Варианты обеспечения посадки при автономном управлении беспилотными мультироторными летательными аппаратами

Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей


Авторы

Аксенов А. Ю. *, Зайцева А. А. **, Кулешов С. В. ***, Ненаусников К. В. ****

Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук, Санкт-Петербург, 14 линия, 39, 199178, Россия

*e-mail: a_aksenov@mail.iias.spb.su
**e-mail: cher@iias.spb.su
***e-mail: kuleshov@iias.spb.su
****e-mail: konstantin2113@mail.ru

Аннотация

В статье рассматриваются варианты реализации системы автовзлета-автопосадки малых автономных БЛА. Обосновывается возможность использования систем на основе компьютерного зрения с применением технологий «оптического захвата» маркерных меток. Показано, что при любом расположении камер в системе автовзлета-автопосадки для облегчения локализации ключевых точек беспилотного ЛА или посадочной полосы системами CV необходимо использовать маркеры. Проанализированы различные способы расположения маркеров и варианты реализации маркерных меток.

Ключевые слова:

беспилотные летательные аппараты, БЛА, мультикоптеры, маркеры, computer vision, CV, автовзлет, автопосадка

Библиографический список

  1. Aksenov A.Y., Kuleshov S.V., Zaytseva A.A. An application of computer vision systems to solve the problem of unmanned aerial vehicle control // Journal Transport and Telecommunication. 2014. Vol. 15, no. 3, pp. 209-214.

  2. Altug E., Ostrowski J.P., Taylor C.J. Control of a quadrotor helicopter using dual camera visual feedback // Int. J. Rob. Res. 2005. Vol. 24, no. 5, pp. 329–341.

  3. Барбасов В.К., Гаврюшин Н.М., Дрыга Д.О., Ватаев М.С., Алтынов А.Е. Многороторные беспилотные летательные аппараты и возможности их использования для дистанционного зондирования земли // Инженерные изыскания. 2012. № 10. С. 38-42.

  4. Барбасов В.К., Гречищев А.В. Мультироторные беспилотные летательные аппараты, представленные на российском рынке: обзор // Инженерные изыскания. 2014. № 8. С. 27-31.

  5. DJI Innovations. (2013). Naza for Multi-Rotor User Manual. Guangdong. (V 2.8 2013.05.03 Revision). URL: http://download.dji-innovations.com/downloads/naza/en/NM_User_Manual_v2.8_en.pdf

  6. Saripalli S., Montgomery J.F., Sukhatme G.S. Visually guided landing of an unmanned aerial vehicle // IEEE Transactions on Robotics and Automation. 2003. Vol. 19, no. 3, pp. 371-380.

  7. Radu Horaud, Miles Hansard, Georgios Evangelidis, Menier Cl ́ement. An Overview of Depth Cameras and Range Scanners Based on Time-of-Flight Technologies. // Machine Vision and Applications Journal, 2016. URL: https://hal.inria.fr/hal-01325045

  8. Lidar: range-resolved optical remote sensing of the atmosphere series, Springer series in optical sciences, vol. 102 / C. Weitkamp (Ed.), New York: Springer, 2005. 460 p.

  9. Автоматическая посадка БПЛА на движущийся автомобиль. URL: http://absrf.ru/ru/technology/2016-01-26.htm

  10. Веремеенко К.К., Пронькин А.Н., Репников А.В. Алгоритмы структурной перестройки бортовых подсистем интегрированной системы посадки беспилотного летательного аппарата // Труды МАИ. 2011. № 49. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=28110

  11. Павлова Н.В., Смеюха А.В. Повышение эффективности выполнения полетного задания современными маневренными летательными аппаратами // Труды МАИ. 2016. № 87. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=69703

  12. Corke P. An inertial and visual sensing system for a small autonomous helicopter // Journal of robotic systems. 2004. Vol.21, no.2, pp. 43–51.

  13. Cesetti A., Frontoni E., Mancini A. et al. A Visual Global Positioning System for Unmanned Aerial Vehicles Used in Photogrammetric Applications // Journal of intelligent & robotic systems, 61: 157 (2011) doi:10.1007/s10846-010-9489-5

  14. Garcia Carrillo L.R., Dzul Lopez A.E., Lozano R. et al. Combining Stereo Vision and Inertial Navigation System for a Quad-Rotor UAV // Journal of intelligent & robotic systems, (2012) 65: 373. doi:10.1007/s10846-011-9571-7

  15. Cesetti A., Frontoni E., Mancini A., Zingaretti P., Longhi S. A Vision-Based Guidance System for UAV Navigation and Safe Landing using Natural Landmarks // Sel ected papers fr om the 2nd International Symposium on UAVs, Reno, Nevada, U.S.A. June 8–10, pp. 233-257 (2009).

  16. Levin, A., Szeliski, R. Visual odometry and map correlation. In: // IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Washington, DC, USA (2004). URL: https://scholar.google.ru/citations?user=9aw_QGAAAAAJ

  17. ETH IDSC. (2014). Flying Machine Arena. Zurich. URL: http://www.idsc.ethz.ch.

  18. Ritz R., Müller M.W., Hehn M., D’Andrea R. Cooperative quadrocopter ball throwing and catching. Proceedings of Intelligent Robots and Systems (IROS) // IEEE RSJ International Conference. Vilamoura. October 2012, IEEE, pp. 4972-4978.

  19. Aksenov A.Y., Kuleshov S.V., Zaytseva A.A. An Application of Computer Vision Systems to Unmanned Aerial Vehicle Autolanding // A. Ronzhin et al. (Eds.): ICR 2017, LNAI 10459, pp. 105–112, 2017. DOI: 10.1007/978-3-319-66471-2_12

  20. Open Computer Vision. URL: http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary

  21. Кулешов С.В., Зайцева А.А. Селекция и локализация семантических фрагментов // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2008. Т. 6. № 10. С. 88-90.

  22. Кулешов С.В., Зайцева А.А. Объектная локализация семантических блоков на растровых изображениях // Труды СПИИРАН. 2008. № 7. С. 41-47.

  23. Кулешов С.В., Юсупов Р.М. Софтверизация – путь к импортозамещению // Труды СПИИРАН. 2016. № 46. C. 5-13.


Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2019

Вход