Назад

Система визуальной одометрии для БПЛА

Прототип или MVP
AeroNet
Геоинформационные системы
Искусственный интеллект
Нейротехнологии, технологии виртуальной и дополненной реальностей
Технологии машинного обучения и когнитивные технологии
Республика Крым
Крымский федеральный университет им. В. И. Вернадского
Цифровой профиль команды

Описание проекта

Визуальная одометрия (Visual Odometry, VO) — это процесс определения положения и ориентации объекта в пространстве посредством анализа изображений, полученных с камеры.
Для БПЛА, этот метод предполагает использование камер для сбора визуальных данных окружающей среды, на основе которых производится расчет собственного движения дрона относительно окружающего пространства.

Целью применения визуальной одометрии в БПЛА является улучшение автономности и навигационных способностей дрона в условиях, где традиционные методы навигации, такие как GPS, могут быть ненадежными или недоступными (например, в помещениях или сложной горной местности).

Задачи:

1. Локализация БПЛА: Определение точного местоположения дрона в пространстве посредством анализа последовательности полученных изображений. Это позволяет БПЛА осуществлять полеты в GPS-отказных зонах.

2. Планирование пути: Построение оптимального маршрута движения, исходя из текущего положения и заданных точек маршрута, с учетом возможных препятствий, зафиксированных на изображениях.

3. Избегание препятствий: Обнаружение и классификация объектов в реальном времени для избежания столкновений и безопасной навигации в сложной среде.

4. Слежение за объектами: Идентификация и слежение за движущимися или статическими объектами в поле зрения камер для выполнения специфических задач, таких как мониторинг, поиск и спасение.

5. Картирование местности: Создание трехмерных карт окружающей среды с использованием стереокамер или структурированного света, что позволяет БПЛА ориентироваться в неизвестной местности.

Визуальная одометрия представляет собой перспективное направление в разработке систем навигации и управления для БПЛА, поскольку она обеспечивает высокую степень автономии и надежности в отсутствие GPS. Проект включает в себя разработку алгоритмов обработки изображений, машинное обучение для распознавания объектов и паттернов и методы одновременной локализации и картографирования (SLAM). Эти компоненты совместно создают устойчивую систему для эффективной навигации БПЛА в различных средах.

Пульс

Пока еще в пульсе нет записей

Команда

Контакты

Экспертная система
НАВЕРХ