5.8 KiB
1.6 Алгоритмы возврата в точку старта по видеопоследовательностям
Ряд работ посвящён непосредственно задаче возврата БПЛА в начальную точку полёта по данным бортовой видеокамеры без использования GPS/ГЛОНАСС. В этих подходах используется либо видеопоследовательность, заранее записанная по маршруту, либо изображения, накопленные в ходе прямого полёта до потери спутниковых сигналов. В статье, посвящённой визуальной навигации автономно летящего БПЛА с целью его возвращения в точку старта, предлагается алгоритм, сочетающий идеи визуальной одометрии и SLAM при явном разделении этапов картографирования и локализации. На участке от старта до потери сигналов GPS/ГЛОНАСС бортовая система по данным видеокамеры и актуальным навигационным данным строит карту местности в виде множества 3D‑точек‑признаков с известными географическими координатами. После потери спутниковой навигации запускается миссия возврата: текущее положение БПЛА оценивается только относительно ранее построенной карты, без дальнейшего её расширения, что уменьшает вычислительные затраты и предотвращает неконтролируемый рост ошибок. Локализация заключается в сопоставлении признаков, выделенных на текущем кадре, с ближайшими по траектории участками карты и в последующей оценке положения и ориентации аппарата относительно системы координат карты; по этой оценке, формируются управляющие воздействия для следования по маршруту в обратном направлении. Преимуществом такого подхода является отсутствие накопления ошибок, характерного для чистой визуальной одометрии и инерциальной навигации: поскольку локализация ведётся относительно фиксированной карты, ошибка не растёт без ограничений с длиной пройденного пути. Алгоритм реализован и протестирован на квадрокоптере DJI Phantom 3 Pro; по результатам экспериментов обеспечивается надёжное возвращение БПЛА в окрестность точки старта при отсутствии спутниковой навигации. В другой работе рассматривается навигация БЛА с помощью бортовой видеокамеры, где также решается задача возврата аппарата в начальную точку полёта в автономном режиме. Предлагаемый алгоритм сопоставляет каждый текущий кадр, полученный при полёте «домой», с кадрами, записанными при полёте от исходной точки к цели, что позволяет по максимальному значению меры сходства оценивать смещение вдоль маршрута и корректировать курс. Если заранее доступна эталонная видеопоследовательность или последовательность изображений (например, спутниковых снимков), покрывающая весь маршрут от исходной точки до точки назначения, описанный подход обеспечивает как полёт к цели, так и возврат, полностью опираясь на видовую информацию. В работе приводятся результаты компьютерного моделирования и экспериментов с использованием видеозаписей с бортовой камеры квадрокоптера «DJI Phantom», демонстрирующие возможность реализации подобного алгоритма на реальной технике. Отмеченные алгоритмы являются прямыми примерами решения задачи возврата в точку старта, близкой к рассматриваемой в диссертации постановке. Они показывают, что раздельное ведение картографирования и локализации, а также сопоставление текущих кадров с ранее записанными, позволяют обеспечить устойчивый возврат при умеренной вычислительной сложности.