RU195749U1 - Интеллектуальная система технического зрения беспилотного летательного аппарата для решения задач навигации, построения трехмерной карты окружающего пространства и препятствий и автономного патрулирования - Google Patents

Интеллектуальная система технического зрения беспилотного летательного аппарата для решения задач навигации, построения трехмерной карты окружающего пространства и препятствий и автономного патрулирования Download PDF

Info

Publication number
RU195749U1
RU195749U1 RU2019122166U RU2019122166U RU195749U1 RU 195749 U1 RU195749 U1 RU 195749U1 RU 2019122166 U RU2019122166 U RU 2019122166U RU 2019122166 U RU2019122166 U RU 2019122166U RU 195749 U1 RU195749 U1 RU 195749U1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
unmanned aerial
board computer
aerial vehicle
board
vision system
Prior art date
Application number
RU2019122166U
Other languages
English (en)
Inventor
Павел Вячеславович Скрибцов
Денис Владимирович Тюляев
Евгений Сергеевич Бондаренко
Original Assignee
Общество с ограниченной ответственностью "МИРП-Интеллектуальные Системы"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Общество с ограниченной ответственностью "МИРП-Интеллектуальные Системы" filed Critical Общество с ограниченной ответственностью "МИРП-Интеллектуальные Системы"
Priority to RU2019122166U priority Critical patent/RU195749U1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU195749U1 publication Critical patent/RU195749U1/ru

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64C—AEROPLANES; HELICOPTERS
    • B64C13/00—Control systems or transmitting systems for actuating flying-control surfaces, lift-increasing flaps, air brakes, or spoilers
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64C—AEROPLANES; HELICOPTERS
    • B64C19/00—Aircraft control not otherwise provided for
    • B64C19/02—Conjoint controls
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C23/00—Combined instruments indicating more than one navigational value, e.g. for aircraft; Combined measuring devices for measuring two or more variables of movement, e.g. distance, speed or acceleration
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot

Abstract

Интеллектуальная система технического зрения беспилотного летательного аппарата предназначена для автоматического управления беспилотными летательными аппаратами на основе анализа данных, полученных из разных источников и в условиях недоступности сигналов глобальных навигационных спутниковых систем. Интеллектуальная система обладает функциями навигационной системы, системы технического зрения, системы мониторинга окружающего пространства, системы принятия решения и системы полуавтоматического и ручного управления БПЛА. Интеллектуальная система состоит из программно-аппаратного комплекса в составе бортового вычислителя на основе одноплатного компьютера с платой расширения на базе 32-разрядного контроллера, инерционного измерительного блока, позволяющего определить положение беспилотного летательного аппарата в пространстве и включающего в себя гироскоп, акселерометр, барометр, бортовой видеокамеры, RGB-D-камеры, полетного контроллера, приемника радиосигналов, вращающегося лазерного дальномера, стационарного лазерного дальномера, интерфейсов подключения устройств управления движением, интерфейсов подключения внешних датчиков. 2 з.п. ф-лы, 7 ил.

Description

Интеллектуальная система технического зрения беспилотного летательного аппарата (БПЛА) предназначена для автоматического управления БПЛА в условиях недоступности сигналов глобальных навигационных спутниковых систем (ГНСС) на основе анализа данных полученных из других различных источников; для построения в реальном масштабе времени трехмерной карты окружающего пространства и обнаружения существующих препятствий по маршруту следования; для обнаружения и идентификации объектов интереса в процессе осуществления полетного задания класса «автономное патрулирование». Система обладает функциями навигационной системы, системы технического зрения, системы мониторинга окружающего пространства, системы принятия решения и системы полуавтоматического и ручного управления БПЛА. Применение интеллектуальной системы технического зрения беспилотного летательного аппарата позволяет существенно повысить автономность беспилотных летательных аппаратов, на которых эта система установлена, и безопасность полетов БПЛА, а также расширить круг специальных задач, решаемых БПЛА в автоматическом режиме.
Известна система управления БПЛА, которая осуществляет формирование траектории, навигацию, управление и стабилизацию ракеты, а также выдачу разовых команд на подсистемы БПЛА (В.И. Козлов. Системы автоматического управления летательными аппаратами, М.: «Машиностроение», 1979, С.53,152), содержащая блок управления двигателем, высотомер, гироинерциальную систему (ИНС) с датчиками углового положения ракеты и акселерометрами, датчики угловых скоростей, вычислитель, сумматоры управляющих сигналов тангажа, курса и крена, блок кинематической разводки, содержащий сумматоры первого, второго и третьего рулевых приводов и первый и второй инверторы, и рулевые приводы, при этом гироинерциальная система и высотомер подключены к входам вычислителя, первый, второй и третий выходы которого соединены с первыми входами сумматоров управляющих сигналов каналов тангажа, курса и крена соответственно (причем вторые входы этих сумматоров подключены к выходам соответствующих датчиков углового положения гироинерциальной системы, четвертый выход вычислителя соединен с входом блока управления двигателем летательного аппарата, выходы блока датчиков угловых скоростей соединены с третьими входами сумматоров управляющих сигналов, выход сумматора управляющих сигналов канала курса подключен к входам сумматоров первого и третьего рулевых приводов и через первый инвертор – к входу сумматора второго рулевого привода, выход сумматора управляющих сигналов канала крена соединен с входами сумматоров первого и второго рулевых приводов и через второй инвертор – с входом сумматора третьего рулевого привода, а выходы сумматоров первого, второго и третьего рулевых приводов соединены с входами соответствующих рулевых приводов).
Такая система управления обеспечивает стабилизацию БПЛА относительно центра масс, формирование траектории, в частности, с заданной высотой горизонтального полета и облетом рельефа местности, а также выполнение заданного пространственного и временного графика полета (ПВГП) за счет управления как координатами ракеты в пространстве, так и скоростью ее полета на отдельных участках, заданных поворотными пунктами маршрута (ППМ). Формируются также необходимые разовые команды на подсистемы БПЛА.
Известна система измерения пространственной ориентации и курса летательных аппаратов (D.H.Titterton, J.L.Weston. Strapdown Inertial Navigation Technology. Volume 207 «Progress in Astranautics and Aeronautics» Editor-in-Chief Paul Zarchan, MIT Lincoln Laboratory, USA, 2004, pp. 263-264), содержащая блоки инерциальных датчиков обрабатывающей электроники и вычисления пространственного положения.
Недостатком указанных систем является отсутствие возможности достаточно эффективно управлять БПЛА и тем более обеспечивать автономность его эксплуатации в сложных полетных условиях, решать задачи специального назначения, задачи автоматизации процедур паспортизации объектов со сложным рельефом, решение прочих задач работы беспилотной техники без участия оператора. Это объясняется отсутствием возможности использования бортового анализа видеоинформации с применением системы технического зрения (СТЗ), в частности, в целях бортовой навигации и корректировки режима полета, обусловленной изменившимися условиями движения и полетного задания.
Известна система обнаружения препятствий для мультикоптера (А.C. Гоноболев, А.Ю. Когочев, А.О. Лекарев. Система обнаружения препятствий для мультикоптера. Resources and Technology, 2014 Т. 11. № 2. С.119-126), в состав которой входят управляющая плата на основе микроконтроллера фирмы Atmel AtMega2560, набор датчиков расстояния (ультразвуковые и инфракрасные дальномеры), канал радиосвязи и GPS приёмник.
Недостатком данный системы является невозможность определения инфракрасным датчиком поверхности, поглощающей свет (например, загрязнения в виде сажи или стекла) и ультразвуковым датчиком звукопоглощающего покрытия, а также малые дистанции, на которых возможно определение поверхностей.
Известна система предотвращения препятствий летательного аппарата (US 2018136650 A1, 17.05.2018, Yuneec Technology Co. Ltd.), содержащая устройство захвата изображения, систему повышения устойчивости карданного подвеса и второй контроллер. Система повышения устойчивости карданного подвеса включает в себя корпус подвеса и систему управления подвесом. Устройство захвата изображения расположено на корпусе карданного подвеса и используется для захвата изображения в направлении полета, когда самолет летит. Система управления подвесом соединена с корпусом подвеса. Второй контроллер используется для определения того, существует ли препятствие на изображении, захваченном устройством захвата изображения, и, если да, для изменения направления полета летательного аппарата в соответствии с положением препятствия, и если нет, управление самолетом для полета в текущем направлении полета.
Недостатком данный системы также является невозможность достаточно эффективно управлять БПЛА и тем более обеспечивать автономность его эксплуатации в сложных полетных условиях в сложных рельефах и замкнутых пространствах.
Известна система 3D-сканирования беспилотного летательного аппарата (CN109186557А, 02.11.2018, China Communications Remote Sensing Load Beijing Tech Co. Ltd.), содержащая: широкопольную подсистему позиционирования, установленную на беспилотном летательном аппарате, и узкопольную подсистему сканирования, где генерирование полученной информации глубины осуществляется в соответствии с изображением разности цветов поляризации и изображением яркости, а также в соответствии с информацией глубины и, по меньшей мере, одной трехмерной поверхности из синтезированной информации изображения.
Недостатками данной системы является необходимость иметь, по меньшей мере, одну трехмерную поверхность из синтезированной информации изображения и невозможность использовать данные инерциальных и магнитометрических характеристик движения для точного позиционирования беспилотного летательного аппарата.
Целями заявленной интеллектуальной системы технического зрения беспилотного летательного аппарата являются:
1. Повышение автономности эксплуатации БПЛА в сложных рельефах и замкнутых пространствах.
2. Решение задач гражданского и специального назначения с применением разработанной технологии, в частности для автоматического поиска людей и заданных объектов в зданиях при чрезвычайных ситуациях.
3. Автоматизация процедур паспортизации объектов со сложным рельефом.
4. Решение прочих задач работы беспилотной техники (перемещение грузов, почты) без участия оператора.
5. Обеспечение 3D позиционирования беспилотной техники в условиях сложного рельефа и множества препятствий с применением технического зрения в условиях недоступности ГНСС в условиях повышенных требованиях к скорости работы, к малым габаритам и энергопотреблению устройства.
6. Повышение эффективности управления БПЛА и унификация применения системы для различных типов и моделей БПЛА (самолетного, вертолетного и иных типов), в том числе и на легкие и малые БПЛА, включая дешевые модели, имеющие только ручное управление.
Решение поставленных целей достигается за счет следующей конструкции.
Программно-аппаратный комплекс (ПАК) установлен на борту БПЛА и состоит из бортового вычислителя на основе одноплатного компьютера с платой расширения на базе 32-разрядного контроллера для реализации возможности обработки сигналов в реальном масштабе времени с использованием нейронной сети. ПАК принимает сигналы от датчиков и обрабатывает их при помощи бортового вычислителя, а также принимает и передает эти сигналы через разводку системы управления корпуса на полетный контроллер.
Инерционный измерительный блок (IMU, Inertial Measurement Unit), позволяющий определить положение БПЛА в пространстве, аппаратно расположен на плате расширения и предназначен для определения инерциальных и магнитометрических характеристик движения и включает в себя:
– гироскоп, определяющий угловую скорость вокруг собственных осей X, Y, Z;
– акселерометр, определяющий величину ускорения свободного падения по осям X, Y, Z;
– компас, определяющий углы между собственными осями сенсора X, Y, Z и силовыми линиями магнитного поля Земли;
– барометр, определяющий атмосферное давление, высоту над уровнем моря и температуру.
Также на борту БПЛА установлены следующие датчики:
– бортовая видеокамера – предназначена для получения видеопотока и передачи его в бортовой вычислитель;
– RGB-D-камера – предназначена для получения поля глубин в области видимости устройства;
– полетный контроллер – предназначен для распределения и передачи команд, управляющих частотой вращения двигателей, и используется для управления системой стабилизации БПЛА;
– приемник радиосигналов – предназначен для приема сигналов от сторонней системы управления и передачи их для обработки в бортовой вычислитель;
– вращающийся лазерный сканер-дальномер – предназначен для определения расстояний (в виде развертки на 360 градусов) до объектов окружающей среды и передачи этой информации в бортовой вычислитель;
– стационарный лазерный дальномер – предназначен для определения расстояний (точечных) до объектов окружающей среды и передачи этой информации в бортовой вычислитель.
Обмен сигналами между бортовым вычислителем, платой расширения бортового вычислителя и датчиками осуществляется при помощи стандартного USB-интерфейса, а также последовательного интерфейса связи UART и последовательного протокола связи S.BUS. Управляющие сигналы на контроллеры исполнительных устройств и сами исполнительные устройства осуществляются методом широтно-импульсной модуляции (ШИМ, PWM).
Взаимосвязь всех элементов заявленной интеллектуальной системы с учетом самого БПЛА и его штатного оборудования изображена на фиг. 1, где обозначены:
1 – сам БПЛА;
2 – аккумуляторная батарея (АКБ);
3 – четыре маршевых электродвигателя;
4 – четыре контроллера скорости (для управления частотой вращения каждого электродвигателя);
5 – программно-аппаратный комплекс;
6 – бортовой вычислитель;
7 – плата расширения;
8 – инерционный измерительный блок;
9 – гироскоп;
10 – акселерометр;
11 – компас;
12 – барометр;
13 – бортовая видеокамера;
14 – RGB-D-камера;
15 – полетный контроллер;
16 – приемник радиосигналов;
17 – вращающийся лазерный сканер-дальномер;
18 – стационарный лазерный дальномер.
Монтажная схема программно-аппаратного комплекса приведена на фиг. 2 (вид снизу) и фиг. 3 (вид сверху).
Общий вид программно-аппаратного комплекса изображён на фиг. 4.
Общий алгоритм определения местоположения БПЛА изображен на фиг. 5.
Алгоритм определения местоположения БПЛА по визуальным ориентирам изображён на фиг. 6.
Пример визуального ориентира приведён на фиг. 7.
Работа заявленной интеллектуальной системы технического зрения беспилотного летательного аппарата осуществляется следующим образом.
Общий алгоритм определения местоположения БПЛА является гибридным и основан на работе двух подсистем – системы инерциальных датчиков и системы технического зрения. Система технического зрения в свою очередь делится на систему определения положения по визуальным ориентирам и систему обработки данных 3D-зрения.
Для получения данных инерциальных датчиков разработано специальное устройство, состоящее из комплекса инерциальных датчиков и 32-разрядного микроконтроллера для предварительной обработки сигналов датчиков и их передачи в бортовой вычислитель.
Комплекс инерциальных датчиков представляет собой четыре микросхемы, расположенные под углом 90 градусов относительно друг друга. Расположенный здесь же микроконтроллер предназначен для предварительной фильтрации данных с помощью фильтра низкой частоты и отправки их в одноплатный компьютер.
Дополнительная функция этого устройства – прием управляющих команд, преобразование их к необходимому виду и дальнейшая передача в полетный контроллер. Таким образом, реализовано автономное управление БПЛА.
В дальнейшем данные, полученные от датчиков, обрабатываются биквадратным фильтром, приводятся в единую систему координат и к ним вводятся поправки, полученные при предварительной калибровке. После этого они попадают в сигма-точечный фильтр Калмана, где с помощью них и данных одометрии вычисляется положение БПЛА.
Для устойчивой работы алгоритма вычисления положения БПЛА необходимо получать данные одометрии, определяющее скорость его перемещения в пространстве. В случае выполнения полетного задания на больших открытых пространствах роль такого средства играет датчик скорости воздушного потока, однако, в случае полета в условиях сложного географического рельефа местности с обилием препятствий различного происхождения и/или внутри помещений, в связи с малыми скоростями полета его применение затруднительно из-за больших погрешностей при измерениях. В качестве его замены используют скорость БПЛА, определённую с помощью оптического потока, вычисленного по сигналам одометрии, полученным от лазерных дальномеров.
Для получения данных о матчах двух последовательных изображений используются кадры, полученные с RGB-D камеры. С ее помощью можно получить как обычное изображение формата RGB, так и информацию о глубине каждой точки полученного изображения. Карта глубин каждой точке экрана присваивает величину, характеризующую ее удаленность от камеры.
Данные об угловой скорости для вычислений берутся из системы инерциальных датчиков. Таким образом, неизвестными величинами остаются только скорости Vx, Vy, Vz. Так как у нас имеется N матчей, полученных от пары изображений, то, составив и решив переопределенную систему нелинейных уравнений, мы найдем требуемую скорость V.
Подставив полученную скорость в сигма-точечный фильтр Калмана, можно получить вычисленное положение БПЛА. Проведенные предварительные эксперименты показывают, что итоговая погрешность при таких вычислениях не превышает 5%. То есть на 100 метров пройденного БПЛА расстояния ошибка составляет не более 5 метров.
Для построения трехмерной карты пространства используется комплекс алгоритмов SLAM (Simultaneous Localization and Mapping, метод одновременной локализации и построения карты)  — метод, используемый в мобильных автономных средствах для построения карты в неизвестном пространстве или для обновления карты в заранее известном пространстве с одновременным контролем текущего местоположения и пройденного пути. Проведенные эксперименты показали возможность реализации данной идеи. Разместив RGB-D камеру в носовой части БПЛА и сориентировав ее вперед, по курсу движения, с помощью данных методов, а также учитывая вычисленные данные о положении БПЛА, получаем 3D-карту пространства.
Кроме того, камера глубины, направленная вперед, служит для детектирования препятствий на пути следования БПЛА. Соответствующий алгоритм разработан на основе известного алгоритма А* (от англ. A star - алгоритм поиска по первому наилучшему совпадению на графе, который находит маршрут с наименьшей стоимостью от одной вершины (начальной) к другой (целевой, конечной).
Карта глубин, построенная на основе полученных из RGB-D камеры данных, преобразуется в облако трехмерных точек, из которых выделяется некоторая часть, лежащая в горизонтальной плоскости, занимающая область, достаточную для прохождения БПЛА по высоте. Все трехмерные точки, попавшие в эту область, проецируются на горизонтальную плоскость. Таким образом, можно получить карту препятствий для движущегося в этом пространстве БПЛА. При обнаружении препятствия на линии, соединяющей его положение и текущую конечную цель, или если препятствие находится ближе к центру БПЛА, чем допустимый безопасный радиус, начинается поиск обходного маршрута.
При использовании БПЛА внутри замкнутых пространств и/или при наличии сложного рельефа местности при выполнении полетного задания и избегания столкновений необходимо точное знание его положения в пространстве. Инкрементальные методы навигации создают хоть и незначительную, но со временем увеличивающуюся ошибку определения положения. Для определения точного местоположения БПЛА в ключевых локациях используются визуальные ориентиры. Под визуальным ориентиром принято понимать группу графических примитивов, объединенных в некоторую структуру, визуально отличающуюся от окружающего пространства.
Для повышения скорости и увеличения точности распознавания визуального ориентира применяется гибридный подход, который заключается в предварительном детектировании потенциального ориентира, последующем выделении геометрической структуры и вычисления положения с помощью нейронной сети.
Для детекции визуальных ориентиров используется разработанный в компании «МИРП-ИС» метод иерархической кластеризации. В основе метода лежит определение однородных по цвету областей и встраивания в них моделей эллипсоидов с оригинальным быстрым алгоритмом вычисления моментов одновременно с сегментацией. После определения набора эллипсоидов на изображении алгоритм сверяет их структуру со структурой заданных ориентиров и при наличии совпадения сигнализирует о том, что визуальный ориентир присутствует на изображении. При этом визуальный ориентир может иметь более сложную структуру, например иерархическую.
На следующем этапе происходит сбор геометрических характеристик визуального ориентира. Каждый задетектированный геометрический элемент в составе визуального ориентира добавляет пять геометрических признаков, характеризующих эллипс, который вокруг него можно описать. Для эллипса это такие характеристики как: две координаты центра эллипса на изображении, два размера главных осей и угол поворота главной оси. В частности, если на визуальном ориентире присутствует 3 геометрических элемента, то всего для обучающей выборки получим набор длинной в 3 × 5 = 15 характеристик. При этом, если визуальный ориентир имеет ось симметрии, то он не несет характерных признаков, способных предоставить нейронной сети информацию, с какой стороны от оси симметрии находится камера. Поэтому геометрические элементы для визуального ориентира могут быть взяты только из одной полуплоскости, что позволяет значительно сократить обучающую выборку.
Одним из главных преимуществ применения нейронной сети для оценки положения БПЛА является скорость вычисления. Так, например, оценка нейронной сетью положения БПЛА выполняется всего за 0,1 мс на одноплатном компьютере. Однако сама обработка изображения для определения наличия на ней знака и вычисления геометрических характеристик занимает целых 18 мс. Это относительно малое время, особенно с учетом того, что для вычислений используется всего один поток, который тоже также можно уменьшить. Для ускорения работы всего метода оценки положения, точнее, для той его части, что отвечает за непосредственно детектирование знаков-маркеров, применяется трекинг уже распознанного маяка на последующих кадрах, полученных с камеры. Метод трекинга основан на поиске похожих по цвето-структурной характеристике объектов в области изображения, соответствующей размещению геометрического объекта на предыдущем кадре. По результатам проведенных тестов, трекинг уже распознанных визуальных маяков позволяет ускорить вычисления до 2 мс.

Claims (3)

1. Интеллектуальная система технического зрения беспилотного летательного аппарата, характеризующаяся тем, что она состоит из программно-аппаратного комплекса, состоящего из бортового вычислителя на основе одноплатного компьютера с платой расширения на базе 32-разрядного контроллера для реализации возможности обработки сигналов в реальном масштабе времени с использованием нейронной сети, и инерционного измерительного блока, аппаратно расположенного на плате расширения; бортовой видеокамеры для получения видеопотока и передачи его в бортовой вычислитель по стандартному USB-интерфейсу, RGB-D – камеры для получения поля глубин в области видимости устройства и передачи его на бортовой вычислитель по стандартному USB-интерфейсу; полетного контроллера, связанного через разводку системы управления корпуса беспилотного летательного аппарата с платой расширения для распределения и передачи команд, управляющих частотой вращения двигателей и используемого для управления системой стабилизации беспилотного летательного аппарата, приемника радиосигналов для приема сигналов от сторонней системы управления и передачи их для обработки в бортовой вычислитель по стандартному последовательному интерфейсу связи S.BUS, вращающегося лазерного сканера-дальномера для определения расстояний до объектов окружающей среды и передачи этой информации в бортовой вычислитель по стандартному последовательному интерфейсу связи UART, стационарного лазерного дальномера для определения точечных расстояний до объектов окружающей среды и передачи этой информации в бортовой вычислитель по стандартному последовательному интерфейсу связи UART, причём инерционный измерительный блок состоит из гироскопа, определяющего угловую скорость вращения вокруг собственных осей X, Y и Z, акселерометра, определяющего величину ускорения свободного падения по осям X, Y, и Z, компаса, определяющего углы между собственными осями сенсора X, Y и Z и силовыми линиями магнитного поля Земли, барометра, определяющего атмосферное давление, высоту над уровнем моря и температуру, а управляющие сигналы на контроллеры скорости осуществляются методом широтно-импульсной модуляции.
2. Интеллектуальная система технического зрения по п. 1, отличающаяся тем, что бортовой вычислитель выполнен с возможностью вычисления карты глубин изображения на основе данных, полученных от RGB-D–камеры.
3. Интеллектуальная система технического зрения по п. 2, отличающаяся тем, что бортовой вычислитель выполнен с возможностью вычисления положения беспилотного летательного аппарата с помощью сигма-точечного фильтра Калмана на основе вычисленной карты глубин изображения и данных, полученных от инерционного измерительного блока.
RU2019122166U 2019-07-15 2019-07-15 Интеллектуальная система технического зрения беспилотного летательного аппарата для решения задач навигации, построения трехмерной карты окружающего пространства и препятствий и автономного патрулирования RU195749U1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2019122166U RU195749U1 (ru) 2019-07-15 2019-07-15 Интеллектуальная система технического зрения беспилотного летательного аппарата для решения задач навигации, построения трехмерной карты окружающего пространства и препятствий и автономного патрулирования

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2019122166U RU195749U1 (ru) 2019-07-15 2019-07-15 Интеллектуальная система технического зрения беспилотного летательного аппарата для решения задач навигации, построения трехмерной карты окружающего пространства и препятствий и автономного патрулирования

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU195749U1 true RU195749U1 (ru) 2020-02-05

Family

ID=69416342

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2019122166U RU195749U1 (ru) 2019-07-15 2019-07-15 Интеллектуальная система технического зрения беспилотного летательного аппарата для решения задач навигации, построения трехмерной карты окружающего пространства и препятствий и автономного патрулирования

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU195749U1 (ru)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111707256A (zh) * 2020-05-13 2020-09-25 苏州天炯信息科技有限公司 一种助航灯快速布置特种车辆的综合定位导航设备
RU2744427C1 (ru) * 2020-08-10 2021-03-09 Общество С Ограниченной Ответственностью Научно-Технический Центр "Зенит" Комплекс для определения пространственных координат удаленного объекта, расположенного на местности
RU211527U1 (ru) * 2021-08-06 2022-06-09 Максим Юрьевич Калягин Беспилотный летательный аппарат для полета в топках котлов теплоэлектростанций
CZ309292B6 (cs) * 2020-12-29 2022-08-03 České vysoké učení technické v Praze Zařízení pro měření výkonových parametrů multikoptér

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2525601C1 (ru) * 2013-02-18 2014-08-20 Открытое акционерное общество "Раменское приборостроительное конструкторское бюро" Комплексная корреляционно-экстремальная навигационная система
RU2591029C1 (ru) * 2015-02-13 2016-07-10 Российская Федерация, от имени которой выступает Министерство промышленности и торговли Российской Федерации (Минпромторг России) Способ получения на летательном аппарате (ла) улучшенного изображения подстилающей поверхности
RU164139U1 (ru) * 2015-12-22 2016-08-20 Общество с ограниченной ответственностью "ПАВЛИН Технологии" Интеллектуальная система автоматического управления беспилотным летательным аппаратом
US20160342433A1 (en) * 2015-05-18 2016-11-24 Goodrich Corporation System architecture for machine vision on moving platforms
WO2018009189A1 (en) * 2016-07-06 2018-01-11 Beer Reginald N Object sense and avoid system for autonomous vehicles

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2525601C1 (ru) * 2013-02-18 2014-08-20 Открытое акционерное общество "Раменское приборостроительное конструкторское бюро" Комплексная корреляционно-экстремальная навигационная система
RU2591029C1 (ru) * 2015-02-13 2016-07-10 Российская Федерация, от имени которой выступает Министерство промышленности и торговли Российской Федерации (Минпромторг России) Способ получения на летательном аппарате (ла) улучшенного изображения подстилающей поверхности
US20160342433A1 (en) * 2015-05-18 2016-11-24 Goodrich Corporation System architecture for machine vision on moving platforms
RU164139U1 (ru) * 2015-12-22 2016-08-20 Общество с ограниченной ответственностью "ПАВЛИН Технологии" Интеллектуальная система автоматического управления беспилотным летательным аппаратом
WO2018009189A1 (en) * 2016-07-06 2018-01-11 Beer Reginald N Object sense and avoid system for autonomous vehicles

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111707256A (zh) * 2020-05-13 2020-09-25 苏州天炯信息科技有限公司 一种助航灯快速布置特种车辆的综合定位导航设备
RU2744427C1 (ru) * 2020-08-10 2021-03-09 Общество С Ограниченной Ответственностью Научно-Технический Центр "Зенит" Комплекс для определения пространственных координат удаленного объекта, расположенного на местности
CZ309292B6 (cs) * 2020-12-29 2022-08-03 České vysoké učení technické v Praze Zařízení pro měření výkonových parametrů multikoptér
RU211527U1 (ru) * 2021-08-06 2022-06-09 Максим Юрьевич Калягин Беспилотный летательный аппарат для полета в топках котлов теплоэлектростанций
RU2811344C2 (ru) * 2022-06-09 2024-01-11 Общество с ограниченной ответственностью ФАБРИКА НАУЧНЫХ ДАННЫХ Способ оптико-инерциальной навигации с автоматическим подбором масштабного коэффициента
RU2798604C1 (ru) * 2022-12-29 2023-06-23 Автономная некоммерческая организация высшего образования "Университет Иннополис" Бпла и способ выполнения аэрофотосъемки

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109029417B (zh) 基于混合视觉里程计和多尺度地图的无人机slam方法
US11914369B2 (en) Multi-sensor environmental mapping
US11218689B2 (en) Methods and systems for selective sensor fusion
EP3715785B1 (en) Slam assisted ins
CN109911188B (zh) 非卫星导航定位环境的桥梁检测无人机系统
Hening et al. 3D LiDAR SLAM integration with GPS/INS for UAVs in urban GPS-degraded environments
Frew et al. Vision-based road-following using a small autonomous aircraft
CN113168186A (zh) 碰撞规避系统、深度成像系统、交通工具、地图生成器及其方法
Shen et al. Optical flow sensor/INS/magnetometer integrated navigation system for MAV in GPS-denied environment
Quist et al. Radar odometry on fixed-wing small unmanned aircraft
RU195749U1 (ru) Интеллектуальная система технического зрения беспилотного летательного аппарата для решения задач навигации, построения трехмерной карты окружающего пространства и препятствий и автономного патрулирования
JP2015006874A (ja) ３次元証拠グリッドを使用する自律着陸のためのシステムおよび方法
KR20140144921A (ko) 가상현실을 이용한 무인 자동차의 자율 주행 시뮬레이션 시스템
US11726501B2 (en) System and method for perceptive navigation of automated vehicles
Steiner et al. A vision-aided inertial navigation system for agile high-speed flight in unmapped environments: Distribution statement a: Approved for public release, distribution unlimited
US11754415B2 (en) Sensor localization from external source data
CN111426320A (zh) 一种基于图像匹配/惯导/里程计的车辆自主导航方法
Al-Darraji et al. A technical framework for selection of autonomous uav navigation technologies and sensors
Delaune et al. Extended navigation capabilities for a future mars science helicopter concept
Vezinet et al. State of the art of image-aided navigation techniques for aircraft approach and landing
JP2022015978A (ja) 無人航空機の制御方法、無人航空機、および、無人航空機の制御プログラム
Ma et al. A review: The survey of attitude estimation in autonomous uav navigation
CN114379802A (zh) 无人飞行系统的自动安全着陆地点选择
Mac et al. Detection and Estimation of Moving obstacles for a UAV
RU2706434C2 (ru) Автономный комплекс управления подвижным объектом, преимущественно в сложных навигационных условиях