Способи навігації бпла у складних умовах зовнішнього середовища
DOI:
https://doi.org/10.20535/0203-3771492025334103Ключові слова:
безпілотний літальний апарат, інерціальна навігація, завадостійкість, LIDAR, геомагнітна навігація, комп’ютерний зір, SLAM, візуальна одометріяАнотація
У роботі розглянуті сучасні підходи до навігації БПЛА в умовах відсутності GPS-сигналу, зосереджуючись на чотирьох ключових технологіях: інтеграції GNSS-IMU, навігації на основі LIDAR, геомагнітній навігації та системах навігації на основі комп'ютерного зору. В огляді аналізуються принципи, методології та обмеження кожного підходу. Інтеграція GNSS-IMU розглядається через призму різних архітектур комплексування з акцентом на їх вразливості до перешкод та спуфінгу. Навігація на основі LIDAR досліджується з наголосом на обробці хмар точок та її обмеженнях у різних умовах середовища. Огляд висвітлює останні розробки в галузі геомагнітної навігації, включаючи військові застосування та інтеграцію машинного навчання, визнаючи проблеми калібрування та роздільної здатності даних. Навігація на основі компʼютерного зору аналізується через еволюцію методів SLAM та візуальної одометрії, з особливою увагою до застосування глибокого навчання та візуальної навігації відносно місцевості. Огляд підсумовує, що кожна технологія має свої переваги та обмеження, що свідчить про необхідність багатосенсорного підходу до комплексування даних, адаптованого до конкретних умов використання.
Посилання
M. N. Cahyadi, T. Asfihani, H. F. Suhandri, and S. C. Navisa, "Analysis of GNSS/IMU Sensor Fusion at UAV Quadrotor for Navigation," IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, vol. 1276, no. 1, p. 012021, 2023.
Ľ. Kovanič, B. Topitzer, P. Peťovský, P. Blišťan, M. B. Gergeľová, and M. Blišťanová, "Review of Photogrammetric and Lidar Applications of UAV," Applied Sciences, vol. 13, no. 11, p. 6732, 2023.
S. Wang, Z. Qiu, P. Huang, X. Yu, J. Yang, and L. Guo, "A Bioinspired Navigation System for Multirotor UAV by Integrating Polarization Compass/Magnetometer/INS/GNSS," IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 70, no. 8, pp. 8526-8536, 2023.
Y. Chang, Y. Cheng, U. Manzoor, and J. Murray, "A review of UAV autonomous navigation in GPS-denied environments," Robotics and Autonomous Systems, vol. 170, p. 104533, 2023.
D. B. Cox, B. A. Kriegsman, W. M. Stonestreet, J. Kishel, and L. V. Calicchia, "Feasibility Study of GPS-Inertial Navigation for Helicopters and Study of Advanced GPS Signal Processing Techniques," Draper Laboratory Report R-981, Cambridge, MA, 1978.
D. B. Cox, "Inertial Integration of GPS," in Global Position System - Papers Published in Navigation, vol. 1, IMU. Institute of Navigation, Alexandria, VA, 1980.
M. Grewal et al., Global Positioning Systems, Inertial Navigation and Integration. J. Wiley & Sons, 2007.
G. Schmidt, "IMU/GPS Technology Trends," in NATO RTO Lecture Series, RTO-EN-SET-116, Low-Cost Navigation Sensors and Integration Technology, 2010.
V. V. Melesko and O. I. Nesterenko, Platformless Inertial Navigation Systems [Electronic resource]: Textbook. Kirovohrad: POLYMED-Service, 2011.
A. H. Mohamed and K. P. Schwarz, "Adaptive Kalman filtering for IMU/GPS," Journal of Geodesy, vol. 73, no. 4, pp. 193-203, 1999.
P. D. Groves, Principles of GNSS, inertial, and multisensor integrated navigation systems. Artech House, 2013.
G. Falco, M. Pini, and G. Marucco, "Loose and Tight GNSS/INS Integrations: Comparison of Performance Assessed in Real Urban Scenarios," Sensors, vol. 17, no. 2, p. 255, 2017.
G. Zhang and X. Xu, "Implementation of tightly coupled GPSI/INS navigation algorithm on DSP," in Proceedings of the 2010 International Conference on Computer Design and Applications, Qinhuangdao, China, June 25-27, 2010.
M. G. Petovello, "Real-time integration of a tactical-grade IMU and GPS for high-accuracy positioning and navigation," University of Calgary, 2003.
S. Godha, "Performance evaluation of low cost MEMS-based IMU integrated with GPS for land vehicle navigation application," M.S. thesis, University of Calgary, 2006.
T. E. Humphreys, B. M. Ledvina, M. L. Psiaki, B. W. O'Hanlon, and P. M. Kintner Jr, "Assessing the spoofing threat: Development of a portable GPS civilian spoofer," in Proceedings of the ION GNSS international technical meeting of the satellite division, vol. 56, pp. 2314-2325, 2008.
M. L. Psiaki and T. E. Humphreys, "GNSS spoofing and detection," Proceedings of the IEEE, vol. 104, no. 6, pp. 1258-1270, 2016.
G. T. Schmidt and R. E. Phillips, "IMU/GPS Integration Architectures," in NATO RTO Lecture Series, RTO-EN-SET-116, 2011.
O. Sushych, O. Pohurelskyi, V. Konin, O. Kutsenko, I. Prykhodko, and T. Maliutenko, "Performance Analysis of Intentional Interference on Multi-GNSS Receivers," 2024.
D. Lee, M. Jung, W. Yang et al., "LiDAR odometry survey: recent advancements and remaining challenges," Intel Serv Robotics, vol. 17, pp. 95-118, 2024.
C. Weitkamp, LiDAR: range-resolved optical remote sensing of the atmosphere, vol. 102. Springer Science & Business, Cham, 2006.
M. Khader and S. Cherian, "An introduction to automotive lidar," Texas Instruments, 2020.
R. Roriz, J. Cabral, and T. Gomes, "Automotive lidar technology: a survey," IEEE Trans Intell Transp Syst, vol. 23, no. 7, pp. 6282-6297, 2022.
W. Dai, B. Tian, and H. Chen, "Tightly-coupled Lidar-inertial Odometry and Mapping in Real Time," in 2020 39th Chinese Control Conference (CCC), Shenyang, China, pp. 3258-3263, 2020.
Y. Gao and L. Zhao, "VE-LIOM: A Versatile and Efficient LiDAR-Inertial Odometry and Mapping System," Remote Sensing, vol. 16, no. 15, p. 2772, 2024.
J. Zou, L. Shao, H. Tang et al., "Lmapping: tightly-coupled LiDAR-inertial odometry and mapping for degraded environments," Intel Serv Robotics, vol. 16, pp. 583-597, 2023.
T. Shan, B. Englot, D. Meyers, W. Wang, C. Ratti, and D. Rus, "LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping," in 2020 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Las Vegas, NV, USA, pp. 5135-5142, 2020.
N. Boguspayev, D. Akhmedov, A. Raskaliyev, A. Kim, and A. Sukhenko, "A Comprehensive Review of GNSS/INS Integration Techniques for Land and Air Vehicle Applications," Appl. Sci., vol. 13, p. 4819, 2023.
A. Al-Nuaimi, W. Lopes, P. Zeller et al., "Analyzing lidar scan skewing and its impact on scan matching," in 2016 international conference on indoor positioning and indoor navigation (IPIN), pp. 1-8, 2016.
M. Bijelic, T. Gruber, and W. Ritter, "A benchmark for lidar sensors in fog: Is detection breaking down?" in 2018 IEEE intelligent vehicles symposium (IV), pp. 760-767, 2018.
W. Sun, Y. Hu, D. G. MacDonnell et al., "Technique to separate lidar signal and sunlight," Opt Express, vol. 24, no. 12, pp. 12949-12954, 2016.
J. Domhof, J. F. Kooij, and D. M. Gavrila, "An extrinsic calibration tool for radar, camera and lidar," in 2019 international conference on robotics and automation (ICRA), pp. 8107-8113, 2019.
X. Liu, C. Yuan, and F. Zhang, "Targetless extrinsic calibration of multiple small FoV LiDARs and cameras using adaptive voxelization," IEEE Trans Instrum Meas, vol. 71, pp. 1-12, 2022.
Q. Cheng, J. Sun, Y. Ge, L. Xue, H. Mao, L. Zhou, and J. Zhao, "Bionic Magnetic Sensor Based on the MagR/Cry4 Complex-Configured Graphene Transistor with an Integrated On-Chip Gate," ACS Sens., vol. 8, pp. 793-802, 2023.
Q. Cheng, Y. Ge, B. Lin, L. Zhou, H. Mao, and J. Zhao, "Capacitive Bionic Magnetic Sensors Based on One-Step Biointerface Preparation," ACS Appl. Mater. Interfaces, vol. 16, pp. 6789-6798, 2024.
H. Shi, R. Tang, Q. Wang, and T. Song, "Performance Evaluation of a Bioinspired Geomagnetic Sensor and Its Application for Geomagnetic Navigation in Simulated Environment," Sensors, vol. 24, p. 6477, 2024.
H. Zhao, N. Zhang, L. Xu, P. Lin, and Y. Liu, "Summary of Research on Geomagnetic Navigation Technology," IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, vol. 769, p. 032031, 2021.
Q. Wang and J. Zhou, "A parallel approach to geomagnetic gradient bionic navigation method," Journal of Northwestern Polytechnical University, vol. 36, no. 04, pp. 611-617, 2018.
Q. Luo, M. Yu, X. Yan, Z. Zhou, C. Wang, and B. Liu, "A Geomagnetic/Odometry Integrated Localization Method for Differential Robot Using Real-Time Sequential Particle Filter," Sensors (Basel), vol. 24, no. 7, p. 2120, 2024.
National Centers for Environmental Information, "Earth Magnetic Model and Anomaly Grid 2 [Electronic resource]," NOAA National Centers for Environmental Information, 2023. [Online]. Available: https://www.ncei.noaa.gov/products/earth-magnetic-model-anomaly-grid-2. [Accessed Feb. 12, 2025].
Forbes, "U.S. Air Force to Test MAGNAV Navigation Using Earth's Magnetic Anomalies," 2020. [Online]. Available: https://www.gpsworld.com/us-air-force-to-explore-navigating-with-magnetism/. [Accessed Feb. 12, 2025].
USAF, "MagNav project successfully demonstrates real-time magnetic navigation," 2023. [Online]. Available: https://www.af.mil/News/Article-Display/Article/3408951/magnav-projectsuccessfully-demonstrates-real-time-magnetic-navigation/. [Accessed Feb. 12, 2025].
A. Cuenca, "Artificial intelligence-assisted inertial geomagnetic passive navigation," Ph.D. dissertation, Embry-Riddle Aeronautical University Scholarly Commons, 2023. [Online]. Available: https://commons.erau.edu/edt/773. [Accessed Feb. 12, 2025].
N. Xu and L. Wang, "Geomagnetic Matching Navigation for Aircraft Based on Improved Iterative Closest Contour Point Algorithm," in 2020 International Conference on Sensing, Measurement & Data Analytics in the era of Artificial Intelligence (ICSMD), IEEE, pp. 33-38, 2020.
A. J. Canciani, "Magnetic navigation on an F-16 aircraft using online calibration," IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. 58, no. 1, pp. 420-434, 2021.
A. Canciani and J. Raquet, "Absolute positioning using the earth's magnetic anomaly field," NAVIGATION, Journal of the Institute of Navigation, vol. 63, no. 2, pp. 111-126, 2016.
M. I. Pavel, S. Y. Tan, and A. Abdullah, "Vision-Based Autonomous Vehicle Systems Based on Deep Learning: A Systematic Literature Review," Applied Sciences, vol. 12, no. 14, p. 6831, 2022.
L. Mu, S. Cao, Y. Zhang, X. Zhang, N. Feng, and Y. Zhang, "Autonomous Landing Guidance for Quad-UAVs Based on Visual Image and Altitude Estimation," Drones, vol. 9, no. 1, p. 57, 2025.
A. González-Sieira, D. Cores, M. Mucientes, and A. Bugarín, "Autonomous Navigation for UAVs managing motion and sensing uncertainty," Robot. Auton. Syst., vol. 126, p. 103455, 2020.
J. Maier and M. Humenberger, "Movement Detection Based on Dense Optical Flow for Unmanned Aerial Vehicles," International Journal of Advanced Robotic Systems, vol. 10, no. 2, 2013.
S. Wang, X. Lv, J. Li, and D. Ye, "Coarse Semantic-Based Motion Removal for Robust Mapping in Dynamic Environments," IEEE Access, vol. 8, pp. 74048-74064, 2020.
A. J. Davison, I. D. Reid, N. D. Molton, and O. Stasse, "MonoSLAM: Real-Time Single Camera SLAM," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 29, no. 6, pp. 1052-1067, 2007.
X. Xie, T. Yang, Y. Ning, F. Zhang, and Y. Zhang, "A Monocular Visual Odometry Method Based on Virtual-Real Hybrid Map in Low-Texture Outdoor Environment," Sensors, vol. 21, no. 10, p. 3394, 2021.
D. Nistér, O. Naroditsky, and J. Bergen, "Visual odometry for ground vehicle applications," J. Field Robot., vol. 23, pp. 3-20, 2006.
C. G. Harris and M. J. Stephens, "A Combined Corner and Edge Detector," in Proceedings of the Alvey Vision Conference, Manchester, UK, Aug. 31-Sept. 2, 1988.
Y. Jiao, Y. Wang, X. Ding, B. Fu, S. Huang, and R. Xiong, "2-Entity Random Sample Consensus for Robust Visual Localization: Framework, Methods, and Verifications," IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 68, no. 5, pp. 4519-4528, 2021.
C. Forster, M. Pizzoli, and D. Scaramuzza, "SVO: Fast semi-direct monocular visual odometry," in 2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), pp. 15-22, 2014.
R. Mur-Artal and J. D. Tardós, "ORB-SLAM2: An Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo, and RGB-D Cameras," IEEE Transactions on Robotics, vol. 33, no. 5, pp. 1255-1262, 2017.
J. Engel, T. Schöps, and D. Cremers, "LSD-SLAM: Large-scale direct monocular SLAM," in European Conference on Computer Vision, pp. 834-849, Springer, 2014.
S. Wang, R. Clark, H. Wen, and N. Trigoni, "DeepVO: Towards end-to-end visual odometry with deep recurrent convolutional neural networks," in 2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), pp. 2043-2050, 2017.
Y. Cheng and A. Ansar, "Landmark based position estimation for pinpoint landing on Mars," in Proceedings of the 2005 IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 4470-4475, 2005.
A. T. Fragoso, C. T. Lee, A. S. McCoy, and S.-J. Chung, "A seasonally invariant deep transform for visual terrain-relative navigation," Science Robotics, vol. 6, no. 55, eabf3320, 2021.
H. Goforth and S. Lucey, "GPS-Denied UAV Localization using Pre-existing Satellite Imagery," in 2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Montreal, QC, Canada, pp. 2974-2980, 2019.
N. Yang, R. Wang, X. Gao, and D. Cremers, "Challenges in monocular visual odometry: Photometric calibration, motion bias, and rolling shutter effect," IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 3, no. 4, pp. 2878-2885, 2018.
R. O. Chavez-Garcia, L. E. Sucar, and A. Reyes-Ballesteros, "Semantic SLAM for UAV urban environment understanding," in 2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), pp. 1353-1358, 2018.
P. Li, T. Qin, B. Hu, F. Zhu, and S. Shen, "Monocular visual-inertial state estimation for mobile augmented reality," in 2017 IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR), pp. 11-21, 2017.
G. Qiao, G. Xiong, X. Qiu, and Z. Li, "Online UAV trajectory generation and autonomous navigation based on monocular vision," in 2019 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO), pp. 1091-1096, 2019.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
