Algoritmos de Navegação Visual para Aeronaves Fuzionando Redes Neurais em Ambientes de Negação

Um algoritmo de navegação visual leve para aeronaves que fuziona redes neurais é proposto para abordar a questão da potência computacional limitada durante a operação offline de plataformas de computação em borda de aeronaves em ambientes de negação de satélite com cenários de trabalho complexos. Este algoritmo utiliza algoritmos de detecção de objetos para rotular objetos dinâmicos dentro de cenas complexas e realiza a eliminação de pontos de características dinâmicas para melhorar a qualidade da extração de pontos de características, melhorando assim a precisão de navegação. O algoritmo foi validado utilizando uma plataforma de computação em borda de aeronaves, e comparações foram feitas com métodos existentes através de experimentos conduzidos no conjunto de dados público do TUM e em experimentos de voo físico. Os resultados experimentais mostram que o algoritmo proposto não apenas melhora a precisão de navegação, mas também possui alta robustez comparado ao método monocular ORB-SLAM2 sob a premissa de manter a operação em tempo real do sistema.