Vizuális inerciális navigáció időszakos vagy hamisított GPS információval
Az elmúlt évtizedekben a pilóta nélküli légijárművek (Unmanned Aerial Vehicle, UAV) egyre népszerűbbé váltak civil és akadémiai alkalmazásokban is, mint például felderítés, áruszállítás, geofizikai adatgyűjtés, mentési műveletek vagy éppen mezőgazdasági célú felhasználás. Az előrelépés nemcsak a technikai modernizációnak köszönhető, hanem a szélesebb körű felhasználhatóságnak, ami nagyban a hagyományos navigációs módszerek innovációjának köszönhető. A UAV-k jövőre gyakorolt hatása azon is múlik mennyire tudnak jól navigálni GPS (Global Positioning System) nélküli környezetben például kimaradó, zavart (jamming) vagy hamisított (spoofing) jelek esetén.
Dolgozatom középpontjában egy vizuális-inerciális navigációs algoritmus áll. A tanulmány során megvalósított rendszer célja meghatározni egy légijármű pozícióját, orientációját, sebességét és a gyorsulás és szögsebesség szenzor bias értékeit inerciális szenzorrendszer (Inertial Measurement Unit, IMU) mérések és mono kameraképek alapján. A javasolt rendszer egy hiba állapot Kálmán-szűrő (Error-State Kalman Filter, ESKF) alapú keretrendszerben hajtja végre az IMU és a kamera adatok integrációját. Az IMU mérésekből a repülőgép pozícióját, sebességét és orientációját lehet becsülni, amelynek hibáját a kamera képekből nyert információval korrigálom. A korrekció során felhasznált jellegpontok pozícióját háromszögelés útján számítom, amelyhez egy ún. LOST (Linear Optimal Sine Triangulation) módszert alkalmazok. Az algoritmus tesztelése úgy történik, hogy a kezdeti állapotban ismert GPS koordinátákat feltételezek, és ez idő alatt már megkezdődik a jellegpontok pozíciójának optimalizációja, amelyeket az ESKF frissítési fázisában használok fel. Később a GPS koordináták már nem ismertek, ezért az ESKF becslésekből történik az újabb jellegpontok pozíciójának optimalizációja, azok alapján pedig a frissítés. Munkámban megvizsgálom a módszer pontosságának korlátait, és azt is, hogy a GPS jel elvesztése után meddig ad kielégítő pontosságot csak a vizuális-inerciális navigáció.
Összefoglalva, a dolgozat bemutatja az algoritmus fejlesztését, amely fuzionálja az inerciális és vizuális adatokat, valamint az ehhez szükséges elméleti alapismereteket és matematikai módszertanokat. Az alap algoritmusokat (ESKF és LOST) szakirodalomból vettem, amelyeket saját rendszerbe integráltam. A kutatás során először egy szimulációt hoztam létre, amelyet fokozatosan közelítettem a valóságos körülményeket leginkább modellező környezethez. Az ígéretes szimulációs eredményeket követően fő célom az elkészített navigációs rendszer tesztelése lesz szintetikus vagy valós felvételeken.
szerző
-
Novozánszki Zsombor
Villamosmérnöki szak, mesterképzés
mesterképzés (MA/MSc)
konzulensek
-
Dr. Bauer Péter
tudományos munkatárs, Közlekedés- és Járműirányítási Tanszék -
Dr. Gincsainé Szádeczky-Kardoss Emese
Docens, Irányítástechnika és Informatika Tanszék