Categories

A sample text widget

Etiam pulvinar consectetur dolor sed malesuada. Ut convallis euismod dolor nec pretium. Nunc ut tristique massa.

Nam sodales mi vitae dolor ullamcorper et vulputate enim accumsan. Morbi orci magna, tincidunt vitae molestie nec, molestie at mi. Nulla nulla lorem, suscipit in posuere in, interdum non magna.

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…

Ответить

Вы можете использовать эти HTML теги

<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="">