Підвищення точності супроводження орієнтира оптичною системою безпілотного літального апарата

Автор(и)

  • Юрій Бобков КПІ ім. Ігоря Сікорського, Україна
  • Максим Воробйов КПІ ім. Ігоря Сікорського, Україна

DOI:

https://doi.org/10.20535/0203-3771492025334101

Ключові слова:

безпілотний літальний апарат, оптична система, орієнтир, супроводження, точність

Анотація

Важливою задачею організації структурованого руху групи роботизованих транспортних засобів є визначення взаємної відстані між агентами групи та їх взаємної орієнтації. В роботі розглянуто метод вирішення цієї задачі застосуванням системи технічного зору з використанням фідуціарних маркерів та експериментально визначені обмеження його роботи по дальності. Проведені експерименти підтверджують можливість досягнення високої точності вимірювань правильним вибором параметрів камер та алгоритмів ідентифікації на відстанях понад 100 м. Показано, що висока точність зберігається навіть за умови часткового перекриття орієнтирів та несприятливих зовнішніх факторах. Отримані результати вказують на перспективність використання фідуціарних маркерів у системах автономного керування транспортними засобами.

Посилання

Xiangrui Tian 1, Yinjun Jia 1, Xin Luo 1, Jie Yin. Small Target Recognition and Tracking Based on UAV Platform / X. Tian та ін. Sensors. 2022. Т. 22, № 17. С. 6579. URL: https://doi.org/10.3390/s22176579 (дата звернення: 10.04.2025).

Hamdi A., Salim F., Kim D. Y. DroTrack: High-speed Drone-based Object Tracking Under Uncertainty. 2020 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE), м. Glasgow, United Kingdom, 19–24 лип. 2020 р. 2020. URL: https://doi.org/10.1109/fuzz48607.2020.9177571 (дата звернення: 10.04.2025).

Xin Huang, Ding Wang, Qiqi Zhu, Ying Zheng, Qingfeng Guan. Single target tracking in high-resolution satellite videos: a comprehensive review / X. Huang та ін. Geo-spatial Information Science. 2024. С. 1–30. URL: https://doi.org/10.1080/10095020.2024.2305912 (дата звернення: 10.04.2025).

Ho H. W., Chu Q. Automatic Landing System of a Quadrotor UAV Using Visual Servoing. Delft. 2013. 11 квіт.

Yongxiang He, Chuang Chao, Zhao Zhang, Hongwu Guo * and Jianjun Ma. UAV Visual Object Tracking Based on Spatio-Temporal Context / Y. He та ін. Drones. 2024. Т. 8, № 12. С. 700. URL: https://doi.org/10.3390/drones8120700 (дата звернення: 10.04.2025).

Chun-bao LI*, Bo YANG and Chun-hu LI. Deep Learning Based Visual Tracking: A Review. DEStech Transactions on Computer Science and Engineering. 2017. Smce. URL: https://doi.org/10.12783/dtcse/smce2017/12427 (дата звернення: 10.04.2025).

Wang, Bingshu; Li, Qiang ; Mao, Qianchen ; Wang, Jinbao; Chen, C. L. Philip; Shangguan, Aihong ; Zhang, Haosu. A Survey on Vision-Based Anti Unmanned Aerial Vehicles Methods / B. Wang та ін. Drones. 2024. Т. 8, № 9. С. 518. URL: https://doi.org/10.3390/drones8090518 (дата звернення: 10.04.2025).

by Xiangrui Tian,Yinjun Jia,Xin Luo, Jie Yin. Small Target Recognition and Tracking Based on UAV Platform / X. Tian та ін. Sensors. 2022. Т. 22, № 17. С. 6579. URL: https://doi.org/10.3390/s22176579 (дата звернення: 10.04.2025).

Song I., Lee J. SFTrac: A Robust Scale and Motion Adaptive Algorithm for Tracking Small and Fast Moving Objects. 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), м. Abu Dhabi, United Arab Emirates, 14–18 жовт. 2024 р. 2024. С. 10870–10877. URL: https://doi.org/10.1109/iros58592.2024.10802537 (дата звернення: 10.04.2025).

Hao Du, Wei Wang, Chaowen Xu, Ran Xiao, Changyin Sun. Real-Time Onboard 3D State Estimation of an Unmanned Aerial Vehicle in Multi-Environments Using Multi-Sensor Data Fusion / H. Du та ін. Sensors. 2020. Т. 20, № 3. С. 919. URL: https://doi.org/10.3390/s20030919 (дата звернення: 10.04.2025).

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-05-15

Номер

Розділ

Системи та процеси керування