Эта статья является препринтом и не была отрецензирована.
О результатах, изложенных в препринтах, не следует сообщать в СМИ как о проверенной информации.
Мультимодальная визуальная навигация беспилотных воздушных судов с использованием спутниковых карт и тепловизионных камер
2025-12-24
Рассмотрена проблема визуальной навигации беспилотных воздушных судов в условиях недостаточной освещенности. Для обеспечения круглосуточной навигации предлагается метод кросс-модального преобразования спутниковых изображений видимого диапазона в тепловизионные представления с использованием генеративной потоковой модели ThermalGen. Полученные тепловые карты используются в алгоритме абсолютной визуальной локализации, основанном на сопоставлении данных бортовой LWIR-камеры с преобразованным спутниковым эталоном. Алгоритм интегрирован в гибридный модуль визуально-инерциальной навигации, объединяющий результаты абсолютной визуальной локализации, визуальной одометрии и инерциальных измерений на основе расширенного фильтра Калмана. Тестирование на изображениях, преобразованных в тепловые, показало высокую точность определения абсолютных координат и подтвердило работоспособность предложенного подхода в условиях ночной навигации.
Ссылка для цитирования:
Лазарева П. А., Маликов А. И., Дегтярев Г. Л., Маннанов Р. Т. 2025. Мультимодальная визуальная навигация беспилотных воздушных судов с использованием спутниковых карт и тепловизионных камер. PREPRINTS.RU. https://doi.org/10.24108/preprints-3114160
Список литературы
1. Левшонков Н.В., Нафиков И.М., Митряйкин В.И. Обеспечение проведения мониторинга с применением беспилотных авиационных систем // Известия высших учебных заведений. Авиационная техника. – 2024. – № 4. – С. 150–155.
2. Толмачев А.С. и др. Навигация мультикоптерного летательного аппарата по визуальной одометрии с функцией коррекции по объектам интереса // Известия высших учебных заведений. Авиационная техника. – 2024. – № 2. – С. ??.
3. Xiao J. et al. Long-Range UAV Thermal Geo-Localization with Satellite Imagery // Proceedings of IROS 2023. – 2023. – P. 5820–5827. – DOI: 10.1109/IROS55552.2023.10342068.
4. Wan Q. et al. Optimizing UAV-based uncooled thermal cameras in field conditions for precision agriculture // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. – 2024. – Vol. 134. – Article 104184. – DOI: 10.1016/j.jag.2024.104184.
5. Rublee E. et al. ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF // Proceedings of the 2011 International Conference on Computer Vision. – 2011. – P. 2564–2571.
6. Lowe D.G. Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints // International Journal of Computer Vision. – 2004. – Vol. 60. – P. 91–110.
7. DeTone D., Malisiewicz T., Rabinovich A. SuperPoint: Self-Supervised Interest Point Detection and Description // CVPR Deep Learning for Visual SLAM Workshop. – 2018.
8. Keil C. et al. Towards Long Term SLAM on Thermal Imagery // Proceedings of 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). – Abu Dhabi, UAE, 2024. – P. 10174–10181. – DOI: 10.1109/IROS58592.2024.10802139.
9. Song K. et al. RGB-T image analysis technology and application: A survey // Engineering Applications of Artificial Intelligence. – 2023. – Vol. 120. – Article 105919. – DOI: 10.1016/j.engappai.2023.105919.
10. Xiao J. et al. STHN: Deep Homography Estimation for UAV Thermal Geo-Localization With Satellite Imagery // IEEE Robotics and Automation Letters. – 2024. – Vol. 9, № 10. – P. 8754–8761. – DOI: 10.1109/LRA.2024.3448129.
11. Xiao J. et al. ThermalGen: Style-Disentangled Flow-Based Generative Models for RGB-to-Thermal Image Translation. – URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2509.24878
12. He X. et al. MatchAnything: Universal Cross-Modality Image Matching with Large-Scale Pre-Training // arXiv preprint. – arXiv:2501.07556. – 2025.
13. Brenner M. et al. RGB-D and Thermal Sensor Fusion: A Systematic Literature Review // IEEE Access. – 2023. – Vol. 11. – P. 82410–82442. – DOI: 10.1109/ACCESS.2023.3301119.
14. Лазарева П. А. и др. Разработка алгоритма абсолютной визуальной навигации беспилотного летательного аппарата // Известия высших учебных заведений. Авиационная техника. – 2025. – № 3. – С. 55–63.
15. Набор данных Boson-nighttime / HuggingFace. – URL: https://huggingface.co/datasets/xjh19972/boson-nighttime/tree/main/satellite-thermal-dataset-v3 (дата обращения 18.11.2025).
