Метод короткострокового планування траєкторії БПЛА
DOI:
https://doi.org/10.20535/1560-8956.47.2025.340207Ключові слова:
метод перебудови маршруту, інформаційні системи, уникнення перешкод, стереоскопічний зір, обробка зображень, короткострокове планування траєкторіїАнотація
В статті запропоновано метод уникнення перешкод на основі оброблення RGB–D зображень. Цей метод забезпечує безпечні польоти БПЛА в динамічних середовищах. Метою було уникнути використання нейронних мереж в задачах детекції та оминання перешкод, що важливо для збільшення кількості потенційних платформ для використання на БПЛА а також пришвидшення циклів розробки. Для цього визначено необхідні компоненти системи, для використання запропонованого методу побудовано ланцюг перетворень для оброблення RGB–D зображень, розроблено алгоритм сегментації зображення для використання в ланці перетворень зображення та оцінено часові характеристики його роботи. При розробці перевагу надано використанню морфологічних фільтрів як операцій для швидкого оброблення зображень, результатами дії яких на зображення є придатні до інтерпретації людиною зображення. В статті наведено математичний апарат для виконання побудови проекцій точок реального світу на зображення та в зворотньому напрямку. Серед перспектив використання систем БПЛА, побудованих за принципами, описаними в статті, можна назвати прокладання місій на малих висотах в міській забудові та природних середовищах, як того вимагають місії екологічного моніторингу або дослідницькі експедиції.
Бібл. 20, іл. 7
Посилання
Polishchuk M., Rolik O. Improvement of Technological Equipment Drone for Water Sampling: Design and Modeling / FME Transactions. – 2024, 52, No 2. – p. 237–245. doi: 10.5937/fme2402237P
Поліщук М.М., Ролік О.І Дрон для технічного обслуговування труб великого діаметру// Вчені записки ТНУ імені В.І. Вернадського. Серія: Технічні науки. – Том 35 (74) № 4. 2024. С. 1–7. DOI https://doi.org/10.32782/2663–5941/2024.4/01
J. Chen, Y. Zhou, Q. Lv, K. K. Deveerasetty and H. Ugochi Dike, "A Review of Autonomous Obstacle Avoidance Technology for Multi–rotor UAVs," 2018 IEEE International Conference on Information and Automation (ICIA), Wuyishan, China, 2018, pp. 244–249, doi: 10.1109/ICInfA.2018.8812473.
L. Matthies, R. Brockers, Y. Kuwata and S. Weiss, "Stereo vision–based obstacle avoidance for micro air vehicles using disparity space," 2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Hong Kong, China, 2014, pp. 3242–3249, doi: 10.1109/ICRA.2014.6907325.
Jin, Z., Feng, H., Xu, Z., & Chen, Y. (2023). A Data Generation Method for Image Flare Removal Based on Similarity and Centrosymmetric Effect. Photonics, 10(10), 1072. https://doi.org/10.3390/photonics10101072
M. Pesaresi and J. A. Benediktsson, "A new approach for the morphological segmentation of high–resolution satellite imagery," in IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 39, no. 2, pp. 309–320, Feb 2001, doi: 10.1109/36.905239.
L. Hamad, M. A. Khan and A. Mohamed, "Object Depth and Size Estimation Using Stereo–Vision and Integration With SLAM," in IEEE Sensors Letters, vol. 8, no. 4, pp. 1–4, April 2024, Art no. 6003204, doi: 10.1109/LSENS.2024.3367956.
Писаренко А., Ролік О. Енергоефективна автономна безпілотна система відбору проб води для екологічного моніторингу / Міжвідомчий науково–технічний збірник «Адаптивні системи автоматичного управління», № 1 (46), 2025. – с. 267–282. DOI: https://doi.org/10.20535/1560–8956.46.2025.323886
Shichao Yang, Jian Wen, Shiwei Wu, Tian Yang, Yanxue Wu, Fei Liu, Camera calibration with active standard Gaussian stripes for 3D measurement, Measurement, Volume 233, 2024, 114793, ISSN 0263–2241, https://doi.org/10.1016/j.measurement.2024.114793.
Yao, Y., Wu, J., Chen, H., Xu, J., Yin, Z. (2025). Braking Models for Short–Distance Recovery of UAV. In: Jia, L., Yang, F., Cheng, X., Wang, Y., Li, Z., Huang, W. (eds) The Proceedings of 2024 International Conference of Electrical, Electronic and Networked Energy Systems. EENES 2024. Lecture Notes in Electrical Engineering, vol 1316. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978–981–96–2080–7_5
Krecichwost, Michal & Sage, Agata & Miodonska, Zuzanna & Badura, Pawel. (2022). 4D Multimodal Speaker Model for Remote Speech Diagnosis. IEEE Access. PP. 1–1. 10.1109/ACCESS.2022.3203572.
Victor Massaki Nakaguchi, R.M. Rasika D. Abeyrathna, Zifu Liu, Ryozo Noguchi, Tofael Ahamed, Development of a Machine stereo vision–based autonomous navigation system for orchard speed sprayers, Computers and Electronics in Agriculture, Volume 227, Part 2, 2024, 109669, ISSN 0168–1699, https://doi.org/10.1016/j.compag. 2024.109669.
Benić, Zoran & Piljek, Petar & Kotarski, Denis. (2016). Mathematical Modelling of Unmanned Aerial Vehicles with Four Rotors. Interdisciplinary Description of Complex Systems. 14. 88–100. 10.7906/indecs.14.1.9.
Y. Yuan and M. Ryll, "Dual Quaternion Control of UAVs with Cable–suspended Load," 2024 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Yokohama, Japan, 2024, pp. 1561–1567, doi: 10.1109/ICRA57147.2024.10610170.
Wang, Baocai & Luo, Zirong & Shang, Jianzhong & Xia, Minghai. (2019). Research on Modeling and Control of Tilting Three–rotor UAV. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 677. 052091. 10.1088/1757–899X/677/5/052091.
Gama, Filipe & Georgiev, Mihail & Gotchev, Atanas. (2018). Unsupervised calibration of RGB–NIR capture pairs utilizing dense multimodal image correspondences. 2145–2149. 10.23919/EUSIPCO.2018.8553454.
MAVLink Project, "Common Message Set: ATTITUDE_QUATERNION (#31)," MAVLink Documentation, [Online]. Available: https://mavlink.io/en/messages/common.html #ATTITUDE_QUATERNION. [Accessed: 23–May–2025].
Mike Day, "Converting a Rotation Matrix to a Quaternion" Insomniac Games [Online]. Available: https://d3cw3dd2w32x2b.cloudfront.net/wp–content/uploads/2015/01/ matrix–to–quat.pdf. [Accessed: 23–May–2025].
Oxford English Dictionary. Oxford University Press. 2nd ed. 1989. Cites coinage of term «Haversine» by Prof. Jas. Inman, D. D., in his Navigation and Nautical Astronomy, 3rd ed. (1835).
OpenCV Team, "Camera Calibration" OpenCV Documentation, [Online]. Available: https://docs.opencv.org/4.x/dc/dbb/tutorial_py_calibration.html. [Accessed: 23–May–2025].
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
1.Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у нашому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована нашим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у нашому журналі.
3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення рукопису роботи авторами в мережі Інтернет (наприклад, на arXiv.org або на особистих веб-сайтах). Причому рукописи статей можуть бути розміщенні у відкритих архівах як до подання рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання. Це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії, позитивно позначається на оперативності ознайомлення наукової спільноти з результатами Ваших досліджень і як наслідок на динаміці цитування вже опублікованої у журналі роботи. Детальніше про це: The Effect of Open Access.
