| Русский Русский | English English |
   
Главная Текущий номер
23 | 10 | 2017
10.14489/vkit.2017.09.pp.010-017

DOI: 10.14489/vkit.2017.09.pp.010-017

Гнедков И. В., Татарников И. Б.
МЕТОД ОЦЕНКИ КООРДИНАТ ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА ПРИ ЗАХОДЕ НА ПОСАДКУ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ РАКУРСНЫХ ЭТАЛОНОВ ОБЪЕКТОВ
(c. 10-17)

Аннотация. Рассматривается задача вычисления координат и ориентации летательного аппарата на этапе захода на посадку с использованием визирной системы и банка данных наземных объектов простой геометрической формы. Для поиска объектов на изображении используется набор эталонных изображений, генерируемых на борту по известной трехмерной модели объектов. Для вычисления навигационных параметров используется численный метод оптимизации Левенберга–Маквардта.

Ключевые слова:  обработка изображений; навигация; поиск по эталону.

 

Gnedkov I. V., Tatarnikov I. B.
METHOD FOR ESTIMATION OF AIRCRAFT POSITION DURING APPROACH BASED ON ONBOARD CAMERA IMAGE PROCESSING AND DATABASE OF OBJECTS
(pp. 10-17)

Abstract. Method for estimation of aircraft position during approach is proposed. It deal with the main landing equipment failure and allowing pilots to improve their situational awareness and reduce their mental strain in the fog weather. In advance database of a simple geometrical shape objects is created. Template images of database objects generates online from their 3D-model and then calculates original measure of similarity, which is based on differences of gradient angle in the each pixel of image from onboard camera. The Fourier Transform is applied to speed up this process. When at least three objects are found, Levenberg–Marquardt algorithm is used to calculate vehicle position. The proposed image matching technique can work in most weather conditions, robust to strong non-linear lighting changes, is applicable for infrared vision images. In addition, a technique of optimal lens setting is developed. Field of view and direction of optical axis selects according to Johnson's criteria and objects placing. Results of simulation with synthetic images in different angles are presented. It shown, that method allows to provide coordinates with computing error 10 m at the distance 3000 m.

Keywords: Technical vision; Navigation; Template matching; Numeric optimization.

Рус

И. В. Гнедков, И. Б. Татарников (ФГУП «Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем» ГНЦ РФ, Москва, Россия) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript  

Eng

I. V. Gnedkov, I. B. Tatarnikov (State Research Institute of Aviation Systems State Scientific Center of Russion Federation, Moscow, Russia) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript  

Рус

1. Универсальная система трехмерной визуализации для комплексов обучения, ситуационного анализа и тренажа / И. Б. Татарников и др. // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2007. № 6. С. 6 – 11; № 7. С. 7 – 13.
2. Степанов Д. Н. Методы и алгоритмы определения положения и ориентации беспилотного летательного аппарата с применением бортовых видеокамер // Программные продукты и системы. 2014. № 1(105). С. 150 – 157.
3. Хюн Ен Мок. Исследование точности работы навигационной системы при автоматической посадке гражданского самолета на необорудованный аэродром: дис. … канд. техн. наук. М.: 2004. 127 с.
4. Алгоритм совмещения сенсорных и синтезированных видеоизображений в авиационной системе комбинированного видения / М. А. Бондаренко, С. А. Набоков и др. // Техническое зрение. 2015. № 1(8).
5. Алгоритмы вычисления положения и ориентации БПЛА / А. А. Ардентов и др. // Программные системы: теория и приложения. 2012. № 3(12). С. 23 – 39.
6. Спецификация инерциальной навигационной системы «БИНС-ТЭК-С2» [Электронный ресурс] URL: http://www.teknol.ru/products/aviation/sins-tek (дата обращения: 15.05.2017)
7. Алгоритм анализа и принятия решения в задаче селекции объектов на изображениях наземных сцен / Ю. Б. Блохинов и др. // Техническое зрение в системах управления мобильными объектами: сб. докл. Таруса: 2010. С. 92 – 107.
8. Алгоритм распознавания объектов на оптико-электронных изображениях наземных сцен, основанный на оценке ковариационных матриц градиентных функций поля яркости / Г. Г. Себряков и др. // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2013. № 7. С. 14 – 20.
9. Инсаров В. В. Структурно-лингвистический алгоритм обработки изображений и распознавания образов наземных сцен в системе наведения летательного аппарата // Изв. РАН. ТИСУ. 2004. № 1. С. 145 – 154.
10. Библиотека алгоритмов численного анализа Alglib [Электронный ресурс] URL: http://alglib. sources.ru/ (дата обращения: 20.02.2015)

Eng

1. Tatarnikov I. B. et al. (2007). Universal 3D visualization system for training complexes, situational analysis and training. Vestnik komp'iuternykh i informatsionnykh tekhnologii, (6, 7), pp. 6 – 11, pp. 7 – 13. [in Russian language]
2. Stepanov D. N. (2014). Methods and algorithms for determining the positions and orientations of unmanned aerial vehicle using onboard video cameras. Programmnye produkty i sistemy, 105(1), pp. 150 – 157. [in Russian language]
3. Khiun En Mok. (2004). Studying the accuracy of the navigation system during the automatic landing of a civil aircraft on an unequipped aerodrome. PhD thesis. Moscow. [in Russian language]
4. Bondarenko M. A., Nabokov S. A. (2015). Algorithm for combining sensory and synthesized video images in the combined vision aeronautical system. Tekhnicheskoe zrenie, 8(1). [in Russian language]
5. Ardentov A. A. (2012). Algorithms for calculating the position and orientation of the UAV. Programmnye sistemy: teoriia i prilozheniia, 12(3), pp. 23 – 39. [in Russian language]
6. Specification of the inertial navigation system «BINS-TEK-S2». Available at: http://www.teknol.ru/products/aviation/sins-tek (Accessed: 15.05.2017) [in Russian language]
7. Blokhinov Iu. B. et al. (2010). Algorithm of analysis and decision making in the problem of objects selection in the images of terrestrial scenes. Tekhnicheskoe zrenie v sistemakh upravleniia mobil'nymi ob"ektami: proceedings of Tarusa, pp. 92 – 107. [in Russian language]
8. Sebryakov G.G., Soshnikov V.N., Kikin I.S., Ishutin A.A. (2013). Algorithm for automatic recognition of the ground objects in optoelectronic images, based on evaluation of feature covariance matrices built for image gradient functions. Vestnik komp'iuternykh i informatsionnykh tekhnologii, (7), pp. 14 – 19. [in Russian language]
9. Insarov V. V. (2004). Structural-linguistic algorithm for processing and recognizing images of terrestrial scenes in the guidance system of an aircraft. Izvestiia RAN. TISU, (1), pp. 145 – 154. [in Russian language]
10. Algorithms library of numerical analysis Alglib. Available at: http://alglib.sources.ru/ (Accessed: 20.02.2015) [in Russian language]

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 350 руб. (в том числе НДС 18%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.

После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.

Для заказа статьи заполните форму:

Форма заказа статьи



Дополнительно для юридических лиц:


Type the characters you see in the picture below



.

Eng

This article  is available in electronic format (PDF).

The cost of a single article is 350 rubles. (including VAT 18%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.

After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.

To order articles please fill out the form below:

Purchase digital version of a single article


Type the characters you see in the picture below



 

 

 

 

 

.

.

 

 

 
Поиск
Журнал КОНТРОЛЬ. ДИАГНОСТИКА
Баннер
Rambler's Top100 Яндекс цитирования