Моделирование автономной навигации беспилотного летательного аппарата на основе обработки видеоданных
Рассмотрена задача автономной навигации беспилотного летательного аппарата. Описаны основные этапы построения модели автономной навигации и разработан метод определения ее параметров с помощью алгоритма ASIFT на основе обработки данных видеоряда. Приведены результаты экспериментального моделирования...
Збережено в:
| Дата: | 2016 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
2016
|
| Назва видання: | Электронное моделирование |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/115761 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Моделирование автономной навигации беспилотного летательного аппарата на основе обработки видеоданных / Д.В. Волошин // Электронное моделирование. — 2016. — Т. 38, № 3. — С. 109-118. — Бібліогр.: 13 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
irk-123456789-115761 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
irk-123456789-1157612017-04-12T03:02:26Z Моделирование автономной навигации беспилотного летательного аппарата на основе обработки видеоданных Волошин, Д.В. Применение методов и средств моделирования Рассмотрена задача автономной навигации беспилотного летательного аппарата. Описаны основные этапы построения модели автономной навигации и разработан метод определения ее параметров с помощью алгоритма ASIFT на основе обработки данных видеоряда. Приведены результаты экспериментального моделирования навигации без наличия GPS сигнала, которые подтверждают практический потенциал модели. Розглянуто задачу автономної навігації безпілотного літального апарату. Описано основні етапи побудови моделі автономної навігації та розроблено метод визначення її параметрів з використанням алгоритму ASIFT на основі обробки даних відеоряду. Наведено результати експериментального моделювання навігації без наявності GPS сигналу, які підтверджують практичний потенціал моделі. The paper considers a problem of autonomous navigation for an unmanned aerial vehicle (UAV). The main steps of the model construction are described and a method for finding its parameters is presented which is based on ASIFT algorithm that uses video stream as input source. The results of experimental simulation of navigation without GPS signal are presented which confirm practical potential of the model implementation. 2016 Article Моделирование автономной навигации беспилотного летательного аппарата на основе обработки видеоданных / Д.В. Волошин // Электронное моделирование. — 2016. — Т. 38, № 3. — С. 109-118. — Бібліогр.: 13 назв. — рос. 0204-3572 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/115761 004.2:004.93: 004.94 ru Электронное моделирование Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Russian |
| topic |
Применение методов и средств моделирования Применение методов и средств моделирования |
| spellingShingle |
Применение методов и средств моделирования Применение методов и средств моделирования Волошин, Д.В. Моделирование автономной навигации беспилотного летательного аппарата на основе обработки видеоданных Электронное моделирование |
| description |
Рассмотрена задача автономной навигации беспилотного летательного аппарата. Описаны основные этапы построения модели автономной навигации и разработан метод определения ее параметров с помощью алгоритма ASIFT на основе обработки данных видеоряда. Приведены результаты экспериментального моделирования навигации без наличия GPS сигнала, которые подтверждают практический потенциал модели. |
| format |
Article |
| author |
Волошин, Д.В. |
| author_facet |
Волошин, Д.В. |
| author_sort |
Волошин, Д.В. |
| title |
Моделирование автономной навигации беспилотного летательного аппарата на основе обработки видеоданных |
| title_short |
Моделирование автономной навигации беспилотного летательного аппарата на основе обработки видеоданных |
| title_full |
Моделирование автономной навигации беспилотного летательного аппарата на основе обработки видеоданных |
| title_fullStr |
Моделирование автономной навигации беспилотного летательного аппарата на основе обработки видеоданных |
| title_full_unstemmed |
Моделирование автономной навигации беспилотного летательного аппарата на основе обработки видеоданных |
| title_sort |
моделирование автономной навигации беспилотного летательного аппарата на основе обработки видеоданных |
| publisher |
Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України |
| publishDate |
2016 |
| topic_facet |
Применение методов и средств моделирования |
| url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/115761 |
| citation_txt |
Моделирование автономной навигации беспилотного летательного аппарата на основе обработки видеоданных / Д.В. Волошин // Электронное моделирование. — 2016. — Т. 38, № 3. — С. 109-118. — Бібліогр.: 13 назв. — рос. |
| series |
Электронное моделирование |
| work_keys_str_mv |
AT vološindv modelirovanieavtonomnojnavigaciibespilotnogoletatelʹnogoapparatanaosnoveobrabotkivideodannyh |
| first_indexed |
2025-07-08T09:19:44Z |
| last_indexed |
2025-07-08T09:19:44Z |
| _version_ |
1837069905737809920 |
| fulltext |
ÓÄÊ 004.2:004.93: 004.94
Ä.Â. Âîëîøèí
Èí-ò ïðîãðàììíûõ ñèñòåì ÍÀÍ Óêðàèíû
(Óêðàèíà, 03187, Êèåâ, ïð-ò Àêàäåìèêà Ãëóøêîâà, 40 ã,
òåë: +380954900641, e-mail: wdmytriy@gmail.com)
Ìîäåëèðîâàíèå àâòîíîìíîé
íàâèãàöèè áåñïèëîòíîãî ëåòàòåëüíîãî àïïàðàòà
íà îñíîâå îáðàáîòêè âèäåîäàííûõ
Ðàññìîòðåíà çàäà÷à àâòîíîìíîé íàâèãàöèè áåñïèëîòíîãî ëåòàòåëüíîãî àïïàðàòà. Îïèñà-
íû îñíîâíûå ýòàïû ïîñòðîåíèÿ ìîäåëè àâòîíîìíîé íàâèãàöèè è ðàçðàáîòàí ìåòîä îïðå-
äåëåíèÿ åå ïàðàìåòðîâ ñ ïîìîùüþ àëãîðèòìà ASIFT íà îñíîâå îáðàáîòêè äàííûõ âèäåî-
ðÿäà. Ïðèâåäåíû ðåçóëüòàòû ýêñïåðèìåíòàëüíîãî ìîäåëèðîâàíèÿ íàâèãàöèè áåç íàëè÷èÿ
GPS ñèãíàëà, êîòîðûå ïîäòâåðæäàþò ïðàêòè÷åñêèé ïîòåíöèàë ìîäåëè.
Ðîçãëÿíóòî çàäà÷ó àâòîíîìíî¿ íàâ³ãàö³¿ áåçï³ëîòíîãî ë³òàëüíîãî àïàðàòó. Îïèñàíî îñíîâ-
í³ åòàïè ïîáóäîâè ìîäåë³ àâòîíîìíî¿ íàâ³ãàö³¿ òà ðîçðîáëåíî ìåòîä âèçíà÷åííÿ ¿¿ ïàðà-
ìåòð³â ç âèêîðèñòàííÿì àëãîðèòìó ASIFT íà îñíîâ³ îáðîáêè äàíèõ â³äåîðÿäó. Íàâåäåíî
ðåçóëüòàòè åêñïåðèìåíòàëüíîãî ìîäåëþâàííÿ íàâ³ãàö³¿ áåç íàÿâíîñò³ GPS ñèãíàëó, ÿê³
ï³äòâåðäæóþòü ïðàêòè÷íèé ïîòåíö³àë ìîäåë³.
Ê ë þ ÷ å â û å ñ ë î â à: àâòîíîìíàÿ íàâèãàöèÿ, áåñïèëîòíûé ëåòàòåëüíûé àïïàðàò,
ASIFT, êîìïüþòåðíîå çðåíèå.
 íàñòîÿùåå âðåìÿ àêòóàëüíîé ÿâëÿåòñÿ çàäà÷à àýðîðàçâåäêè — êîìïëåêñà
ìåðîïðèÿòèé äëÿ îáíàðóæåíèÿ îáúåêòîâ ñ ïîìîùüþ áåñïèëîòíûõ ëåòà-
òåëüíûõ àïïàðàòîâ (ÁÏËÀ) [1]. Áåñïèëîòíûé ëåòàòåëüíûé àïïàðàò ïðè-
íàäëåæèò ê êëàññó áåñïèëîòíûõ âîçäóøíûõ òðàíñïîðòíûõ àïïàðàòîâ, óï-
ðàâëÿåìûõ äèñòàíöèîííî. Â ñîîòâåòñòâèè ñ êëàññèôèêàöèåé ìåæäóíàðîä-
íîé îðãàíèçàöèè ãðàæäàíñêîé àâèàöèè ýòî ñàìîëåò áåç ïèëîòà íà áîðòó. Â
[2] äàíî îïðåäåëåíèå äâóõ îñíîâíûõ òèïîâ ÁÏËÀ — «êðûëüÿ» è «êîïòåð»,
èìåþùèõ ðàçëè÷íûå õàðàêòåðèñòèêè (ìåõàíèêó ïîëåòà, ýôôåêòèâíóþ âû-
ñîòó ïîëåòà è äð.)
Ïðè âûïîëíåíèè çàäà÷ àýðîðàçâåäêè â ðåàëüíûõ óñëîâèÿõ ÷àñòî òå-
ðÿåòñÿ ñâÿçü ñ îïåðàòîðîì ÁÏËÀ èëè ïðîèñõîäèò èñêàæåíèå GPS ñèãíàëà.
Îäíèì èç ñïîñîáîâ ðåøåíèÿ äàííîé ïðîáëåìû ÿâëÿåòñÿ ïåðåõîä ÁÏËÀ â
àâòîíîìíûé ðåæèì, êîãäà ðåøåíèÿ ïî íàâèãàöèè ïðèíèìàþòñÿ èñêëþ-
ISSN 0204–3572. Ýëåêòðîí. ìîäåëèðîâàíèå. 2016. Ò. 38. ¹ 3 109
� Ä.Â. Âîëîøèí, 2016
÷èòåëüíî ýëåêòðîííûì áîðòîâûì êîìïüþòåðîì áåç ó÷àñòèÿ îïåðàòîðà íà
îñíîâå äîñòóïíûõ äàííûõ ïîëåòà, íàïðèìåð äàííûõ âèäåîïîòîêà ñ êà-
ìåðû ÁÏËÀ.
Ïîñòàíîâêà çàäà÷è. Ñòàíäàðòíûå íàâèãàöèîííûå ñèñòåìû ÁÏËÀ çà-
âèñÿò îò ñèñòåìû ãëîáàëüíîãî ïîçèöèîíèðîâàíèÿ (GPS) è áëîêà èíåð-
öèîííîãî èçìåðåíèÿ (IMU, Inertial Measurement Unit) [3]. Â ëåòàòåëüíûõ
àïïàðàòàõ ñèãíàë GPS ìîæåò áûòü çàáëîêèðîâàí ëèáî ïðèíÿò ñ ïîìåõàìè
(îñîáåííî íà ãðàæäàíñêèõ ÷àñòîòàõ). Îäíàêî IMU àêêóìóëèðóåò îøèáêó è
÷åðåç íåñêîëüêî ñåêóíä (äëÿ ìàëîãàáàðèòíûõ ëåòàòåëüíûõ àïïàðàòîâ, èñ-
ïîëüçóþùèõ äåøåâûå IMU) äàííûå èçìåðåíèé ñòàíîâÿòñÿ ëîæíûìè. Â
ñâÿçè ñ ýòèì áîëüøîå ÷èñëî èññëåäîâàíèé íàïðàâëåíî íà ïîâûøåíèå
ýôôåêòèâíîñòè è íàäåæíîñòè GPS/IMU íàâèãàöèè ñ èñïîëüçîâàíèåì âè-
äåîêàìåðû ÁÏËÀ. Íàâèãàöèÿ íà îñíîâå çðåíèÿ (VBN, Vision-Based Navi-
gation) ïîçâîëÿåò îïðåäåëÿòü ïîçèöèè íàáëþäåíèÿ ñ èñïîëüçîâàíèåì, íà-
ïðèìåð, àëãîðèòìà ðàñøèðåííîãî ôèëüòðà Êàëìàíà [4] äëÿ òî÷íîãî îïðå-
äåëåíèÿ ïàðàìåòðîâ ïîçèöèè ëåòàòåëüíîãî àïïàðàòà.
Äðóãèì ñîâðåìåííûì ïîäõîäîì ê ðåøåíèþ ýòîé çàäà÷è ÿâëÿåòñÿ íà-
âèãàöèÿ íà îñíîâå ïîõîæèõ ïðèçíàêîâ (FBN, Feature-Based Navigation) [5]
èëè êîíòðîëüíûõ òî÷åê ìåñòíîñòè [6]. Ýòîò ïîäõîä îñíîâàí íà ñðàâíåíèè
òåêóùèõ èçîáðàæåíèé, ñíÿòûõ ñ áîðòîâîé âèäåîêàìåðû, ñ ïðåäûäóùèìè
ýòàëîííûìè èçîáðàæåíèÿìè, êàê ïðàâèëî, ïîëó÷åííûìè, êîãäà GPS ñèã-
íàë áûë ãàðàíòèðîâàííî êîððåêòíûì. Ñèñòåìà ñðàâíèâàåò ìåñòî ïîõîæèõ
ïðèçíàêîâ (äëÿ êîòîðûõ â áîðòîâîé ïàìÿòè ìîãóò áûòü çàïèñàíû êîîð-
äèíàòû), ïîëó÷åííûõ èçîáðàæåíèé, ÷òîáû ñ èõ ïîìîùüþ îïðåäåëèòü ìåñòî-
ïîëîæåíèå ÁÏËÀ.
Îïåðàòèâíàÿ ðåàêöèÿ íà èçìåíåíèå âíåøíåé îáñòàíîâêè è ïðèíÿòèå
ðåøåíèé â ðåæèìå ðåàëüíîãî âðåìåíè, îáðàáîòêà âèäåîäàííûõ ñðåäñòâà-
ìè, äîñòóïíûìè ÁÏËÀ, íàâèãàöèÿ íà îñíîâå äèíàìè÷åñêèõ äàííûõ ÿâ-
ëÿþòñÿ â íàñòîÿùåå âðåìÿ íàèáîëåå àêòóàëüíûìè çàäà÷àìè.
Ðàññìîòðèì çàäà÷ó àâòîíîìíîé íàâèãàöèè ÁÏËÀ òèïà «êðûëüÿ» â
ñëó÷àå óòðàòû ñâÿçè ñ îïåðàòîðîì. Ýòà çàäà÷à îñîáåííî àêòóàëüíà, êîãäà
ñèãíàë GPS áëîêèðóåòñÿ èëè ïîäìåíÿåòñÿ, ÷òî âûçûâàåò ñáîè â óïðàâëå-
íèè àïïàðàòîì è âåäåò ê åãî óòðàòå, ëèáî â ñëó÷àå ñòîëêíîâåíèÿ ñ ïðå-
ïÿòñòâèåì èëè ðàçðÿäêè àêêóìóëÿòîðà.  òàêèõ ñëó÷àÿõ íåîáõîäèìî, ÷òîáû
ÁÏËÀ ìîã ñàìîñòîÿòåëüíî îïðåäåëèòü ñâîå ìåñòîïîëîæåíèå è ñïëàíèðîâàòü
ìàðøðóò âîçâðàùåíèÿ íà áàçîâóþ ñòàíöèþ.
Ñòðóêòóðíàÿ ñõåìà ìîäóëåé óïðàâëåíèÿ è íàâèãàöèè ÁÏËÀ ïðèâå-
äåíà íà ðèñ. 1. Çàäà÷à àâòîíîìíîé íàâèãàöèè âîçíèêàåò ïðè ïîòåðå ñâÿçè
ìåæäó ïåðâûì 5 è âòîðûì 9 ïðèåìîïåðåäàþùèìè ìîäóëÿìè è íåîáõîäè-
ìîñòè ïðèíÿòèÿ ðåøåíèÿ àâòîïèëîòîì 4 íà îñíîâå äàííûõ àïïàðàòóðû
íàáëþäåíèÿ 3.
Ä.Â. Âîëîøèí
110 ISSN 0204–3572. Electronic Modeling. 2016. V. 38. ¹ 3
 òèïè÷íîé ìîäèôèêàöèè ÁÏËÀ â áëîêå 3 íàõîäÿòñÿ: êàìåðà íàáëþ-
äåíèÿ, ãèðîñêîï, àëüòèìåòð, äàò÷èêè ñêîðîñòåé (âêëþ÷àÿ äàò÷èêè óãëîâûõ
ñêîðîñòåé) íà îñíîâå GPS êîîðäèíàò è, â ðåäêèõ ñëó÷àÿõ, òåëåâèçîð. Â
òàêîé êîíôèãóðàöèè àíàëèç è îáðàáîòêà äàííûõ äëÿ îïðåäåëåíèÿ ìåñòî-
ïîëîæåíèÿ â àíàëèòè÷åñêîì âèäå ÿâëÿåòñÿ î÷åíü ñëîæíîé çàäà÷åé, îñî-
áåííî â ñëó÷àå ìîäåëèðîâàíèÿ ðåàëüíîé ñèòóàöèè. Òàêèå ôàêòîðû êàê
ïîðûâû âåòðà, èçìåíåíèå âûñîòû âñëåäñòâèå äàâëåíèÿ, îáëà÷íîñòü î÷åíü
ñëîæíî èçìåðèòü òî÷íî è òåì áîëåå çàïðîãðàììèðîâàòü â äåòåðìèíèðî-
âàííóþ ìîäåëü óïðàâëåíèÿ.
Ñëåäîâàòåëüíî, ïðè ìîäåëèðîâàíèè íåîáõîäèìî ó÷èòûâàòü ñòîõàñòè-
÷åñêèå âîçìóùåíèÿ, âëèÿþùèå íà ðåøåíèÿ àâòîïèëîòà, è ïîñòîÿííî êîð-
ðåêòèðîâàòü ðàáîòó ðóëåâîãî ìîäóëÿ 6 è àýðîäèíàìè÷åñêèõ ðóëåé 7, ÷òî-
áû èçáåæàòü íàêîïëåíèÿ îøèáêè. Ýòî îñîáåííî àêòóàëüíî ïðè íàëè÷èè
ôàêòîðà ñëó÷àéíîñòè. Áîëåå òîãî, êîîðäèíàöèÿ ðàáîòû âñåõ ìîäóëåé íå
âñåãäà âîçìîæíà íà ïðîãðàììíîì óðîâíå ïðîøèâêè àâòîïèëîòà è âîçíè-
êàåò ïîòðåáíîñòü óïðîùåíèÿ ìîäåëè óïðàâëåíèÿ.
Ìîäåëèðîâàíèå àâòîíîìíîé íàâèãàöèè áåñïèëîòíîãî ëåòàòåëüíîãî àïïàðàòà
ISSN 0204–3572. Ýëåêòðîí. ìîäåëèðîâàíèå. 2016. Ò. 38. ¹ 3 111
Ðèñ. 1. Ñòðóêòóðíàÿ ñõåìà ÁÏËÀ: 1 — äâèãàòåëüíàÿ óñòàíîâêà; 2 — êîíòðîëëåð; 3 —
àïïàðàòóðà íàáëþäåíèÿ; 4 — àâòîïèëîò; 5 è 9 — ïåðâûé è âòîðîé ïðèåìîïåðåäàþùèå
ìîäóëè; 6 — ðóëåâîé ïðèâîä; 7 — àýðîäèíàìè÷åñêèå ðóëè; 8 — áëîê óïðàâëåíèÿ; 10 —
áëîê îáðàáîòêè è îòîáðàæåíèÿ èíôîðìàöèè
Òàêèì îáðàçîì, â ðàññìàòðèâàåìîì ñëó÷àå çàäà÷à àâòîíîìíîé íàâè-
ãàöèè ñîñòîèò â îïðåäåëåíèè ãåîãðàôè÷åñêèõ êîîðäèíàò è èñòèííîãî êóð-
ñà ÁÏËÀ â óñëîâèè ïîëåòà áåç ñèãíàëà GPS ñ èñïîëüçîâàíèåì äàííûõ
êàìåðû âèäåîíàáëþäåíèÿ è àâòîìàòè÷åñêîãî óïðàâëåíèÿ ïîëåòîì ñ ó÷å-
òîì ýòèõ äàííûõ.
Ïîñòðîåíèå ìîäåëè ñ ïîìîùüþ àëãîðèòìà ASIFT. Âèäåîðÿä èçîá-
ðàæåíèé N êàäðîâ ñ êàìåðû íàáëþäåíèÿ çàäàåò âðåìåííîé ðÿä i it tN0
... .
Ðàññìîòðèì êëþ÷åâûå òî÷êè íà ïîñëåäîâàòåëüíûõ êàäðàõ âèäåîðÿäà
i it t, �1. Îïðåäåëèì àôôèííîå îòîáðàæåíèå A ñî ñòðîãî ïîëîæèòåëüíûì
äåòåðìèíàíòîì, èìåþùåå îäíîçíà÷íîå ðàçëîæåíèå:
A
a b
c d
H R T Rt� �
��
�
� �� �
1 2( ) ( )
�
��
��
�
�
��
�
�
�
� �
� �
cos sin
sin cos
cos sin
sin co
t 0
0 1 s
�
��
�
,
ãäå� �0, �— äåòåðìèíàíò A; Ri — ïîâîðîòû êàìåðû ïîä óãëîì
��[ , )0 ;
Tt — ñìåùåíèå êàìåðû, ïðåäñòàâëåííîé äèàãîíàëüíîé ìàòðèöåé, èìåþùåé
ïåðâîå ñîáñòâåííîå ÷èñëî t �1, à âòîðîå t = 1.
Äëÿ íàõîæäåíèÿ ýòèõ ìàòðèö èñïîëüçóåì àëãîðèòì ASIFT [7], ïîçâî-
ëÿþùèé ïîëó÷èòü âûáîðêó ïðîåêöèé íà èñõîäíûå èçîáðàæåíèÿ, ïîëó÷åí-
íûå ïðè âàðüèðîâàíèè äâóõ îñåé êîîðäèíàò êàìåðû, à èìåííî óãëîâ
øèðîòû è âûñîòû. Ïðè ýòîì èñïîëüçóåòñÿ ìåòîä SIFT [8], ïðåäñòàâëÿþ-
ùèé ñîáîé àëãîðèòì íà îñíîâå êîìïüþòåðíîãî çðåíèÿ, ïîçâîëÿþùèé íà-
õîäèòü ëîêàëüíûå õàðàêòåðèñòèêè èçîáðàæåíèé, íåçàâèñèìûå îò àôôèí-
íûõ ïðåîáðàçîâàíèé.
Êàê ïîêàçàíî íà ðèñ. 2, ìåòîä SIFT ïîçâîëÿåò äîïîëíèòü ASIFT, èìè-
òèðóÿ äâà ïàðàìåòðà, ìîäåëèðóþùèõ íàïðàâëåíèå îïòè÷åñêîé îñè êàìåðû
(îðèãèíàë è ñìîäåëèðîâàííûå èçîáðàæåíèÿ ïðåäñòàâëåíû ñîîòâåòñòâåííî
êâàäðàòàìè è ïàðàëëåëîãðàììàìè). Çàòåì ñ ïîìîùüþ ìåòîäà SIFT ñðàâíè-
âàþòñÿ ñìîäåëèðîâàííûå èçîáðàæåíèÿ. Â ASIFT ýôôåêòèâíî èñïîëüçóþò-
ñÿ âñå øåñòü ïàðàìåòðîâ àôôèííîãî ïðåîáðàçîâàíèÿ, ÷òî ïîçâîëÿåò ðàñ-
ñìàòðèâàòü è îáðàáàòûâàòü ñëó÷àè, â êîòîðûõ îðèãèíàëüíûé ìåòîä SIFT
íå ðàáîòàåò.
Àôôèííîå èñêàæåíèå ÿâëÿåòñÿ êëþ÷åâîé ìåòðèêîé, îïðåäåëÿþùåé,
íàñêîëüêî òî÷íî äàííûé àëãîðèòì ìîæåò âîññòàíîâèòü ïðåîáðàçîâàíèå. Â
òî âðåìÿ êàê àëãîðèòì SIFT ìîæåò îáðàáîòàòü àôôèííîå èñêàæåíèå ðàç-
ìåðà 2, àëãîðèòìû Harris-Afiine è Gesse-Affine — 2,5 [9], àëãîðèòì ASIFT
äàåò àäåêâàòíûå ðåçóëüòàòû ïðè àôôèííîì èñêàæåíèè â 32 åäèíèöû è
Ä.Â. Âîëîøèí
112 ISSN 0204–3572. Electronic Modeling. 2016. V. 38. ¹ 3
âûøå. Ýòî îñîáåííî âàæíî äëÿ ðåøåíèÿ ðàññìàòðèâàåìîé çàäà÷è, òàê êàê
ãîðèçîíò êàìåðû íàáëþäåíèÿ ÁÏËÀ ìîæåò äîñòàòî÷íî ðåçêî èçìåíèòüñÿ,
íàïðèìåð ïðè íàáîðå âûñîòû.  ñëó÷àå, êîãäà èçìåíåíèå óãëà çðåíèÿ
ïðîèñõîäèò ïî íåñêîëüêèì îñÿì, àëãîðèòì ASIFT ïîçâîëÿåò êîððåêòíî
îáðàáàòûâàòü âõîäíûå äàííûå.
Ìåòîä SIFT èìååò ñîáñòâåííûé êðèòåðèé îøèáêè. Îäíàêî, êàê ïðà-
âèëî, îøèáêè 2-ãî ðîäà ïðîïóñêàþòñÿ äàæå â ïàðàõ èçîáðàæåíèé, êîòîðûå
íå ñîîòâåòñòâóþò îäíîìó è òîìó æå íàáîðó êëþ÷åâûõ òî÷åê. Àëãîðèòì
ASIFT, â ñâîþ î÷åðåäü, ïîçâîëÿåò ñðàâíèâàòü ìíîãî ïàð, âñëåäñòâèå ÷åãî
ìîæåò íàêàïëèâàòüñÿ ìíîãî íåïðàâèëüíûõ ñîîòâåòñòâèé, êîòîðûå íåîáõî-
äèìî îòôèëüòðîâàòü. Âàæíûì êðèòåðèåì äîïóñòèìîñòè ñîîòâåòñòâèÿ ÿâ-
ëÿåòñÿ ñîâìåñòèìîñòü ýïèïîëÿðíîé ãåîìåòðèè. Ïðîâåðêà äîïóñòèìîñòè
îñóùåñòâëÿåòñÿ ñëåäóþùèì îáðàçîì: ïóñòü åñòü ïàðà îòêàëèáðîâàííûõ
êàìåð (â äàííîì ñëó÷àå äâà êàäðà âðåìåííîãî ðÿäà) è ïóñòü x — îäíî-
ðîäíûå êîîðäèíàòû òî÷êè èç êàäðà it , à �x — èç êàäðà it�1. Òîãäà äîëæíà
ñóùåñòâîâàòü ìàòðèöà F ðàçìåðà 3 � 3, òàêàÿ, ÷òî � �x TF x 0 .
Èñïîëüçóåì ìåòîä ORSA [10], áîëåå íàäåæíûé, ÷åì èçâåñòíàÿ ïðîöå-
äóðà RANSAC [11], äëÿ òîãî ÷òîáû èçáàâèòüñÿ îò àíîìàëüíûõ òî÷åê è
ëîêàëüíûõ íåñîîòâåòñòâèé.  ðåçóëüòàòå îñòàåòñÿ ìíîæåñòâî êëþ÷åâûõ
òî÷åê. Çàòåì ñ ïîìîùüþ àïïàðàòà ýïèïîëÿðíîé ãåîìåòðèè íàõîäèì ìàòðè-
öó ïðîåêòèâíîãî ïðåîáðàçîâàíèÿ íà îñíîâå êëþ÷åâûõ òî÷åê, ïîëó÷åííûõ
â ðåçóëüòàòå ðàáîòû àëãîðèòìà ASIFT. Êàæäîå èçîáðàæåíèå it ïðåîáðà-
çóåòñÿ ïîñðåäñòâîì ìîäåëèðîâàíèÿ âñåõ âîçìîæíûõ àôèííûõ èñêàæåíèé,
Ìîäåëèðîâàíèå àâòîíîìíîé íàâèãàöèè áåñïèëîòíîãî ëåòàòåëüíîãî àïïàðàòà
ISSN 0204–3572. Ýëåêòðîí. ìîäåëèðîâàíèå. 2016. Ò. 38. ¹ 3 113
Ðèñ. 2. Ñõåìà ðàáîòû àëãîðèòìà ASIFT
âûçâàííûõ îïòè÷åñêèì èçìåíåíèåì îðèåíòàöèè îñè êàìåðû â ôðîíòàëü-
íîì ïîëîæåíèè. Ýòè èñêàæåíèÿ çàâèñÿò îò äâóõ ïàðàìåòðîâ: äîëãîòû
è
øèðîòû �. Âñå ñìîäåëèðîâàííûå èçîáðàæåíèÿ ñðàâíèâàþòñÿ ñ ïîìîùüþ
àëãîðèòìà ASIFT, êîòîðûé ìîæíî çàìåíèòü ëþáûì äðóãèì àëãîðèòìîì
îïðåäåëåíèÿ ïîõîæåñòè ïðèçíàêîâ íà èçîáðàæåíèÿõ.
Çàäà÷åé ìîäåëèðîâàíèÿ ÿâëÿåòñÿ íàõîæäåíèå ìàòðèöû ïîâîðîòà R è
ñìåùåíèÿ T àôôèííîãî îòîáðàæåíèÿ A.
Ìîäåëèðîâàíèå íà îñíîâå îáðàáîòêè âèäåîäàííûõ. Âèäåîðÿä ñ
êàìåðû íàáëþäåíèÿ ñîäåðæèò íàèáîëåå ïîëíóþ èíôîðìàöèþ â ñëó÷àå
ïîòåðè GPS ñèãíàëà è ñ ó÷åòîì äàííûõ î ñêîðîñòè è âûñîòå ïîçâîëÿåò
äîñòàòî÷íî òî÷íî îïðåäåëèòü ìåñòîïîëîæåíèå àïïàðàòà. Ðàññìîòðèì îñ-
íîâíûå ýòàïû ìîäåëèðîâàíèÿ.
1. Íàõîæäåíèå øàáëîíîâ êëþ÷åâûõ òî÷åê. Íà ïåðâîì ýòàïå àëãîðèòì
ðàáîòàåò ñ äâóìÿ (è áîëåå) ïîñëåäíèìè êàäðàìè âèäåîðÿäà, àíàëèçèðóÿ
ïîõîæèå øàáëîíû êëþ÷åâûõ òî÷åê íà îñíîâå ìîäèôèöèðîâàííîãî ASIFT.
Ïðèìåð ñîîòâåòñòâèÿ ïðèâåäåí íà ðèñ. 3 (ñì. âêëåéêó), ãäå ïðÿìîóãîëüíèê
ñîîòâåòñòâóåò ïðîåêòèâíîé ìàòðèöå, à êðóãàìè îáîçíà÷åíà íàéäåííàÿ êëþ-
÷åâaÿ òî÷êà.
2. Íàõîæäåíèå ìàòðèöû ïðîåêòèâíîãî ïðåîáðàçîâàíèÿ. Íà ýòîì ýòà-
ïå íåîáõîäèìî âû÷èñëèòü ôóíäàìåíòàëüíóþ ìàòðèöó F, èñïîëüçóÿ, íà-
ïðèìåð, àëãîðèòì âîñüìè òî÷åê [12]: E A FA� � , ãäå A ìàòðèöà âíóòðåííèõ
ïàðàìåòðîâ êàìåðû âèäà
A
u
v
x
y�
�
�
�
�
�
�
� �
�
0
00
0 0 1
.
Çäåñü ïàðàìåòðû � ��x y ñîîòâåòñòâóþò ôîêóñíîìó ðàññòîÿíèþ; � �
��
y tan — óãîë íàêëîíà ïèêñåëåé; u v0 0, — ïðèíöèïèàëüíàÿ òî÷êà (òî÷-
êà ïåðåñå÷åíèÿ ïëîñêîñòè èçîáðàæåíèÿ ñ îïòè÷åñêîé îñüþ, ÷òî ñîâïàäàåò
ñ öåíòðîì èçîáðàæåíèÿ).
3. Âîññòàíîâëåíèå ãåîãðàôè÷åñêèõ êîîðäèíàò îáúåêòà. Äëÿ âîññòà-
íîâëåíèÿ àôôèííîãî ïðåîáðàçîâàíèÿ (ðèñ. 4) íåîáõîäèìî ðàçëîæèòü E,
ñîãëàñíî îïðåäåëåíèþ T Rx� ñ ïîìîùüþ SVD ðàçëîæåíèÿ [13] íà òðè
ìàòðèöû: E ULV� �1.
Ââåäåì ñïåöèàëüíóþ ìàòðèöó
W �
��
�
�
�
�
�
�
�
�
�
0 1 0
1 0 0
0 0 1
,
Ä.Â. Âîëîøèí
114 ISSN 0204–3572. Electronic Modeling. 2016. V. 38. ¹ 3
íåîáõîäèìóþ äëÿ ðàçëîæåíèÿ: R UW V� ��1 . Ïðè ýòîì T UWLUx � �,
T
tx ty
tz tx
ty tx
x �
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
0
0
0
.
Èñïîëüçóÿ ìàòðèöû ïåðåíîñà Ò è ïîâîðîòà R, ìîæíî âîññîçäàòü òðàåê-
òîðèþ è ñêîðîñòü äâèæåíèÿ ÁÏËÀ, êîòîðàÿ ñ÷èòûâàåòñÿ ñ ýëåêòðîííîãî
äàò÷èêà 3 (ñì. ðèñ. 1).
Òàêèì îáðàçîì, ìîäåëü ïîçèöèè ÁÏËÀ íà i-ì ïðîìåæóòêå èìååò âèä
X T Xn
i
x n
i� � �1.
Ðåçóëüòàòû ýêñïåðèìåíòàëüíîãî ìîäåëèðîâàíèÿ. Ïðè ýêñïåðèìåí-
òàëüíîì ìîäåëèðîâàíèè èñïîëüçîâàíà âûáîðêà âèäåî, ñíÿòûõ ðåàëüíûìè
ÁÏËÀ (ïðèìåð âèäåîôðàãìåíòà ïðèâåäåí íà ðèñ. 5 (ñì. âêëåéêó). Ðå-
çóëüòàòû ìîäåëèðîâàíèÿ äîñòàòî÷íî òî÷íî ñîâïàäàþò ñ äàííûìè, ïîëó-
÷åííûìè ñ GPS íàâèãàòîðà â íà÷àëå ðàáîòû àëãîðèòìà, íî ïî ìåðå íàêîï-
ëåíèÿ ñèñòåìàòè÷åñêîé îøèáêè íàêàïëèâàåòñÿ ïðîãðåññèâíàÿ ïîãðåøíîñòü è
òî÷íîñòü ñíèæàåòñÿ. Ïðè ñóùåñòâåííûõ ïîãðåøíîñòÿõ öåëåñîîáðàçíî èñ-
ïîëüçîâàòü ïîïðàâêè (íàïðèìåð, äèñêðåòèçèðîâàííûå ïîïðàâêè ñ äàò÷è-
êîâ äëÿ êîìïåíñàöèè). Ïðè ìîäåëèðîâàíèè áûëà èñïîëüçîâàíà êîððåêöèÿ
ïðîãíîçà ïîçèöèè ñ èñïîëüçîâàíèåì äàííûõ GPS íàâèãàòîðà ñ äèñêðå-
òèçàöèåé 10 ñ.
Ìîäåëèðîâàíèå àâòîíîìíîé íàâèãàöèè áåñïèëîòíîãî ëåòàòåëüíîãî àïïàðàòà
ISSN 0204–3572. Ýëåêòðîí. ìîäåëèðîâàíèå. 2016. Ò. 38. ¹ 3 115
Ðèñ. 4. Èçìåíåíèå ïîçèöèè êëþ÷åâîé òî÷êè ïðè ïðîåêòèâíîì ïðåîáðàçîâàíèè ìàòðèöàìè
R è T
Òèï íàâèãàöèè �c, % �max , %
IMU + GPS êîððåêöèÿ 13,6 25,1
ASIFT 27,8 26,9
ASIFT + GPS êîððåêöèÿ 12,2 19,8
Ðåçóëüòàòû ýêñïåðèìåíòàëüíûõ èññëåäîâàíèé äëÿ ðàçëè÷íûõ òèïîâ
íàâèãàöèè ïðèâåäåíû â òàáëèöå, ãäå ñðåäíÿÿ ïîãðåøíîñòü äëÿ j-ãî âèäåî-
ôðàãìåíòà ðàññ÷èòàíà ïî ôîðìóëå
� c
j
i
N i i
iN
X X
X X
�
�
��
1
100
0
0
| |
|| ||
%
ï ô
ô ô
,
ìàêñèìàëüíîå çíà÷åíèå ïîãðåøíîñòè ïðîãíîçèðîâàíèÿ — ïî ôîðìóëå
�max max
| |
|| ||
j
i i
i
X X
X X
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
ï ô
ô ô
0
.
Ñîîòâåòñòâåííî
� �c
j
M
c
j
M
�
�
1
1
, � �max max�
�
1
1M j
M
j .
Çäåñü X i
ï è X i
ô — ïðîãíîçèðóåìîå è ôàêòè÷åñêîå çíà÷åíèÿ ïàðàìåòðîâ
ïîçèöèè îáúåêòà íà i-ì êàäðå âèäåîôðàãìåíòà; M — ÷èñëî îáðàáîòàííûõ â
ýêñïåðèìåíòå âèäåîôðàãìåíòîâ, M = 17.
Ðåçóëüòàòû ìíîãî÷èñëåííûõ èññëåäîâàíèé ïîäòâåðæäàþò öåëåñîîá-
ðàçíîñòü ïðèìåíåíèÿ ðàçðàáîòàííîãî ìåòîäà äëÿ ðåøåíèÿ çàäà÷ àâòî-
íîìíîé íàâèãàöèè, â ÷àñòíîñòè äëÿ ÁÏËÀ òèïà «êðûëüÿ». Íà ðèñ. 6 (ñì.
âêëåéêó) ïðèâåäåí ïðèìåð ìîäåëèðîâàíèÿ ïóòè ÁÏËÀ.
Âûâîäû
Òàêèì îáðàçîì, ïîñòðîåíà ìîäåëü àâòîíîìíîé íàâèãàöèè ÁÏËÀ. Ðàçðà-
áîòàííûå ìåòîäû è àëãîðèòìû ïîçâîëÿþò ïî ñåðèè âèäåîêàäðîâ îïðå-
äåëÿòü ãåîãðàôè÷åñêèå êîîðäèíàòû è èñòèííûé êóðñ ÁÏËÀ. Ðåçóëüòàòû
ýêñïåðèìåíòàëüíûõ èññëåäîâàíèé ïîêàçàëè, ÷òî ðàçðàáîòàííûé ìåòîä àâ-
òîíîìíîé íàâèãàöèè ñ GPS êîððåêöèåé áîëåå ýôôåêòèâåí ïî ñðàâíåíèþ ñ
ìåòîäîì IMU+GPS è èìååò áîëåå øèðîêóþ îáëàñòü ïðèìåíåíèÿ. Äàííûé
ïîäõîä áîëåå ÷óâñòâèòåëåí ê ôëóêòóàöèÿì ñêîðîñòè ÁÏËÀ è ê îøèáêå
èçìåðåíèÿ, íî â òî æå âðåìÿ ïîçâîëÿåò ýôôåêòèâíî ðåøàòü çàäà÷ó íàâè-
ãàöèè áåç íàëè÷èÿ GPS ñèãíàëà, ÷òî èìååò ïðàêòè÷åñêîå çíà÷åíèå.
ÑÏÈÑÎÊ ËÈÒÅÐÀÒÓÐÛ
1. Dufrene Jr W.R. Application of artificial intelligence techniques in uninhabited aerial vehi-
cle flight // Digital Avionics Systems Conference, 2003. DASC’03. The 22nd // IEEE. —
2003. — Vol. 2 — P. 3—8.
2. Cir I. 328 AN/190 // Unmanned Aircraft Systems (UAS) Circular. — 2011.
Ä.Â. Âîëîøèí
116 ISSN 0204–3572. Electronic Modeling. 2016. V. 38. ¹ 3
3. Sukkarieh S., Nebot E.M., Durrant-Whyte H.F. A high integrity IMU/GPS navigation loop
for autonomous land vehicle applications // Robotics and Automation. IEEE Transactions. —
1999. — Vol. 15, No. 3. — P. 572—578.
4. Voloshyn D. Kalman filtering methods for eliminating noises in multi-agent system with in-
complete information // Theoretical and Applied Aspects of Cybernetics. Proc. of the 2nd
International Scientific Conference of Students and Young Scientists — Kyiv: Bukrek, 2012. —
204 p.
5. Sinopoli B., Micheli M., Donato G., Koo T.J. Vision based navigation for an unmanned aerial
vehicle // Robotics and Automation, 2001. Proc. 2001 ICRA. IEEE International Conf. —
2001. — Vol. 2. — P. 1757—1764.
6. Samadzadegan F., Hahn M., Saeedi S. Position estimation of aerial vehicle based on a vision
aided navigation system // Proc. of Visualization and Exploration of Geospatial Data,
Stuttgart. — 2007.
7. Yu G., Morel J.-M. Asift: An algorithm for fully affine invariant comparison // Image Pro-
cessing On Line. — 2011. — Vol. 1.
8. Lowe D.G. Object recognition from local scale-invariant features // Computer vision, 1999.
The proceedings of the seventh IEEE international conf. — 1999. — Vol. 2. — P. 1150— 1157.
9. Mikolajczyk K., Tuytelaars T., Schmid C. et al A comparison of affine region detectors // In-
ternational journal of computer vision. — 2005. — Vol. 65, No. 1—2. — P. 43—72.
10. Moisan L., Stival B. A probabilistic criterion to detect rigid point matches between two im-
ages and estimate the fundamental matrix // Ibid. — 2004. — Vol. 57, No. 3. — P. 201—218.
11. Fischler M.A., Bolles R.C. Random sample consensus: a paradigm for model fitting with ap-
plications to image analysis and automated cartography // Communications of the ACM. —
1981. — Vol. 24, No. 6. — P. 381—395.
12. Hartley R., Zisserman A. Multiple view geometry in computer vision // Robotica. — 2005. —
Vol. 23, No. 2. — P. 271—271.
13. Golub G.H., Reinsch C. Singular value decomposition and least squares solutions // Nume-
rische mathematik. — 1970. — Vol. 14, No. 5. — P. 403—420.
D.V. Voloshyn
MODELLING OF AUTONOMOUS NAVIGATION FOR AN
UNMANNED AERIAL VEHICLE BASED ON VIDEO STREAM
The paper considers a problem of autonomous navigation for an unmanned aerial vehicle (UAV).
The main steps of the model construction are described and a method for finding its parameters is
presented which is based on ASIFT algorithm that uses video stream as input source. The results
of experimental simulation of navigation without GPS signal are presented which confirm practi-
cal potential of the model implementation.
K e y w o r d s: autonomous navigation, unmanned aerial vehicle, ASIFT, computer vision.
REFERENCES
1. Dufrene Jr, W.R. (2003), “Application of artificial intelligence techniques in uninhabited ae-
rial vehicle flight”, The 22nd Digital Avionics Systems Conference DASC’03, IEEE Trans-
actions, Vol. 2, pp. 3-8.
2. Cir, I. (2011), 328 AN/190 , Unmanned Aircraft Systems (UAS) Circular.
3. Sukkarieh, S., Nebot, E.M. and Durrant-Whyte, H.F. (1999), “A high integrity IMU/GPS
navigation loop for autonomous land vehicle applications”, Robotics and Automation. IEEE
Transactions, Vol. 15, no. 3, pp. 572-578.
Ìîäåëèðîâàíèå àâòîíîìíîé íàâèãàöèè áåñïèëîòíîãî ëåòàòåëüíîãî àïïàðàòà
ISSN 0204–3572. Ýëåêòðîí. ìîäåëèðîâàíèå. 2016. Ò. 38. ¹ 3 117
4. Voloshyn, D. (2012), “Kalman filtering methods for eliminating noises in multi-agent sys-
tem with incomplete information”, Theoretical and Applied Aspects of Cybernetics, Pro-
ceedings of the 2nd International Scientific Conference of Students and Young Scientists,
Kyiv, Bukrek, 2012, pp. 204-261.
5. Sinopoli, B., Micheli, M., Donato, G. and Koo, T.J. (2001), “Vision based navigation for an
unmanned aerial vehicle”, Robotics and Automation, Proceedings of ICRA IEEE Interna-
tional Conference, Vol. 2, pp. 1757-1764.
6. Samadzadegan, F., Hahn, M. and Saeedi, S. (2007), “Position estimation of aerial vehicle
based on a vision aided navigation system”, Proceedings of Visualization and Exploration of
Geospatial Data, Stuttgart, 2007.
7. Yu, G. and Morel, J.-M. (2011), “Asift: An algorithm for fully affine invariant comparison”,
Image Processing On Line, Vol. 1.
8. Lowe, D.G. (1999), “Object recognition from local scale-invariant features”, Computer vi-
sion, Proceedings of the 7th IEEE International Conference IEEE 1999, Vol. 2, pp. 1150-
1157.
9. Mikolajczyk, K., Tuytelaars, T., Schmid C. and et al. (2005), “A comparison of affine region
detectors”, International Journal of Computer Vision, Vol. 65, no. 1-2, pp. 43-72.
10. Moisan, L. and Stival, B. (2004), “A probabilistic criterion to detect rigid point matches be-
tween two images and estimate the fundamental matrix”, International Journal of Computer
Vision, Vol. 57, no. 3, pp. 201-218.
11. Fischler, M.A. and Bolles, R.C. (1981), “Random sample consensus: a paradigm for model
fitting with applications to image analysis and automated cartography”, Communications of
the ACM, Vol. 24, no. 6, pp. 381-395.
12. Hartley, R. and Zisserman, A. (2005), “Multiple view geometry in computer vision”,
Robotica, Vol. 23, no. 2, pp. 271-271.
13. Golub, G.H. and Reinsch, C. (1970), “Singular value decomposition and least squares solu-
tions”, Numerische mathematik, Vol. 14, no. 5, pp. 403-420.
Ïîñòóïèëà 31.03.16;
ïîñëå äîðàáîòêè 25.04.16
ÂÎËÎØÈÍ Äìèòðèé Âëàäèìèðîâè÷, ìë. íàó÷. ñîòð. Èí-òà ïðîãðàììíûõ ñèñòåì ÍÀÍ Óêðàè-
íû.  2011 ã. îêîí÷èë Êèåâñêèé íàöèîíàëüíûé óíèâåðñèòåò èì. Òàðàñà Øåâ÷åíêî. Îáëàñòü
íàó÷íûõ èññëåäîâàíèé — êîìïüþòåðíîå çðåíèå, êîìïüþòåðíîå ìîäåëèðîâàíèå, ãëóáèííîå
îáó÷åíèå.
118 ISSN 0204–3572. Electronic Modeling. 2016. V. 38. ¹ 3
Ä.Â. Âîëîøèí
|