Novas abordagens para a integração de sistemas de navegação para veículos não tripulados autônomos (UAV)

O artigo apresenta uma visão geral do trabalho teórico e experimental relacionado à estimativa de parâmetros de movimento de veículos aéreos não tripulados (UAVs) com base na integração de medições de vídeo obtidas pela câmera optoeletrônica a bordo e dados do próprio sistema de navegação inercial (INS) do UAV. O uso de várias abordagens descritas na literatura que mostram boas características em simulações computacionais ou em condições bastante simples próximas às laboratoriais demonstra a complexidade suficiente dos problemas associados à adaptação dos parâmetros da câmera às condições variáveis de um voo real. Em nossos experimentos, utilizamos métodos de simulação computacional aplicando-os às imagens reais e métodos de processamento de vídeos obtidos durante voos reais. Por exemplo, foi observado que o uso de imagens que são muito diferentes em escala e no ângulo de aspecto em relação às imagens observadas em voo torna muito difícil a utilização da metodologia de pontos singulares. Ao mesmo tempo, o emparelhamento das imagens observadas e de referência usando segmentos retilíneos, como imagens de trechos de estrada e paredes de edificações, parece bastante promissor. Além disso, em nossos experimentos, utilizamos o cálculo da matriz de transformação projetiva de quadro para quadro, que, juntamente com as estimativas de filtragem para as velocidades de coordenadas e angulares, fornece possibilidades adicionais para estimar a posição do UAV. Dados sobre a determinação da posição do UAV com base nos métodos de navegação por vídeo obtidos durante voos reais são apresentados. Novas abordagens para navegação por vídeo obtidas utilizando os métodos de conjugação de segmentos retilíneos, elementos curvilíneos característicos e segmentação de regiões texturizadas e coloridas são demonstradas. Também é mostrada a aplicação do método de cálculo de transformações projetivas de quadro a quadro, que fornece estimativas dos deslocamentos e rotações do aparelho e, assim, serve para a estimativa da posição do UAV por meio de filtragem. Assim, o objetivo do trabalho foi analisar várias abordagens para a navegação de UAVs utilizando dados de vídeo como uma fonte adicional de informação sobre a posição e a velocidade do veículo.