Определение положения и ориентации беспилотного летательного аппарата на основе системы технического зрения Автор – Степанов Д. Н., ИПС РАН Научный руководитель – Тищенко И. П., к. т. н.

Задача автоматического позиционирования БПЛА Недостатки GPS/ГЛОНАСС Применение видеокамер, а также использование алгоритмов и методов ТЗ.

Постановка задачи

Опорные снимки и снимки с БПЛА

Поиск «соответствующих» пар точек 1. выделение некоторого множества точек (так называемых особых точек) на тех фрагментах карты, которые попали в вышеуказанную область; 2. выделение особых точек на снимке с БПЛА; 3. сопоставление особых точек на двух изображениях. Карта местности неизменна можно заранее и однократно выделить особые точки на всех фрагментах карты.

Сопоставление особых точек для каждой особой точки p 1, найденной на снимке с БПЛА, надо найти особую точку p 2 на фрагменте карты, такую, что p 1 и p 2 – проекции одной и той же точки, лежащей на поверхности Земли. Полный перебор (алгоритм Brute-Force). Использование kd-деревьев – библиотека FLANN ( Fast Library for Approximate Nearest Neighbors ).

Поиск матрицы гомографии, связывающей карту местности и снимок с БПЛА Используем множество пар «соответствующих» точек. Данные могут быть зашумлены. Используем методику RANSAC (RAndom SAmple Consensus): основана на использовании случайных выборок. 1.Отбрасываем «ложные» пары «соответствующих» точек. 2.Находим начальное приближение для неизвестных величин dx, dy и θ, которое затем будем улучшать.

Поиск матрицы гомографии, связывающей карту местности и снимок с БПЛА (2)

Уточнение значений неизвестных параметров Алгоритм Левенберга - Марквардта :

Дальнейшие исследования Снятие ограничений на возможные движения аппарата. Полет виртуального БПЛА над местностью с рельефом. Параллельная реализация существующих и разрабатываемых алгоритмов. Управление полетом БПЛА.

Спасибо за внимание!