|
||||||
|
В статье маркеры визуальной системы автоматической посадки БЛА была описана обработка видео-данных реального времени для системы оптического типа — VBLS. Это была хоть и шустрая, сделанная на C++, но модель. Теперь, как было замечено в конце этой статьи, пришло время показать систему в боевом варианте, где обработка видеопотока параллелится в ПЛИС. В данной системе для Визуальная автоматическая посадка БЛА может выполняться не только по характерным точкам местности, но и по специально подготовленным и известным изображениям — маркерам. Собственно сама стандартная разметка ВПП состоит из таких маркеров, только исторически они предназначались не для обработки компьютером, а для человека — пилота. Поэтому нет ничего удивительного в том, что искусственный интеллект дрона потребует Согласованную фильтрацию можно рассматривать как во временной, так и в частотной области. Чтобы фильтр был согласованным по отношению к сигналу, его импульсная характеристика должна быть зеркальным отражением сигнала по оси времени. Этот принцип несет определенный физический смысл: чтобы свертка сигнала и импульсной характеристики фильтра была максимальной, импульсная характеристика должна быть расположена именно таким образом. Еще 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 |
||||||
