NAU Harvester System
Інтегрована система одночасної локалізації і відображення
Наукові журнали Національного Авіаційного Університету
View Archive Info| Field | Value | |
| Title |
Інтегрована система одночасної локалізації і відображення
INTEGRATED SYSTEM SIMULTANEUS LOCALIZATION AND MAPPING Интегрированная система одновременной локализации и отображения |
|
| Creator |
Sineglazov, V. M.; Національний авіаційний університет, Київ
Pisaryuga, M. S.; Національний авіаційний університет, Київ |
|
| Subject |
Розширений фільтр Калмана; одночасна локалізація та відображення; інтегрована навігаційна система; інерціальна навігаційна система Strapdown; орієнтири
УДК 65.011.56:633.1 (045) Extended Kalman filter; simultaneous localization and mapping; integrated navigation system; strapdown inertial navigation system; landmarks UDC 65.011.56:633.1 (045) Расширенный фильтр Калмана; одновременная локализация и отображение; интегрированная навигационная система; инерциальная навигационная система Strapdown; ориентиры УДК 65.011.56:633.1 (045) |
|
| Description |
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.
In this paper, we consider the solution of the problem of simultaneous localization and the construction of a map for an unmanned aerial vehicle (a quadrocopter). The structure of the integrated navigation system is developed on the basis of the fusion of several sources of navigational information, which allows to compensate the shortcomings of each source, which includes the following blocks: an improved system of visual navigation based on the use of EKF-SLAM, satellite navigation system GPS, barometric altimeter, radio altimeter, Strapdown inertial navigation system, the converter of modes of navigation. To improve the quality of the visual navigation system, an improved EKF-SLAM algorithm is proposed with the adaptation of the surveillance zone and local data association based on the improved ants algorithm, thereby avoiding obstacles. Recognition of landmarks is based on the use of the algorithm SURF. The EKF-SLAM algorithm is integrated through Adaptive Observation Range. Algorithms for dynamically changing the size of the observation zone and determining the redundancy of the detected landmarks are proposed. The extended Kalman filtering procedure for the problem under consideration and the proposed improvements are given. It is shown that the problem of SLAM data association can be represented as an optimization problem. As an optimization algorithm, an ant algorithm is proposed. Рассмотрено решение задачи об одновременной локализации и построении карты беспилотного летательного аппарата (квадрокоптера). Структура интегрированной навигационной системы разработана на основе комплексирования нескольких источников навигационной информации, что позволяет компенсировать недостатки каждого источника, которая включает в себя следующие блоки: усовершенствованную систему визуальной навигации на основе использования EKF-SLAM, спутниковую навигационную систему глобального позиционирования, барометрический высотомер, радиовысотомер, инерциальную навигационную систему с обтеканием, конвертер режимов навигации. Для улучшения качества визуальной навигационной системы предложен усовершенствованный алгоритм EKF-SLAM с адаптацией зоны наблюдения и локальной ассоциацией данных. Распознавание ориентиров основано на использовании алгоритма SURF. Алгоритм EKF-SLAM интегрирован через адаптивные зоны наблюдения. Предложены алгоритмы динамического изменения размера зоны наблюдения и определения избыточности обнаруженных ориентиров. Дана расширенная процедура фильтрации Кальмана для рассматриваемой проблемы и предложены улучшения. Показано, что проблема объединения данных SLAM может быть представлена как проблема оптимизации. |
|
| Publisher |
National Aviation University
|
|
| Contributor |
—
— — |
|
| Date |
2017-12-15
|
|
| Type |
—
— |
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
http://jrnl.nau.edu.ua/index.php/ESU/article/view/12322
10.18372/1990-5548.54.12322 |
|
| Source |
Electronics and Control Systems; Том 4, № 54 (2017); 75-80
Электроника и системы управления; Том 4, № 54 (2017); 75-80 Електроніка та системи управління; Том 4, № 54 (2017); 75-80 |
|
| Language |
en
|
|
| Rights |
Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
|
|