Інтегрована система одночасної локалізації і відображення

Автор(и)

  • V. M. Sineglazov Національний авіаційний університет, Київ
  • M. S. Pisaryuga Національний авіаційний університет, Київ

DOI:

https://doi.org/10.18372/1990-5548.54.12322

Ключові слова:

Розширений фільтр Калмана, одночасна локалізація та відображення, інтегрована навігаційна система, інерціальна навігаційна система Strapdown, орієнтири

Анотація

Розглянуто вирішення проблеми одночасної локалізації та побудови карти для безпілотного літального апарату (квадрокоптера). На основі комплексування декількох джерел навігаційної інформації розроблено структуру інтегрованої навігаційної системи, що дозволяє компенсувати недоліки кожного джерела, які містять у собі такі блоки: вдосконалену систему візуальної навігації, засновану на використанні EKF-SLAM, супутникову навігаційну систему глобального позиціонування, барометричний альтиметр, радіовисотомір, інерціальну навігаційну систему Strapdown, перетворювач режимів навігації. Для поліпшення якості візуальної навігаційної системи запропоновано вдосконалений алгоритм EKF-SLAM з адаптацією зони спостереження та локальною асоціацією даних. Розпізнавання орієнтирів базується на використанні алгоритму SURF. Алгоритм EKF-SLAM інтегровано через адаптивний діапазон спостереження. Запропоновано алгоритми для динамічної зміни розмірів зони спостереження та визначення надмірності виявлених орієнтирів. Запропоновано процедуру фільтрації Калмана для розглянутої проблеми та запропоновані вдосконалення. Показано, що проблему асоціації даних SLAM можна представити як задачу оптимізації.

Біографії авторів

V. M. Sineglazov, Національний авіаційний університет, Київ

Навчально-науковий інститут інформаційно-діагностичних систем

Доктор технічних наук. Професор

M. S. Pisaryuga, Національний авіаційний університет, Київ

Навчально-науковий інститут інформаційно-діагностичних систем

Спеціаліст. (Інженер)

Посилання

M. W. M. G. Dissanayake, P. Newman, S. Clark, and et al., “A solution to the simultaneous localization and map building (SLAM) problem,” Robotics and Automation: Proceedings. ICRA'03. IEEE International Conference, 2003. vol. 1, pp. 229–241.

G. Conte, and P. Doherty, “An integrated UAV navigation system based on aerial image matching,” Aerospace Conference, 2008 IEEE. 2008. pp. 1–10.

Y. Hang, J. Liu, R. Li and et al. “Optimization method of MEMS IMU/LADAR integrated navigation system based on Compressed-EKF,” Location and Navigation Symposium-PLANS 2014. IEEE, 2014, pp. 115–120.

R. Li, J. Liu, and L. Zhang, “LIDAR/MEMS IMU integrated navigation (SLAM) method for a small UAV in indoor environments,” 2014 DGON Inertial Sensors and Systems (ISS), IEEE, 2014,

pp. 1–15.

S. Thrun, W. Burgard, and D. Fox. Probabilistic Robotics. MIT Press, 2005.(102)

Ruben Martinez-Cantin and José A. Castellanos, “Bounding uncertainty in EKF-SLAM: the robocentric local approach,” in ICRA, IEEE, 2006, (61), pp. 430–435.

Durrant-Whyte, Hugh “Localization, Mapping, and the Simultaneous Localization and Mapping Problem,” Australian Center for Field Robotics. Sydney. 2002.

T. Bailey, J. Nieto, and J. Guivant, “Consistency of the EKF-SLAM algorithm,” Intelligent Robots and Systems, 2006 IEEE/RSJ International Conference, 2006, pp. 3562–3568.

Herbert Bay, Andreas Ess, Tinne Tuytelaars, and Luc Van Gool, “Surf: Speeded up robust features,” Computer Vision and Image Understanding (CVIU), 110:346–359, 2008.

C. A. Liu, X. H. Yan, and C. Y. Liu, “Dynamic path planning for mobile robot based on improved ant colony optimization algorithm,” Acta Electronica Sinica, 2011, 39(5):1220–1224.

##submission.downloads##

Номер

Розділ

АВТОМАТИЗОВАНІ СИСТЕМИ ПРОЕКТУВАННЯ