МЕТОДИ АНАЛІЗУ ЗОБРАЖЕНЬ МІСЦЕВОСТІ В НАВІГАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ БПЛА
DOI:
https://doi.org/10.17721/2519-481X/2023/79-06Ключові слова:
БПЛА, навігаційні системи, технічний зір, аналіз зображень, портрети, об’єктиАнотація
У роботі проаналізовані сучасні методи аналізу зображень місцевості в навігаційних системах БПЛА та наведені експериментальні результати досліджень методу навігації БПЛА на основі застосування просторово-спектральних портретів об’єктів на ділянках місцевості. В умовах радіоелектронного придушення навігаційної системи БПЛА засобами РЕБ існує актуальна потреба в розробці та застосуванні нових завадозахищених методів навігації БПЛА. Метою роботи є удосконалення методів аналізу зображень місцевості в системах технічного зору БПЛА. Для досягнення цієї мети у роботі виріщувались такі завдання: проведено аналіз можливого використання існуючих методів та систем технічного зору на БПЛА; здійснено обґрунтування методу аналізу зображень з використанням просторово-спектральних портретів місцевості в системах технічного зору БПЛА.
Проаналізовано метод обчислення пройденого шляху на основі аналізу потоку відеоданих, які надходять з оптикоелектронних приладів спостереження, метод точної прив'язки до рельєфу за стереоефектом, що виникає під час руху камери та метод точної прив'язки за еталонними фотографіями. З метою підвищення ефективності навігаційної системи БПЛА запропоновано застосування просторово-спектральних портретів об’єктів на ділянках місцевості. При цьому кадри відео порівнюються із закладеними спектральними портретами ділянок маршруту, у разі «впізнавання» визначаються точні координати та орієнтація БПЛА. Застосування цього метода пов’язане з необхідністю врахування впливу змін освітлення на спектральні показники об'єктів та ділянок місцевості. В дослідженні розглянуто існуючі методики корекції змін освітлення для різних фотоапаратів в лабораторних та польових умовах. Для проведення корекції щодо змін природнього освітлення запропоновано використовувати експериментально отримані залежності під конкретні марки сенсорного обладнання. При побудові систем навігації по спектральним портретам місцевості рекомендовано використовувати об’єкти та ділянки з найбільш стабільними, щодо змін освітлення, оптичними характеристиками.
Посилання
1. Tianmiao Wang, Chaolei Wang, Jianhong Liang, Yang Chen1 and Yicheng Zhang (2013) Vision-Aided Inertial Navigation for Small Unmanned Aerial Vehicles in GPS-Denied Environments. International Journal of Advanced Robotic Systems. Int J Adv Robotic Sy, 2013, Vol. 10, 276:2013, рр. 1-12.
2. Guoquan (Paul) Huang (2019). Visual-Inertial Navigation: A Concise Review. A Preprint - June 7, 2019, рр. 1-16.
3. E. Mueggler, G. Gallego, H. Rebecq, and D. Scaramuzza, (2018) “Continuous-time visual-inertial odometry for event cameras,” IEEE Transactions on Robotics, pp. 1–16.
4. Kotvitsky R.S., Saryboga G.V. (2016) System оf technical vision in problems of stabilization of a pilotless vehicle. «Young Scientist», № 5 (32), рр. 234-238.
5. Automated management system for harvesting and processing energy crops into biogas: Monograph / [V.P. Lysenko, S.A. Shvorov, D.S. Komarchuk, V.E. Lukin, T.S. Knyzhka, D.V. Chirchenko. ] – K.: Naukovyi svit Publishing House, 2017. – 244 p.
6. Ángel Manuel Guerrero-Higueras (2018) Detection of Cyber-attacks to indoor real time localization systems for autonomous robots // Ángel Manuel Guerrero-Higueras, Noemí DeCastro-García, Vicente Matellán. Robotics and Autonomous Systems Vol.99, рр. 75-83.
7. Tao L, Matuszewski B.J. Robust deformable shape reconstruction from monocular video with manifold forests. Machine Vision and Applications. 2016. vol. 27. Issue 6. pp. 801–819. 20.
8. Pu Y.-R., Chen Y.-J., Lee S.-H. Fire recognition based on correlation of segmentations by image processing techniques. Machine Vision and Applications. November 2015. vol. 26. Issue 7. pp. 849–856.
9. Shvorov S. A., Komarchuk D. S., Pasichnyk N. A., Opryshko O. A., Gunchenko Y. A. and Kuznichenko S. D. (2018) IEEE 5th International Conference on Methods and Systems of Navigation and Motion Control (MSNMC), "UAV Navigation and Management System Based on the Spectral Portrait of Terrain," 2018 IEEE 5th International Conference on Methods and Systems of Navigation and Motion Control (MSNMC), Kiev, Ukraine, 2018, pp. 68-71, doi: 10.1109/MSNMC.2018.8576304.).
10. V.Lysenko, (2016) Drones camera calibration for the leaf research // V.Lysenko,O.Opryshko, D. Komarchyk, N. Pasichnyk. Scientific Journal NUBiP, Vol. 252, pp. 61-65, 2016.
11. Vitalii Lysenko (2017) Usage of Flying Robots for Monitoring Nitrogen in Wheat Crops / Vitalii Lysenko, Oleksiy Opryshko, Dmytro Komarchuk, Nadiia Pasichnyk, Nataliia Zaets, Alla Dudnyk // The 9th IEEE International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications 21-23 September, 2017, Bucharest, Romania. Vol.1. рр. 30-34.
12. Lysenko V., Opryshko A., Komarchuk D. & Pasichnyk N. (2016). The use of UAVs for remote sensing of crops during harvest programming Scientific Journal NUBiP Ukraine, 256, 146-150.
