Другие журналы

научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана

НАУКА и ОБРАЗОВАНИЕ

Издатель ФГБОУ ВПО "МГТУ им. Н.Э. Баумана". Эл № ФС 77 - 48211.  ISSN 1994-0408

Создание программно-аппаратного комплекса пространственной навигации и мониторинга мультироторного БПЛА на основе модифицированного алгоритма визуальной одометрии

# 09, сентябрь 2016
DOI: 10.7463/0916.0844955
Файл статьи: SE-BMSTU...o091.pdf (1308.70Кб)
авторы: Кочкаров А. А.1,*, Калинов И. А.1

УДК 62-523.8

 1 ОАО "РТИ", Москва, Россия

Целью данной работы является представление программно-аппаратный комплекс на базе беспилотного летательного аппарата мультироторного типа, ориентированный на мониторинг пространства и поиск человеческих лиц. Аппаратный комплекс реализован на базе квадроторной системы поду управление полетного контроллера Pixhawk, который был выбран в результате сравнительного анализа публично доступных проектов с открытым исходным кодом с точки зрения аппаратного и программного обеспечения для последующего использования в подборе оптимальных характеристик для создания и использования своего собственного дрона для выполнения задачи мониторинга открытых пространств. Программный комплекс разработан на основе алгоритма полупрямой визуальной одометрии, который подробно рассмотрен как с точки зрения алгоритма работы, так и с точки зрения подхода к реализации. Полупрямой подход избавляет от трудностей, связанных с ресурсоемким извлечением контрольных точек, и в то же время представляет собой надёжный метод с точки зрения оценки движения. Алгоритм оперирует непосредственно интенсивностью пикселей, что в результате дает субпиксельную точность при обработке больших объемов кадров. Вероятностный метод отображения, в явном виде распознающий аномальные измерения для оценки трехмерных координат точки, приводит к уменьшению количества аномальных измерений, и повышению как качества измерений, так и их надежности. Такая оценка передвижения кадров повышает надежность в случаях монотонной, повторяющейся или высоко частной текстуры. Этот алгоритм неявно прямой визуальной одометрии. В работе приведено сравнение этого алгоритма с другим популярным алгоритмом визуальной одометрии PTAM с точки зрения точности определения позиции, количества ошибочных точек на 3D карте, суммарной ошибки позиционирования и ошибки определения углов связанной системы координат. Кроме того, в работе рассмотрены различные подходы к патрулированию пространства, а именно, патрулирование «змейкой» и «спиралью» с параллельной работой алгоритма поиска лиц. Приведены результаты компьютерной реализации этих походов и моделирования пространств с плотной застройкой.

Список литературы
1.Каримов А.Х. Цели и задачи, решаемые беспилотными авиационными комплексами нового поколения // Труды МАИ. Электрон. журн. 2011. № 47. С. 1-9. Режим доступа: http://www.mai.ru/science/trudy/published.php?ID=26767 (дата обращения 01.09.16).
2.Калинов И.А. Создания малого автономного беспилотного летательного аппарата на базе мультиротора с использованием алгоритма полупрямой визуальной одометрии // Интеллектуальные системы, управление и мехатроника – 2016: Материалы Всероссийской науч.-тех. конф., Севастополь 19-21 мая 2016 г. 2016. Севастополь: Изд-во СевГУ. 2016. С. 150-154.
3.Малинецкий Г.Г., Кочкаров А.А. Будущее российского оружия и междисциплинарные подходы // Интеллект и технологии. 2014. № 1(7). С. 48-51.
4.Forster C., Lynen S., Kneip L., and Scaramuzza D. Collaborative Monocular SLAM with Multiple Micro Aerial Vehicles // Proc. IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems. 2013. Pp. 3962-3970. DOI: 10.1109/IROS.2013.6696923
5.Kerl C., Sturm J., and Cremers D. Robust Odometry Estimation for RGB-D Cameras // Proc. IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation. 2013. Pp. 3748-3754. DOI: 10.1109/ICRA.2013.6631104
6.Meilland M., Comport A.I. On unifying key-frame and voxelbased dense visual SLAM at large scales // Proc. IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems. 2013. Pp. 3677-3683. DOI: 10.1109/IROS.2013.6696881
7.Ерохин E., Коломиец A. Мультикоптеры: новый вид // UAV.ru: веб-сайт. Режим доступаhttp://www.uav.ru/articles/multicopters.pdf (дата обращения 30.06.2016).
8.Калинов И.А. Особенности применения платформ конструирования квадрокоптеров с доступным исходным кодом для решения задач мониторинга открытых пространств при помощи построения интеллектуальных систем // Материалы девятнадцатого научно-практического семинара «Новые информационные технологии в автоматизированных системах». Москва. 2016. С. 245-251.
9.Klein G. and Murray D. Parallel Tracking and Mapping for Small AR Workspaces // IEEE and ACM International Symposium on Mixed and Augmented Reality. 2007. Pp. 225-234. DOI: 10.1109/ISMAR.2007.4538852
10.Wu M., Ramakrishnan N., Lam S.-K., and Srikanthan T. Low-complexity pruning for accelerating corner detection // In Circuits and Systems (ISCAS). 2012 IEEE International Symposium on. Pp. 1684-1687, DOI: 10.1109/ISCAS.2012.6271582
11.Weiss S., Achtelik M.W., Lynen S., Achtelik M.C., Kneip L., Chli M., and Siegwart R. Monocular Vision for Long-term MicroAerial Vehicle State Estimation: A Compendium // Journal of Field Robotics. 2013. Vol. 30, no. 5. Pp. 803–831. DOI: 10.1002/rob.21466
12.Odroid U2 user manual // astataruf: веб-сайт. Режим доступа https://astataruf.files.wordpress.com/2015/11/odroid-x2-user-manual.pdf (дата обращения 30.06.2016).
Поделиться:
 
ПОИСК
 
elibrary crossref ulrichsweb neicon rusycon
 
ЮБИЛЕИ
ФОТОРЕПОРТАЖИ
 
СОБЫТИЯ
 
НОВОСТНАЯ ЛЕНТА



Авторы
Пресс-релизы
Библиотека
Конференции
Выставки
О проекте
Rambler's Top100
Телефон: +7 (915) 336-07-65 (строго: среда; пятница c 11-00 до 17-00)
  RSS
© 2003-2017 «Наука и образование»
Перепечатка материалов журнала без согласования с редакцией запрещена
 Тел.: +7 (915) 336-07-65 (строго: среда; пятница c 11-00 до 17-00)