязки реперной точки мирового 3D набора. В качестве детектора перекрестков в работе обучена ИНС архитектуры типа U-Net, в качестве метрики качества обучения использован дифференцируемый аналог метрики Dice, в качестве оптимизатора использован AdamW в связке с косинусным планировщиком скорости обучения CosineAnnealingLR. В заключительной части работы приведены результаты сопоставления спутниковых данных и бортового снимка предложенным методом