Детектирование траектории беспилотных летательных аппаратов по перекрывающимся снимкам

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В настоящее время широко используются беспилотные летательные аппараты, навигация которых основывается на данных бортовых интегрированных систем, включающих в себя инерциальные и спутниковые датчики. При этом для решения многих целевых задач обеспечивается их предварительный выход в заданную точку маршрута полета по кратчайшей горизонтальной траектории. Однако на практике возможны ситуации, когда получаемая от навигационных спутников информация может перестать быть доступной, что приводит к снижению точности навигации. Рассмотрена методика детектирования траектории беспилотных летательных аппаратов в условиях потери сигналов от навигационных спутников по снимкам подстилающей поверхности. В качестве критерия, свидетельствующего о возникновении отклонений беспилотных летательных аппаратов от заданной траектории, предложено использовать изменение параллаксов смежных пар снимков. Представлены аналитические соотношения, описывающие функциональную связь изменений параллаксов снимков и параметров линейных и угловых отклонений беспилотных летательных аппаратов от заданной траектории и учитывающие все возможные варианты этих отклонений. Полученные результаты позволяют путем моделирования выполнить априорную оценку пороговой величины изменений параллаксов, соответствующей допустимому уровню отклонений беспилотных летательных аппаратов от заданной траектории. Основываясь на этой оценке, можно повысить точность детектирования траектории беспилотных летательных аппаратов в условиях потери сигналов от навигационных спутников.

Об авторах

Владимир Германович Андронов

Юго-Западный государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: vladia58@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2578-0026

доктор технических наук, заведующий кафедрой космического приборостроения и систем связи, факультет фундаментальной и прикладной информатики

Курск, Российская Федерация

Андрей Алексеевич Чуев

Юго-Западный государственный университет

Email: chuev-aa@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0002-2980-0533

старший преподаватель кафедры космического приборостроения и систем связи, факультет фундаментальной и прикладной информатики

Курск, Российская Федерация

Никита Сергеевич Дубровский

Юго-Западный государственный университет

Email: dubrovsky69@icloud.com
ORCID iD: 0000-0003-1261-1928

студент, юридический факультет

Курск, Российская Федерация

Список литературы

  1. Veremeenko KK, Antonov DA, Zharkov MV, Zimin RYu, Kuznetsov IM, Pronkin AN. Integrated UAV orientation and navigation system. Navigation News. 2011;4:22-28. (In Russ.) EDN: RBHKYZ
  2. Veremeenko KK, Koshelev BV, Soloviev YA. The analysis of development of the integrated inertial & satellite navigation systems. Navigation News. 2010;4:32-1. (In Russ.) EDN: RBGRIF
  3. Kuznetsov IM, Pronkin AN, Veremeenko KK. Small-sized integrated navigation modules: algorithms and structural features. News of the SFU. Technical sciences. 2010; 3(104):245-250. (In Russ.) EDN: LMCOZF
  4. Pronkin AN, Kuznetsov IM, Veremeenko KK. Integrated UAV navigation system: structure and research of characteristics. Trudy MAI [Proceedings of MAI]. 2010; 41:14. (In Russ.) EDN: NCGDBJ
  5. Arulmurugan L, Raghavendra Prabhu S, Ilangkumaran M, Suresh V, Saravanakumar RR, Raghunath M. Kinematics and plane decomposition algorithm for nonlinear path planning navigation and tracking of unmanned aerial vehicles. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2020;995(1):012019. https://doi.org/10.1088/1757-899X/995/1/012019
  6. Hosseini K, Ebadi H, Farnood Ahmadi F. Determining the location of UAVs automatically using aerial or remotely sensed high-resolution images for intelligent navigation of UAVs at the time of disconnection with GPS. Journal of the Indian Society of Remote Sensing. 2020;48(12):1675-1689. https://doi.org/10.1007/s12524-020-01187-4
  7. Kikutis R, Stankūnas J, Rudinskas D. Autonomous unmanned aerial vehicle flight accuracy evaluation for three different path-tracking algorithms. Transport. 2019; 34(6):652-661. https://doi.org/10.3846/transport.2019. 11741
  8. Luo S, Liu H, Hu M, Dong J. Review of multimodal image matching assisted inertial navigation positioning technology for unmanned aerial vehicle. Guofang Keji Daxue Xuebao/Journal of National niversity of Defense Technology. 2020;42(6):1-10.
  9. Salychev OS. UAV autopilot with an Inertial Integrated System is the basis for the safe operation of unmanned complexes. Available from: http://www.teknol. ru/trash/uav_autopilot_salychev_2602182965.pdf. (In Russ). (accessed: 15.02.2023).
  10. Antonov DA, Zharkov MV, Kuznetsov IM, Lunev EM, Pronkin AN. Unmanned aerial vehicle positioning based on photographic image and inertial measurements. Trudy MAI [Proceedings of MAI]. 2016;91:14. (In Russ.) EDN: XEQWYZ
  11. Andronov VG, Chuev AA, Knyazev AA. Determination and assessment of the level of deviations of unmanned aerial vehicles from a given trajectory from images of the underlying surface. Proceedings of the Southwest State University. Series: Control, Computer Engineering, Information Science. Medical Instruments Engineering. 2022;1(12):129-144. (In Russ.) https://doi.org/10.21869/2223-1536-2022-12-1-129-144
  12. Oleinik II, Chernomorets AA, Andronov VG, Zhilyakov EG, Zalivin AN, Mukhin IE, Chuev AA. Small- sized unmanned aerial vehicles: detection tasks and ways to solve them. Kursk: Southwest State University; 2021. (In Russ.) Available from: https://elibrary.ru/download/elibrary_46554248_69730965.pdf (accessed: 15.02.2023)
  13. Ardentov AA, Beschastny IYu, Mashtakov AP, Popov AYu, Sachkov YuL, Sachkova EF. Algorithms for evaluation position and orientation of UAV. Program systems: Theory and applications. 2012;3(3(12):23-38. (In Russ.)
  14. Germak OV. Determination of elements of mutual orientation of images. Online journal of Science Studies. 2012;4(13):150. (In Russ.)
  15. Dobrynin NF, Pimshina TM. Mutual orientation of aerial photographs with a new combination of angular elements in a stereo pair. Engineering Bulletin of the Don. 2014;2(29):43. (In Russ.)
  16. Korshunov RA, Noskov VV, Pogorelov VV. Noncentral reverse photogrammetric notch. News of higher educational institutions. Geodesy and aerial photography. 2013;5:67-71. (In Russ.)
  17. Rakov DN, Nikitin VN. The choice of a digital non-metric camera for an unmanned aerial photography complex. Interexpo Geo-Siberia. 2012;7:27-36. (In Russ.) EDN: QITTPR.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».