Please use this identifier to cite or link to this item: https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/36020
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorSineglazov, V. M.-
dc.contributor.authorPisaryuga, M. S.-
dc.date.accessioned2018-09-12T08:13:56Z-
dc.date.available2018-09-12T08:13:56Z-
dc.date.issued2017-12-
dc.identifier.issn1990-5548-
dc.identifier.otherDOI:10.18372/1990-5548.54.12322-
dc.identifier.urihttp://er.nau.edu.ua/handle/NAU/36020-
dc.description.abstractIn this paper, we consider the solution of the problem of simultaneous localization and the construction of a map for an unmanned aerial vehicle (a quadrocopter). The structure of the integrated navigation system is developed on the basis of the fusion of several sources of navigational information, which allows to compensate the shortcomings of each source, which includes the following blocks: an improved system of visual navigation based on the use of EKF-SLAM, satellite navigation system GPS, barometric altimeter, radio altimeter, Strapdown inertial navigation system, the converter of modes of navigation. To improve the quality of the visual navigation system, an improved EKF-SLAM algorithm is proposed with the adaptation of the surveillance zone and local data association based on the improved ants algorithm, thereby avoiding obstacles. Recognition of landmarks is based on the use of the algorithm SURF. The EKF-SLAM algorithm is integrated through Adaptive Observation Range. Algorithms for dynamically changing the size of the observation zone and determining the redundancy of the detected landmarks are proposed. The extended Kalman filtering procedure for the problem under consideration and the proposed improvements are given. It is shown that the problem of SLAM data association can be represented as an optimization problem. As an optimization algorithm, an ant algorithm is proposed.uk_UA
dc.description.abstractРозглянуто вирішення проблеми одночасної локалізації та побудови карти для безпілотного літального апарату (квадрокоптера). На основі комплексування декількох джерел навігаційної інформації розроблено структуру інтегрованої навігаційної системи, що дозволяє компенсувати недоліки кожного джерела, які містять у собі такі блоки: вдосконалену систему візуальної навігації, засновану на використанні EKF-SLAM, супутникову навігаційну систему глобального позиціонування, барометричний альтиметр, радіовисотомір, інерціальну навігаційну систему Strapdown, перетворювач режимів навігації. Для поліпшення якості візуальної навігаційної системи запропоновано вдосконалений алгоритм EKF-SLAM з адаптацією зони спостереження та локальною асоціацією даних. Розпізнавання орієнтирів базується на використанні алгоритму SURF. Алгоритм EKF-SLAM інтегровано через адаптивний діапазон спостереження. Запропоновано алгоритми для динамічної зміни розмірів зони спостереження та визначення надмірності виявлених орієнтирів. Запропоновано процедуру фільтрації Калмана для розглянутої проблеми та запропоновані вдосконалення. Показано, що проблему асоціації даних SLAM можна представити як задачу оптимізації.uk_UA
dc.description.abstractРассмотрено решение задачи об одновременной локализации и построении карты беспилотного летательного аппарата (квадрокоптера). Структура интегрированной навигационной системы разработана на основе комплексирования нескольких источников навигационной информации, что позволяет компенсировать недостатки каждого источника, которая включает в себя следующие блоки: усовершенствованную систему визуальной навигации на основе использования EKF-SLAM, спутниковую навигационную систему глобального позиционирования, барометрический высотомер, радиовысотомер, инерциальную навигационную систему с обтеканием, конвертер режимов навигации. Для улучшения качества визуальной навигационной системы предложен усовершенствованный алгоритм EKF-SLAM с адаптацией зоны наблюдения и локальной ассоциацией данных. Распознавание ориентиров основано на использовании алгоритма SURF. Алгоритм EKF-SLAM интегрирован через адаптивные зоны наблюдения. Предложены алгоритмы динамического изменения размера зоны наблюдения и определения избыточности обнаруженных ориентиров. Дана расширенная процедура фильтрации Кальмана для рассматриваемой проблемы и предложены улучшения. Показано, что проблема объединения данных SLAM может быть представлена как проблема оптимизации.uk_UA
dc.publisher«Освіта України»uk_UA
dc.relation.ispartofseriesElectronics and Control Systems;N4(54): 75-80-
dc.relation.ispartofseriesЕлектроніка та системи управління;N4(54): 75-80-
dc.subjectExtended Kalman filteruk_UA
dc.subjectsimultaneous localization and mappinguk_UA
dc.subjectintegrated navigation systemuk_UA
dc.subjectstrapdown inertial navigation systemuk_UA
dc.subjectlandmarksuk_UA
dc.subjectРозширений фільтр Калманаuk_UA
dc.subjectодночасна локалізація та відображенняuk_UA
dc.subjectінтегрована навігаційна системаuk_UA
dc.subjectінерціальна навігаційна система Strapdownuk_UA
dc.subjectорієнтириuk_UA
dc.subjectРасширенный фильтр Калманаuk_UA
dc.subjectодновременная локализация и отображениеuk_UA
dc.subjectинтегрированная навигационная системаuk_UA
dc.subjectинерциальная навигационная система Strapdownuk_UA
dc.subjectориентирыuk_UA
dc.titleINTEGRATED SYSTEM SIMULTANEUS LOCALIZATION AND MAPPINGuk_UA
dc.title.alternativeІнтегрована система одночасної локалізації і відображенняuk_UA
dc.title.alternativeИнтегрированная система одновременной локализации и отображенияuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
dc.subject.udc65.011.56:633.1 (045)-
dc.specialityCOMPUTER-AIDED DESIGN SYSTEMSuk_UA
dc.specialityАВТОМАТИЗОВАНІ СИСТЕМИ ПРОЕКТУВАННЯuk_UA
Appears in Collections:Наукові публікації та матеріали кафедри авіаційних комп'ютерно-інтегрованих комплексів (НОВА)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
13_75-80.pdfНаукова стаття756.28 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.