АНАЛІЗ ПОХИБКИ УДОСКОНАЛЕНОГО АЛГОРИТМУ ОБЧИСЛЕННЯ КООРДИНАТ ОБ’ЄКТІВ НА МАТЕРІАЛАХ ПОВІТРЯНОЇ РОЗВІДКИ З БЕЗПІЛОТНОГО ЛІТАЛЬНОГО АПАРАТА
DOI:
https://doi.org/10.46972/2076-1546.2025.28.06Ключові слова:
безпілотний авіаційний комплекс, безпілотний літальний апарат, алгоритм, комп’ютерний зір, радіоелектронна боротьба, проєктивне перетворення, аналіз похибкиАнотація
Обчислення географічних координат об’єктів на матеріалах повітряної розвідки з безпілотних літальних апаратів за умов протидії засобам радіоелектронної боротьби противника є актуальною проблемою, розв’язання якої дозволяє підвищити ефективність застосування цього виду озброєння для виконання військових завдань. Зокрема, якісне оброблення матеріалів повітряної розвідки, отриманих із безпілотних літальних апаратів в умовах відсутності сигналів системи глобального позиціонування GNSS, за рахунок використання вдосконалених алгоритмів і методів сприятиме підвищенню точності та оперативності визначення координат наземних об’єктів. У статті запропоновано алгоритм, що дозволяє на рівнинній місцевості отримувати з високою точністю координати об’єктів на матеріалах повітряної розвідки. Для цього оператор вибирає чотири точки, які видно і на розвідувальних матеріалах, і на еталонних зображеннях, що мають прив’язку до географічних координат, оскільки вони дозволяють обчислити географічні координати довільної точки на матеріалах повітряної розвідки. Точність координат буде вищою для об’єктів, що знаходяться всередині чотирикутника з вершинами у вибраних точках. Позначені ключові точки дозволяють здійснити проєктивне перетворення, що відображає, як піксельні координати об’єкта на фотознімку з безпілотного літального апарата трансформуються в географічні. Для високої точності обчислення координат об’єкта ключові точки необхідно вибирати навколо нього, тобто таким чином, щоб він знаходився всередині чотирикутника з вершинами в них. У результаті проведених симуляцій максимальна помилка всередині чотирикутника з ключових точок становить менше 2 м, а максимальна похибка зовні – близько 17 м. Середня похибка всередині цього чотирикутника була трохи більше 0,5 м, а зовні – близько 1 м. Після проведення симуляцій роботу вдосконаленого алгоритму було перевірено в натурних випробуваннях. Для цього було вибрано декілька ділянок місцевості, визначено координати об’єктів, що на них знаходилися. Їх обліт здійснювався декількома безпілотними літальними апаратами типу крило. Дані, отримані під час натурних випробувань, не дуже відрізняються від отриманих під час симуляцій.
Посилання
Michael, G. (2006). Ground Object Geo-Location Using UAV Video Camera. In IEEE/AIAA 25th Digital Avionics Systems Conference. IEEE. (pp. 1–7). https://doi.org/10.1109/DASC.2006.313770
Yoon, Y. et al. (2009). Autonomous Target Detection and Localization Using Cooperative Unmanned Aerial Vehicles. In Optimization and Cooperative Control Strategies: Proceedings of the 8th International Conference on Cooperative Control and Optimization. Springer Berlin Heidelberg. (pp. 195–205). https://doi.org/10.1007/978-3-540-88063-9_12
Rick, Zh., & Liu, H. (2011). Vision-Based Relative Altitude Estimation of Small Unmanned Aerial Vehicles in Target Localization. In Proceedings of the 2011 American Control Conference. IEEE. (pp. 4622–4627). http://dx.doi.org/10.1109/ACC.2011.5991109
Kanevskyi, L. B., Pashynskyi, V. A., Kolisnyk, O. S., Bedrii, N. A. (2021). Metod vydilennia tochok pryv’iazky na aerofotoznimkakh, otrymanykh bezpilotnymy litalnymy aparatamy, dlia yikh vykorystannia pid chas avtonomnoi navihatsii [Method of Allocation of Mounting Points on Aerophotographs Obtained by Unmanned Aerial Vehicles for Use During Autonomous Navigation]. Problemy stvorennia, vyprobuvannia, zastosuvannia ta ekspluatatsii skladnykh informatsiinykh system: zb. nauk. prats [Problems of Construction, Testing, Application and Operation of Complex Information Systems. Scientific Journal of Korolov Zhytomyr Military Institute], 20, 4–17. Zhytomyr: ZhMI. https://doi.org/10.46972/2076-1546.2021.20.01 [in Ukrainian].
Kim, I., & Kin Choong, Y. (2015). Object Location Estimation from a Single Flying Camera. In Mobile Ubiquitous Computing, Systems, Services and Technologies (UBICOMM). 9th International Conference. IARIA. (pp. 82–88).
Snehil, S., Bhushan, S., & Sivayazi, K. (2020). Detection and Location Estimation of Object in Unmanned Aerial Vehicle Using Single Camera and GPS. In First International Conference on Power, Control and Computing Technologies (ICPC2T). IEEE. (pp. 73–78). http://dx.doi.org/10.1109/ICPC2T48082.2020.9071439
Daramouskas, I. et al. (2023). Camera-Based Local and Global Target Detection, Tracking, and Localization Techniques for UAVs. Machines, 11, 2. https://doi.org/10.3390/machines11020315
Young-Hoon, J., Ko, K., & Lee, W. (2018). An Indoor Location‐Based Positioning System Using Stereo Vision with the Drone Camera. Mobile Information Systems, 5160543. http://dx.doi.org/10.1155/2018/5160543
Yangjun, G., & Li, G. (2023). A GNSS Instrumentation Covert Directional Spoofing Algorithm for UAV Equipped with Tightly-Coupled GNSS/IM. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 1–13. http://dx.doi.org/10.1109/TIM.2023.3240197
Zhengyou, Zh. (2021). Camera Calibration. Computer Vision: a Reference Guide. Springer International Publishing, 130–131. https://doi.org/10.1007/978-3-030-63416-2_164
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
