Алгоритм обнаружения маркерных изображений для вертикальной посадки беспилотного летательного аппарата


DOI: 10.34759/TRD -2021-116-13

Авторы

Трусфус М. В. *, Абдуллин И. Н. **

Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева, КНИТУ - КАИ, ул. Карла Маркса, 10, Казань, 420111, Россия

*e-mail: mtrusfus@yandex.ru
**e-mail: ilfir528@mail.ru

Аннотация

В данной работе рассматривается проблема автоматической вертикальной посадки летального аппарата в месте, обозначенным маркерным изображением. Описана структура маркерного изображения, которое может использоваться в качестве обозначения места посадки. Описан алгоритм обнаружения вершин маркера на изображении с камеры на основе структурного анализа изображения. Для обнаружения объекта на изображении рассмотрены методы адаптивной бинаризации и применения детектора границ Кэнни. Предложен метод сравнения длин на изображении, компенсирующий оптические и перспективные искажения размеров. Приведены результаты экспериментального исследования.

Ключевые слова:

маркерное изображение, распознавание образов, обработка изображений, вертикальная посадка

Библиографический список

  1. Gautam A, Sujit PB, Saripalli S. A survey of autonomous landing techniques for UAVs // 2014 International Conference on Unmanned Aircraft Systems, (ICUAS), 2014 Conference Proceedings, IEEE Computer Society, 2014, pp. 1210 - 1218. DOI: 10.1109/ICUAS.2014.6842377

  2. Федоренко Р.В., Абдуллин И.Н., Климчик А.С. Обзор БПЛА вертикального взлета и посадки длительного функционирования и формирование технических требований к БПЛА вертикального взлета и посадки, разрабатываемому в университете Иннополис // Труды центра компетенции НТИ «Технологии компонентов робототехники и мехатроники»: сборник статей. - Ижевск, Ижевский институт компьютерных исследований, 2019. С. 129 – 166.

  3. Арефьев Р.О., Арефьева Н.Г., Скрыпник О.Н. Совершенствование аэронавигационного обеспечения этапа посадки путём оптимизации размещения псевдоспутников ГЛОНАСС // Труды МАИ. 2017. № 92. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=77182

  4. Погосян М.А., Верейкин А.А. Системы автоматической посадки летательных аппаратов: аналитический обзор. Информационное обеспечение // Труды МАИ. 2020. № 113. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=118156. DOI: 10.34759/trd-2020-113-11

  5. Скрябин Ю.М., Потехин Д.С. Определение траектории горизонтального пролета беспилотного летательного аппарата через линию электростатических датчиков // Труды МАИ. 2019. № 106. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=105747

  6. Гоголев А.А., Горобинский М.А. Определение собственного положения микробеспилотного летательного аппарата в условиях замкнутого пространства // Труды МАИ. 2018. № 101. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=97029

  7. Трусфус М.В., Эминов Ф.И., Абдуллин И.Н. Определение высоты при посадке беспилотного летательного аппарата на основе изображений с камеры // I Всероссийская научно-практическая конференция молодых авиаторов России «Авиация будущего: тренды, вызовы и возможности»: материалы конференции (Казань, 29-30 ноября 2019). – Казань: Изд-во КНИТУ-КАИ, 2019. С. 576 - 579.

  8. Altwaijry H., Trulls E., Hays J., Fua P., Belongie S. Learning to Match Aerial Images with Deep Attentive Architectures // 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Las Vegas, NV, 2016, pp. 3539 – 3547. DOI: 10.1109/CVPR.2016.385

  9. Корнеев М.А., Максимов А.Н., Максимов Н.А. Методы выделения точек привязки для визуальной навигации беспилотных летательных аппаратов // Труды МАИ. 2012. № 58. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=33061

  10. Simo-Serra E. et al. Discriminative learning of deep convolutional feature point descriptors // 2015 International Conference on Computer Vision, ICCV 2015, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2015, pp. 118 - 126. URL: https://doi.org/10.1109/ICCV.2015.22

  11. Chen L.C. et al. Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs // Computer Science, 2014. URL: https://arxiv.org/abs/1412.7062

  12. Suzuki S. Topological structural analysis of digitized binary images by border following // Computer Vision, Graphics and Image Processing (ICVGIP), 1985, vol. 30 (1), pp. 32 – 46.

  13. Burger W., Burge M.J. Principles of Digital Image Processing, Springer, London, 2009, DOI: 10.1007/978-1-84800-195-4

  14. Otsu N. A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 1979, vol. 9, no. 1, pp. 62 - 66. DOI: 10.1109/TSMC.1979.4310076

  15. Dey Nilanjan, Dutta Saurab, Dey Goutami, Chakraborty Sayan, Ray Ruben, Roy Payel. Adaptive thresholding: A comparative study // 2014 International Conference on Control, Instrumentation, Communication and Computational Technologies, ICCICCT 2014. DOI: 10.1109/ICCICCT.2014.6993140

  16. Canny J. A Computational Approach to Edge Detection // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1986, vol. PAMI-8, no. 6, pp. 679 – 69. DOI: 10.1109/TPAMI.1986.4767851

  17. Sklansky J. Finding the convex hull of a simple polygon // Pattern Recognition Letters, 1982, vol. 1, no. 2, pp. 79 – 83. DOI: 10.1016/0167-8655(82)90016-2

  18. Anton H. Elementary Linear Algebra, New York, Wiley, 1993, 280 p.

  19. Лебедев Г.Н., Мирзоян Л.А., Ефимов А.В. Выбор многоальтернативных маршрутов полета беспилотного летательного аппарата при наблюдении трассы и наземных точечных объектов на этапе планирования полета // Труды МАИ. 2011. № 48. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=27150

  20. Дмитриев В.И., Звонарев В.В., Лисицын Ю.Е. Методика обоснования рациональных способов управления беспилотным летательным аппаратом // Труды МАИ. 2020. № 112. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=116566. DOI: 10.34759/trd-2020-112-16


Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2020

Вход