Для авторов
Найти
Результаты поиска
Найдено результатов: 4.
-
ВИЗУАЛЬНАЯ НАВИГАЦИЯ БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СЕМАНТИЧЕСКИХ ОПИСАНИЙ МЕСТНОСТИ
Н.В. Ким , Н. В. Удалова , Н. Е. Бодунков , Д.С. Гиренко , Н.А. Ляпин2025-04-27Аннотация ▼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 -
РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ СРЕДСТВ ВИДЕО-ДАЛЬНОМЕТРИЧЕСКОЙ НАВИГАЦИИ РОБОТОВ ВОЗДУШНОГО И НАЗЕМНОГО ПРИМЕНЕНИЯ
В. П. Носков , Ю. С. Баричев , О.П. Гойдин , А. Н. Курьянов2025-04-27Аннотация ▼Работа посвящена решению актуальных задач совместной автономной видеонавигации ро-
ботов воздушного и наземного применения в наиболее востребованных для проведения специаль-
ных операций урбанизированных средах, включающих плотную городскую застройку и здания, где
применение традиционных средств дистанционного управления ограничено наличием экраниро-
ванных зон. Задачи групповой навигации предлагается решать на основе данных бортовых сис-
тем технического зрения в процессе оперативной разведки рабочей зоны беспилотным летатель-
ным аппаратом, результаты которой обеспечивают автономные движение и полет, как отдель-
ных гетерогенных робототехнических средств, так и в группе. В основу алгоритмов навигации
положены методы выделения из объемного облака точек, формируемого бортовым лидаром,
опорной горизонтальной поверхности и горизонтальных сечений внешней среды, позволяющих с
высокой точностью и быстродействием определять все шесть координат объекта управления.
Рассмотрены случаи, обусловленные возможными характеристиками внешней среды, когда нави-
гационная задача решается не полностью, и предложены методы их исключения путем дополне-
ния дальнометрических данных лидара видеоданными телекамеры. Приведена оценка точности
решения задач видеонавигации, полученная путем математического моделирования внешней сре-
ды и формирования видеоданных. Предложены методы снижения ошибки видеонавигации, осно-
ванные на использовании специально банка опорных изображений с известными координатами их
формирования, позволяющие обеспечить безопасные автономные полет и движение робототех-
нических средств в урбанизированной среде. Эффективность используемых методов и предлагае-
мых алгоритмов видеонавигации подтверждается результатами экспериментальных исследова-
ний соответствующих программно-аппаратных средств в реальных урбанизированных средах -
КОМПЛЕКСНЫЙ ПОДХОД К ВИЗУАЛЬНОЙ НАВИГАЦИИ ПО ЕСТЕСТВЕННЫМ ОРИЕНТИРАМ ДЛЯ БПЛА, РАБОТАЮЩИХ В УСЛОВИЯХ НЕДОСТУПНОСТИ ГНСС
С. В. Кулешов , А. В. Кваснов , А. А. Зайцева , А.Л. Ронжин2025-04-27Аннотация ▼Целью исследования является обеспечение возможности навигации БПЛА при невозможно-
сти применения спутниковых средств глобального позиционировании с использованием ГНСС в
условиях РЭБ. Для достижения поставленной цели предлагается комплексный подход к обеспече-
нию навигации БПЛА по визуальным ориентирам с использованием систем технического зрения.
Предлагается синтез изображений подстилающей поверхности за счет комплексирования данных
сенсоров, повышающий качество позиционирования БПЛА при условии отсутствия спутниковых
навигационных систем. Показано, что при совмещении изображений дистанционного зондирова-
ния, имеющих различную природу происхождения и изменяющиеся внешние условия эксплуатации
(день-ночь, зима-лето и т.д.), важно наиболее полно локализовать объекты подстилающей по-
верхности. В системе технического зрения для визуальной навигации БПЛА по естественным ори-
ентирам предложен метод электромеханической развертки изображения, позволяющий увели-
чить поле зрения камеры произвольного диапазона. Проведено моделирование характеристик сис-
темы технического зрения с электромеханической разверткой для определения границ применимо-
сти к задаче визуальной навигации. Показано, что наиболее значимым параметром точности
позиционирования является высота съемки подстилающей поверхности, которая квазилинейна
при условии фиксированного угла наклона камеры, а для качественного позиционирования наилуч-
шим вариантом является фронтальное положение камеры в точке надира. Предложенный подход
позволяет создавать виртуальные 3D-модели подстилающей поверхности, тем самым увеличивая
возможности по более точному распознаванию объектов на основе масштаба и размеров сегмен-
тируемых областей. Измерение угла места камеры может быть использовано для обнаружения и
распознавания естественных ориентиров, которые могут быть заранее определены (точки пере-
сечения дорог, здания или сооружения, объекты коммуникаций и т.д.). С другой стороны, фрон-
тальное положение камеры с нулевым углом места выгодно для сверки маршрута полета, пози-
ционируя положение БПЛА относительно опорного ориентира. Это обусловлено тем, что с ши-
роким использованием программного обеспечения, основанного на математических моделях, тех-
нологию фотограмметрической линейки стало целесообразно применять для количественного
измерения планов местности и карт. -
ДЕТЕКТИРОВАНИE ВЫБРОСОВ В МЕТОДЕ ПРЯМОЙ СТЕРЕО-ВИЗУАЛЬНОЙ ОДОМЕТРИИ НА БАЗЕ ИЕРАРХИЧЕСКОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ
П. А. Пантелюк2021-07-18Аннотация ▼Представляется подход к стерео-визуальной одометрии без явного вычисления оп-
тического потока. Визуальная одометрия – метод получения навигационной информации
путем обработки последовательности кадров с бортовых камер. Существует два подхода
к обработке видеоинформации – используя хорошо локализуемые участки изображения –
признаковые точки и используя все высококонтрастные пиксели – прямой метод. Прямой
метод работает, используя интенсивности всех высококонтрастных пикселей изображе-
ния, что позволяет снизить вычислительную сложность, затраченную на поиск, описание,
сопоставление признаковых точек и повысить точность оценки движения. Однако мето-
ды подобного класса обладают недостатком – наличие движущихся объектов в кадре су-
щественно снижают точность оценки параметров движения. Для избегания этого приме-
няются методы детектирования выбросов. Классические методы детектирования выбро-
сов во входных данных, такие как RANSAC плохо применимы, и имеют высокие вычисли-
тельны затраты из-за вычислительно сложной функции рейтингования гипотез. Целью
данной работы является описание и демонстрация подхода детектирования выбросов на
базе алгоритма иерархической кластеризации, который выделяет статистически наибо-
лее вероятное решение, минуя этап рейтингования каждой гипотезы, что значительно
снижает вычислительную сложность. Для иерархической кластеризации предлагается
мера расстояния между гипотезами с низкой чувствительностью к ошибкам оценки пара-
метров движения. Также предлагается расширение алгоритма стерео-визуальной одо-
метрии для работы в более сложных условиях видимости благодаря переходу от интен-
сивностного представления изображения к многоканальному бинарному. Перевод изобра-
жения к многоканальному бинарному представлению дает инвариантность к изменениям
яркости изображения, однако, требует модификации алгоритмов нелинейной оптимиза-
ции для работы с бинарными дескрипторами. В результате работы показано, что пред-
ложенный алгоритм детектирования выбросов способен работать в реальном масштабе
времени на мобильных устройствах, и может служить менее ресурсоёмкой заменой алго-
ритма RANSAC в задачах визуальной одометрии и выселения оптического потока. Качест-
венные метрики предложенного решения демонстрируются на датасете KITTI. Приведе-
ны зависимости качества работы алгоритма от параметров алгоритма.
1 - 4 из 4 результатов
