Экспериментальная оценка точности пространственной стабилизации квадрокоптера DJI Air 2S

В работе предложена методика оценки фактической точности пространственной стабилизации квадрокоптера DJI Air 2S с помощью его видеокамеры и обработки получаемых видеорядов разработанным программным комплексом в режиме висения над опорным объектом. Программный комплекс выполнен на основе библиотеки OpenCV на языке Python. Для фиксации отклонений систем стабилизации квадрокоптера от заданной позиции предложено использовать опорное поле с известными геометрическими параметрами, информация о которых вносится в алгоритм обработки. Основной задачей программного комплекса является выделение границ опорного поля и измерение геометрических сторон в пикселях, что позволяет определить центр поля и измерить его отклонение относительно центра изображения, а также определить высоту полета квадрокоптера. В работе проведено тестирование предложенного алгоритма измерения высоты. Данная методика применена для оценки точности стабилизации квадрокоптера при различных сочетаниях, используемых для этой цели навигационных датчиков. Проведен статистический анализ полученных результатов и сделаны выводы о соответствии заявленным производителем характеристикам точности позиционирования с помощью оптических систем обхода препятствий и спутниковых навигационных систем.

1. Алгоритмы управления траекториями беспилотных авиационных комплексов при полете в составе группы / А. К. Ермаков, Т. Ю. Портнова, Б. В. Лежанкин, В. В. Ерохин // Волновая электроника и инфокоммуникационные системы: Материалы XXIV Международной научной конференции. В 3-х частях, Санкт-Петербург, 31 мая – 04 2021 года. Том Часть 2. Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения, 2021. С. 62-69. EDN YIEIWM.

2. Ерохин В. В. Оценка параметров траекторного движения БПЛА при различной конфигурации источников навигационной информации / В. В. Ерохин, Б. В. Лежанкин, Э. А. Болелов // Успехи современной радиоэлектроники. 2023. Т. 77, № 6. С. 35-49. DOI: 10.18127/j20700784-202306-04. EDN MVHGGW.

3. Межетов М. А. Перспективная схема автоматизированной системы радиомониторинга в задачах организации воздушного движения / М. А. Межетов, А. А. Шалаев, А. В. Федоров // Вестник Санкт-Петербургского государственного университета гражданской авиации. 2023. № 4(41). С. 74-85. EDN CLTAPD.

4. Скрыпник О. Н. Проблемы безопасности полетов при интеграции беспилотных авиационных систем в общее воздушное пространство / О. Н. Скрыпник, Р. А. Вишневский, М. К. Завалей // Гражданская авиация на современном этапе развития науки, техники и общества: Сборник тезисов докладов Международной научно-технической конференции, посвященной 100-летию отечественной гражданской авиации, Москва, 18–19 мая 2023 года. Москва: ИД Академии имени Н. Е. Жуковского, 2023. С. 226-228. EDN QLOQLM.

5. Скрыпник О. Н. Оценка характеристик погрешностей позиционирования комбинированных ГЛОНАСС/GPS приемников / О. Н. Скрыпник, Р. О. Арефьев, Н. Г. Арефьева // Современные наукоемкие технологии. 2019. № 10-2. С. 296-301. EDN VSQSMT.

6. Стратегия развития беспилотной авиации Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2035 года, утверждена распоряжением Правительства РФ от 21.06.2023 № 1630-р // [Электронный ресурс]. 2023. – https://static.government.ru/media/fles/3m4AHa9s3PrYTDr316ibUtyEVUpnRT2x.pdf (дата обращения: 13.02.2024).

7. Трусфус М. В. Измерение расстояний по изображениям с камеры // XXIV Туполевские чтения (школа молодых ученых) : Материалы Международной молодёжной научной конференции. В 6-ти томах, Казань, 07–08 ноября 2019 года. Том IV. Казань: ИП Сагиева А.Р., 2019. С. 454-460. EDN NOUCFR.

8. Шубникова И. С. Анализ способов и алгоритмов определения параметров объекта и расстояния до него по изображению / И. С. Шубникова, К. А. Палагута // Труды международного симпозиума «Надежность и качество». 2013. Т. 1. С. 352-355. EDN RXEXGB

9. Assessment of Accuracy in Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Pose Estimation with the REALTime Kinematic (RTK) Method on the Example of DJI Matrice 300 RTK / S. Czyża, K. Szuniewicz, K. Kowalczyk, A. Dumalski, M. Ogrodniczak, Ł. Zieleniewicz // Sensors. 2023. № 23. p. 2092. https://doi.org/10.3390/s23042092.

10. Bradski G. The OpenCV Library // Dr. Dobb's Journal: Software Tools for the Professional Programmer. 2000. Vol. 25, № 11. P. 120-123. EDN EOYXGL.

11. Ekaso D. Accuracy assessment of real-time kinematics (RTK) measurements on unmanned aerial vehicles (UAV) for direct geo-referencing / D. Ekaso, F. Nex, N. Kerle // Geo-Spat. Inf. Sci. 2020. № 23. p. 165–181.

12. Glomsvoll O. Jamming of GPS & GLONASS signals // Department of Civil Engineering, Nottingham Geospatial Institute, 2014. 80 p.

13. ICAO. Doc.9613/AN 937. Performance based navigation (PBN). Manual. third edition. 2008. 294 p.

14. Rosebrock A. Find distance from camera to object/marker using Python and OpenCV // [Электронный ресурс]. 2015. – URL: https://pyimagesearch.com/2015/01/19/find-distancecamera-objectmarker-using-python-opencv/ (дата обращения: 10.02.2024).

15. Suzuki S. Topological structural analysis of digitized binary images by border following / S. Suzuki, KeiichiA be // Computer Vision, Graphics, and Image Processing. 1985. № 30(1). p. 32-46.