Նավիգացիայի մոդուլ, որը հիմնված է անօդաչու տեսախցիկի պատկերները արբանյակային պատկերներով համեմատելու վրա

Ինչ է նավարկության մոդուլը, որը հիմնված է անօդաչու տեսախցիկի պատկերները արբանյակային պատկերներով համեմատելու վրա?

Կարող եք տրամադրել նավիգացիայի մոդուլ, որն օգտագործում է ներքեւ կանգնած անօդաչու խցիկների պատկերներ `համեմատելու պահվող արբանյակային պատկերների դեմ? Ենթադրվում է, որ հաճախորդի պահանջն այն է, որ GPS դիրքավորումը կամ GPS դիրքը հիմնված է միայն պահուստավորման լուծման վրա.

Մշակել նավարկության մոդուլը մի անօդաչու թռչող սարքերի համար, որը համեմատում է իրական ժամանակի ներքեւի երեսպատման տեսախցիկի պատկերները նախապես պահված արբանյակային պատկերներով, Հետեւեք այս կառուցվածքային մոտեցմանը:

1. Համակարգի ճարտարապետություն

  • Բաղադրիչներ:
    • Իրական ժամանակի պատկերի գրավում: Կարգավորվող բանաձեւով ներքեւ կանգնած տեսախցիկ / FOV, համաժամեցված է բարձրության ցուցիչներով (Է.Գ., բարոմետր, Լիդար).
    • Արբանյակային պատկերի տվյալների շտեմարան: Բազմաթիվ բանաձեւերում պահվող գեոտագացված սալիկներ, GPS- ի կոորդինատներով ինդեքսավորված է արագ որոնման համար.
    • Վերամշակող միավոր: Aboard GPU / FPGA արագացված պատկերի մշակման համար.
    • Սենսորային միաձուլում: Ինտեգրվում է GPS- ն, Imu, եւ տեսողական տվյալներ, կայուն դիրքավորման համար.

2. Աշխատուժ

  1. Նախաստորագրում:
    • Օգտագործեք կոպիտ GPS, տվյալների բազայից համապատասխան արբանյակային սալիկներ բերելու համար.
    • Calibrate օգտագործելով բարձրության տվյալներ, անօդաչու սարքեր մասշտաբով արբանյակային բանաձեւին.
  2. Պատկերի նախնական վերացում:
    • Պատկերները վերափոխեք մոխրագույնի, Կիրառեք histogram- ի հավասարեցում, եւ եզրերի հայտնաբերում (Է.Գ., Ճարպիկ).
    • Rect իշտ հեռանկարային աղավաղում, օգտագործելով անօդաչու թռչող սարքեր.
  3. Խաղարկային համապատասխանություն:
    • Դետեկտորներ: Արագության եւ ճշգրտության միջեւ հավասարակշռության համար օգտագործեք ORB կամ Surf.
    • Հարցեր: Լվացքը Ransac- ի հետ `զտելու արտառոցներին եւ հաշվարկելու համար.
  4. Պաշտոնի գնահատում:
    • Ստեղծեք GPS- ի օֆսեթը `Հոմատոգրաֆիայի մատրիցից.
    • Ապահովիչ IMU տվյալների միջոցով Kalman Filter- ի միջոցով `սահուն հետագծի թարմացումների համար.
  5. Fallback մեխանիզմ:
    • Անցեք Visual Odometry- ի կամ GPS- ին, եթե արբանյակային հանդիպումները ձախողվեն (Է.Գ., Չբուժված տարածքներ).

3. Տեխնիկական նկատառումներ

  • Բարձրության մասշտաբ: Դինամիկորեն կարգավորեք պատկերի մասշտաբը `օգտագործելով իրական ժամանակի բարձրությունը.
  • Տվյալների բազայի օպտիմիզացում:
    • Սալիկապատման արբանյակային պատկերներ 100x100 մ կտորների մեջ `խոշորացման բազմակի մակարդակներով.
    • Քեշը հաճախ մուտք է գործել սալիկներ `լատենտությունը նվազեցնելու համար.
  • Իրական ժամանակի կատարում:
    • Սահմանափակեք վերամշակում 500 մետր հաշվով; Անհրաժեշտության դեպքում իջնում ​​պատկերներ.
    • Առաջնահերթություն է առաջադրվել (Է.Գ., Գործընթացը մշակել յուրաքանչյուր 5-րդ շրջանակ) Բարձր արագությամբ թռիչքի ժամանակ.

4. Փորձարկում & Չափաչափ

  • Ճշգրտության չափումներ: Համեմատեք տեսողական գնահատականները RTK-GPS հողի ճշմարտության դեմ.
  • Բնապահպանական կայունություն:
    • Թեստը սեզոնների / լուսավորության միջոցով; Օգտագործեք histogram- ի նորմալացումը `լուսավորության փոփոխությունները մեղմելու համար.
    • Բացառեք անցողիկ հատկությունները (մեքենաներ, ստվերներ) Սեմալտային հատվածի միջոցով (կամավոր կերպով ընտրած).

5. Օրինակ սցենար

  • Անօդաչու թռչող 50 մ բարձրության վրա:
    • Գրավում է 640×480 պատկեր (0.5M / Pixel լուծում).
    • Համընկնում է արբանյակային սալիկին “Xyz123” օգտագործում 200 Orb- ի ստեղնաշարերը.
    • Հոմատոգրաֆիան 2M օֆսեթ է տալիս սալիկի գեոտագից (34.0522° n, 118.2437° w).
    • Kalman Filter- ը դա ապահովում է IMU- ի հետ, Ուղղորդված դիրքը 34.05219 ° N, 118.2436° w.

6. Մարտահրավերներ & լուծումներ

  • Դինամիկ միջավայրեր: Դիմակ շարժվող առարկաներ, օգտագործելով ML մոդելներ (Յոլո).
  • Հաշվարկել սահմանները: Օգտագործեք ապարատային արագացված Orb Jetson TX2- ի վրա.
  • պահեստ: Սեղմեք արբանյակային սալիկները `օգտագործելով վեբ (Անվտանգ ռեժիմ).

7. Գործիքներ & Գրադարաններ

  • Opencv: Խաղարկային հայտնաբերման / համապատասխանության համար.
  • Օղի: Մոդուլային խողովակաշարի ինտեգրում (Է.Գ., ros_navigation հանգույց).
  • PostgreSQL / Postgis: Երկարակյաց սալիկների արդյունավետ հարցումներ.

8. Ակնկալվող ներկայացում

  • Դիրքի ճշգրտությունը: 1-3մ օպտիմալ պայմաններում.
  • Թարմացնել տոկոսադրույքը: 2 Հց (640-ով×480 Մուտքագրեք միջին մակարդակի GPU- ի վրա).

Դիզայնի այս հավասարակշռում ճշգրտությունը եւ հաշվարկային արդյունավետությունը, Հուսալի նավարկության համար սենսորային միաձուլման եւ հարմարվողական պատկերի վերամշակում.

Հարց տվեք

← Ետ

Ձեր հաղորդագրությունն ուղարկված է