Оптическая система посадки: обнаружение ВПП

Промежуточный этап работы подсистемы обнаружения и сопровождения взлетно – посадочной полосы (ВПП). Для беспилотного аппарата (БЛА), или дрона, с учетом чувствительности к действию ветра, критически важно отрабатывать отклонения от глиссады. Для этого нужна автоматизированная система посадки, которая работает в реальном времени: оператор просто может не успеть.

В левом фрейме обычное видео из интернета, иллюстрирующее посадку борта на ВПП. Качество исходного видео это конечно не HD камера беспилотника, но оно и к лучшему: есть хороший запас по надежности распознавания. Дополнительный вклад в ухудшение качества видео внесла функция захвата видео с экрана для сохранения в клипе.

На видео наложены результаты работы алгоритма оконтуривания, причем красный цвет – контуры которые по мнению фильтра не соответствуют ВПП, синий – приблизительно напоминают ВПП.

“Приблизительно” означает, что мы сохраняем высокий уровень ложной тревоги обнаружения, чтобы сохранить снизить вероятность пропуска. Вероятность ложной тревоги снижается в результате более жесткого алгоритма, результат работы которого – на правом фрейме. Тут все немного сложнее.

Начнем по порядку. Каждый опознанный контур приводится к характерной точке ландшафта  – Featured Point (FP). Эти точки проявляют тенденцию к относительно стабильному существованию во времени; ну и само собой они могут смещаться относительно камеры в зависимости от маневров БЛА. В этом собственно и содержится главная информация: динамика изменения положения FP относительно камеры.

FP  на правом фрейме выглядят как зеленые кружки. Они чем-то напоминают радиолокационные отметки, или плоты, причем это сходство очень показательно: на самом деле, FP, или плоты, идут далее в траекторную обработку, как это происходит и в радиолокаторе. В отличие от радиолокации, здесь наблюдаем принципиально другую ситуацию: в трекинге участвуют плоты, положение которых взаимокоррелировано. Соответственно, в результате такой мультитрекинговой обработки формируются маркерные линии, которые соответствуют наблюдаемому положению ВПП.

Зеленый цвет переходит в желтый при потере трека. С этим алгоритмом больше всего работы; сейчас запущена первая версия.

Из видео хорошо видно, что плоты обладают гораздо более высокой динамикой, чем маркерные линии. Это объясняются тем, что линии формируются в процессе фильтрации с подавлением высоких частот, параллельно выполняя задачу усреднения выборок для уменьшения среднеквадратической ошибки позиционирования. В результате, маркерные линии формируют обрамляющий прямоугольник, положение которого во фрейме показывает отклонение БЛА.

Софт сделан на Python’е. Тесты показывают, что основная нагрузка на процессор возникает в алгоритмах оконтуривания. Предстоит соображать, как все это переносить на встраиваемую платформу…

Leave a Reply

You can use these HTML tags

<a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code class="" title="" data-url=""> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong> <pre class="" title="" data-url=""> <span class="" title="" data-url="">