Алгоритм автономной коррекции навигационной системы беспилотного летательного аппарата на основе распознавания дорожной и речной сети
Авторы: А.П. Танченко, А.М. Федулин, Р.Р. Бикмаев, Р. Н. Садеков
Рассматривается оригинальный алгоритм автономной коррекции навигационной системы БПЛА, основанный на сопоставлении изображений местности, снятых с борта системой технического зрения и представляемых векторной топографической картой. Сопоставление осуществляется путем вычисления гомографии изображений системы технического зрения, сегментированных с применением сверточной нейронной сети, и вектор-ной карты. Приводятся результаты математического и летного экспериментов, подтверждающие эффективность использования предложенного алгоритма для навигационных приложений.
Ключевые слова: беспилотный летательный аппарат, коррекция по карте местности, нейронная сеть, сегментация изображения, сопоставление векторной и растровой карты, система технического зрения.
| ОБ АВТОРАХ |
Танченко Александр Петрович. Кандидат физико-математических наук, ведущий инженер-программист, АО «КТ Беспилотные системы» (С.-Петербург). Федулин Андрей Михайлович. Директор центра разработки, АО «КТ Беспилотные системы». Бикмаев Рамиль Равильевич. Начальник отдела специального программного обеспечения Управления навигационно-геодезических систем, МОУ «Институт инженерной физики» (Серпухов, Московская обл.). Садеков Ринат Наилевич. Доктор технических наук, начальник научно-исследовательского отдела, Военный инновационный технополис «ЭРА» (Анапа); профессор, доцент, НИТУ «МИСиС» (Москва). |
Для цитирования:
Танченко А.П., Федулин А.М., Бикмаев Р.Р., Садеков Р.Н. Алгоритм автономной коррекции навигационной системы беспилотного летательного аппарата на основе распознавания дорожной и речной сети // Гироскопия и навигация. 2020. Том 28. №3 (110). С. 32-42. DOI 10.17285/0869-7035.0038
Английская версия статьи в журнале Gyroscopy and Navigation
Tanchenko, A.P., Fedulin, A.M., Bikmaev, R.R. et al. UAV Navigation System Autonomous Correction Algorithm Based on Road and River Network Recognition. Gyroscopy Navig. 11, 293–299 (2020). https://doi.org/10.1134/S2075108720040100
