Эта статья является препринтом и не была отрецензирована.
О результатах, изложенных в препринтах, не следует сообщать в СМИ как о проверенной информации.
Разработка алгоритма абсолютной визуально-инерциальной навигации беспилотных воздушных судов
2025-06-04
Рассмотрены подходы к навигации беспилотных воздушных судов (БВС) при отсутствии спутниковых сигналов, использующие алгоритмы компьютерного зрения. Проведен сравнительный анализ методов абсолютной навигации по предварительно загруженным спутниковым картам. Предложен алгоритм сезонно инвариантной визуально-инерциальной навигации на основе сопоставления ключевых точек изображений с использованием алгоритма SIFT с коррекцией по сигналам инерциальной навигационной системы, оптимизированный в вычислительном плане для использования в реальном времени. Приведены результаты работы алгоритма с использованием реальных данных полета БВС в сравнении с эталонными данными спутниковой навигационной системы.
Ссылка для цитирования:
Лазарева П. А., Маликов А. И., Дегтярев Г. Л., Маннанов Р. Т. 2025. Разработка алгоритма абсолютной визуально-инерциальной навигации беспилотных воздушных судов. PREPRINTS.RU. https://doi.org/10.24108/preprints-3113584
Список литературы
1. Левшонков, Н.В. Обеспечение проведения мониторинга с применением беспилотных авиационных систем / Н.В. Левшонков, И.М. Нафиков, В.И. Митряйкин // Известия высших учебных заведений. Авиационная техника. – 2024. – № 4. – С. 150-155.
2. Couturier, A. A review on absolute visual localization for UAV / A. Couturier, M.A. Akhloufi // Robotics and Autonomous Systems. – 2021. – Vol. 135. – 103666.
3. Han, J. NVINS: Robust Visual Inertial Navigation Fused with NeRF-augmented Camera Pose Regressor and Uncertainty Quantification / J. Han, L.L. Beyer, G.V. Cavalheiro [et al.] // 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Abu Dhabi, United Arab Emirates. – 2024. – pp. 12601-12608.
4. Weiss, S. Monocular Vision for Long-term Micro Aerial Vehicle State Estimation: A Compendium / S. Weiss, M.W. Achtelik, S. Lynen [et al.] // J. Field Robotics. – 2013. – Vol.30. – pp. 803-831.
5. Kinnari, J. Season-Invariant GNSS-Denied Visual Localization for UAVs / J. Kinnari, F. Verdoja, V. Kyrki // IEEE Robotics and Automation Letters. – 2022. – Vol. 7. – No. 4.
6. Tareen, S.K. A comparative analysis of SIFT, SURF, KAZE, AKAZE, ORB, and BRISK / S.K. Tareen, Z. Saleem // 2018 International Conference on Computing, Mathematics and Engineering Technologies (iCoMET), Sukkur, Pakistan. – 2018. – pp. 1-10.
7. Lowe, D.G. Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints / D.G. Lowe // International Journal of Computer Vision. – 2004. – Vol. 50. – No. 2. – pp. 91-110.
8. Brown, M. Automatic Panoramic Image Stitching using Invariant Features // M. Brown, D. Lowe // International Journal of Computer Vision. – 2007. – Vol. 74. – No. 1. – pp. 59-73.
9. Lucas, B.D. An Iterative Image Registration Technique with an Application to Stereo Vision / B.D. Lucas, T. Kanade // Proceedings DARPA Image Understanding Workshop, April 1981, pp. 121-130.
