аспирант с 01.01.2024 по настоящее время
Россия
Традиционные системы навигации беспилотных летательных аппаратов полагаются на GPS-сигнал, который подвержен подавлению или фальсификации в условиях радиоэлектронной борьбы, плотной городской застройки или естественных помех, что приводит к потере ориентации, срыву задач и возможной утрате аппарата. Визуальная навигация на основе камер и алгоритмов обработки изображений предлагает альтернативу, но сталкивается с вызовами в динамичных средах без спутниковых сигналов. Цель: провести анализ эволюции методов визуальной навигации БПЛА при отсутствии GPS-сигнала, включая обзор ключевых технологий, их интеграцию с инерциальными системами и искусственным интеллектом, а также оценить преимущества, вызовы и перспективы применения методов визуальной навигации с акцентом на коллаборативные подходы в многоагентных системах. Результаты: выявлен рост интереса к визуальной навигации с фокусом на VSLAM — для оценки апостериорной вероятности траектории и карты, визуальной одометрии — для минимизации репроекционной ошибки, многосенсорной фузии через расширенный фильтр Калмана — для обеспечения метровой точности в сложных средах. Интеграция ИИ, включая сверточные нейронные сети, повышает устойчивость к изменениям освещения и обеспечивает адаптацию к различным ситуациям в реальном времени. В многоагентных системах кооперативные модели SLAM с матрицами корреспонденций между картами агентов снижают среднеквадратичную ошибку позиционирования до одного метра в симуляциях, даже при прерывистой связи и потере сигнала GPS. Практическая значимость: результаты позволяют повысить автономность БПЛА в сценариях без GPS, включая поисково-спасательные операции в урбанизированных зонах, мониторинг сельскохозяйственных угодий, экологический контроль и различные задачи с возможностью применения средств радиоэлектронной борьбы, обеспечивая координированные действия групп БПЛА для эффективного покрытия территории и минимизации рисков при выполнении задач.
визуальная навигация, БПЛА, среды без GPS-сигнала, одновременная локализация и построение карты, многоагентные технологии
1. A Review of UAV Autonomous Navigation in GPS-Denied Environments / Y. Chang, Y. Cheng, U. Manzoor, J.Murray // Robotics and Autonomous Systems. 2023. Vol. 170. Art. No. 104533. 23 p. DOI:https://doi.org/10.1016/j.robot.2023.104533.
2. Степанов Д. Н. Методики сопоставления особых точек в задаче визуальной навигации БПЛА // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Вычислительная математика и информатика». 2015. Т. 4, № 4. С. 32–47. DOI:https://doi.org/10.14529/cmse150402.
3. Али Б., Садеков Р. Н., Цодокова В. В. Алгоритмы навигации беспилотных летательных аппаратов с использованием систем технического зрения // Гироскопия и навигация. 2022. Т. 30, № 4 (119). С. 87–105. DOI:https://doi.org/10.17285/0869-7035.00105.
4. Корсаков М. П., Гончарова Е. В., Курносов И. А., Замараев И. В. Обзор методов визуальной навигации и алгоритмов планирования пути для беспилотных летательных аппаратов // Главный механик. 2024. № 6.
5. GNSS-Denied Unmanned Aerial Vehicle Navigation: Analyzing Computational Complexity, Sensor Fusion, and Localization Methodologies / I. Jarraya, A. Al-Batati, M. B. Kadri [et al.] // Satellite Navigation. 2025. Vol. 6. Art. No. 9. 32 p. DOI:https://doi.org/10.1186/s43020-025-00162-z.
6. Cooperative Monocular-Based SLAM for Multi-UAV Systems in GPS-Denied Environments / J.-C. Trujillo, R. Munguia, E. Guerra, A. Grau // Sensors. 2018. Vol. 18, Iss. 5. Art. No. 1351. 24 p. DOI:https://doi.org/10.3390/s18051351.
7. Drones Guiding Drones: Cooperative Navigation of a Less-Equipped Micro Aerial Vehicle in Cluttered Environments / V. Pritzl, M. Vrba, Y. Stasinchuk [et al.] // Proceedings of the 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), (Abu Dhabi, United Arab Emirates, 14–18 October 2024). Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2024. Pp. 10597–10604. DOI:https://doi.org/10.1109/IROS58592.2024.10802770.
8. Visual-Based SLAM Configurations for Cooperative Multi-UAV Systems with a Lead Agent: An ObservabilityBased Approach / J.-C. Trujillo, R. Munguia, E. Guerra, A. Grau // Sensors. 2018. Vol. 18, Iss. 12. Art. No. 4243. 30 p. DOI:https://doi.org/10.3390/s18124243.
