Шукати за:
Алгоритми прив’язки місцезнаходження БПЛА зі збігом сцени
Повний текст (PDF)
УДК: 004.89 + 623.4
Мова публікації: Українська
Stuc. intelekt. 2024; 29; (4):173-183
Анотація: Стаття присвячена проблемі навігації безпілотних літальних апаратів та використанню можливостей штучного інтелекту для вирішення існуючих проблем. Здійснено огляд історії використання систем керування балістичними та крилатими ракетами, починаючи з 40-х рр. ХХ ст. Визначено недоліки існуючих систем керування за допомогою інерційних систем, проблеми, що виникають в умовах воєнних конфліктів. Встановлено основні етапи процесу навігації, зокрема шляхом порівняння зображень. Здійснено аналіз існуючих методів порівняння зображень для цілей навігації з використанням різних систем, визначено їх переваги та недоліки, проаналізовано математичні моделі цих процесів. Запропоновано шляхи вирішення проблем існуючих методів керування безпілотними літальними апаратами, зокрема шляхом використання методу ковзного вікна з метою зменшення необхідних ресурсів та скорочення часу прийняття навігаційних рішень у процесі польоту у режимі реального часу із залученням можливостей штучного інтелекту.
Ключові слова: безпілотні літальні апарати, навігація, системи керування, інерційна система навігації, датасет, навчання системи, штучний інтелект
Посилання:
- Wrigley W. History of Inertial Navigation. Navigation. Vol. 24. Issue 1. Режим доступу: URL https://doi.org/10.1002/j.2161-4296.1977.tb01262.x (звернення 01.10.2024)
- Riedel F. W., Hall S. M., Barton J. D. та ін. “Guidance and Navigation in the Global Engagement Department,” Johns Hopkins APL Technical Digest. 2010. 29 (2). Р. 118–132.
- Lowe D. G. Distinctive image features from scale-invariant keypoints. International Journal of Computer Vision. 2004. 60 (2). Р. 91–110.
- Bay H., Tuytelaars T. & Van Gool, L. SURF: Speeded up robust features. European Conference on Computer Vision. Springer, 2006. Р. 404–417.
- Rublee E., Rabaud V., Konolige K., & Bradski G. ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF. International Conference on Computer Vision. IEEE, 2011. Р. 2564–2571.
- Лукацький Є. Вихідний код програми дослідження методів виділення ознак SIFT, SURF, ORB. Режим доступу: https://github.com/Zhekar1998/Article_scene_matching_app.git