Аналіз методів автономної навігації БПЛА в умовах відсутності GPS-сигналу
DOI:
https://doi.org/10.26642/ten-2025-1(95)-235-242Ключові слова:
безпілотні літальні апарати, автономна навігація, автоматизовані системи керуванняАнотація
У статті представлено систематизований огляд та порівняльний аналіз сучасних методів автономної навігації безпілотних літальних апаратів (БПЛА) в умовах відсутності GPS-сигналу. Розглянуто основні методи автономної навігації: візуальні (оптичний потік, візуальна одометрія, візуальний SLAM), інерційні (на основі IMU), лідарні (LiDAR SLAM), радарні, радіочастотні (UWB, Wi-Fi, BLE), а також гібридні мультисенсорні системи. Особливу увагу приділено характеристикам навігаційних систем: точності позиціонування, затримці обробки, вимогам до обчислювальних ресурсів, надійності в різних умовах та рівню енергоспоживання. Розглянуто різні варіанти застосування для кожного методу, також визначено можливості використання з урахуванням технічних обмежень БПЛА. Наведено результати порівняльного аналізу, що дозволяє систематизувати переваги і недоліки окремих рішень залежно від типу середовища, обчислювального бюджету та цільової задачі. Окремо проаналізовано сучасні тенденції, а саме зростання ролі адаптивних систем із сенсорним злиттям та залучення методів машинного навчання.
Визначено основні виклики, що сповільнюють широке впровадження аналізованих систем у практичне застосування, а саме відсутність уніфікованих методик тестування, енергоспоживання складних систем, нестача реалістичних датасетів, проблема інтеграції алгоритмів у різні системи керування. Визначено перспективні напрями подальших досліджень, які включають розробку енергоефективних навігаційних рішень, інтеграцію глибокого навчання, створення спеціалізованого апаратного забезпечення. Отримані результати мають практичне значення для інженерів, розробників та дослідників, які працюють над підвищенням автономності БПЛА в умовах відсутності GPS.
Посилання
Drone Industry Insights (2023), The Drone Market Report 2023–2028, Berlin, [Online], available at: https://droneii.com/product/drone-market-report
Cadena, C., Carlone, L., Carrillo, H. et al. (2016), «Past, Present, and Future of Simultaneous Localization and Mapping: Toward the Robust-Perception Age», IEEE Transactions on Robotics, Vol. 32, No. 6, рр. 1309–1332.
Baker, S. and Matthews, I. (2004), «Lucas-Kanade 20 Years On: A Unifying Framework», International Journal of Computer Vision, Vol. 56, No. 3, рр. 221–255.
Qin, T., Li, P. and Shen, S. (2018), «VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator», IEEE Transactions on Robotics, Vol. 34, No. 4, рр. 1004–1020.
Campos, C., Elvira, R., Rodríguez, J.J.G. et al. (2021), «ORB-SLAM3: An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial, and Multimap SLAM», IEEE Transactions on Robotics, Vol. 37, No. 6, рр. 1874–1890.
Forster, C., Carlone, L., Dellaert, F. and Scaramuzza, D. (2017), «On-Manifold Preintegration for Real-Time Visual-Inertial Odometry», IEEE Transactions on Robotics, Vol. 33, No. 1, рр. 1–21.
Zhang, J. and Singh, S. (2014), «LOAM: Lidar Odometry and Mapping in Real-time», Robotics: Science and Systems, Vol. 2, No. 9.
Hong, Z., Petillot, Y. and Lane, D. (2020), «Radar-based Navigation in Unknown Environments», IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol. 56, No. 6, рр. 4925–4941.
Tiemann, J. and Wietfeld, C. (2017), «Scalable and Precise Multi-UAV Indoor Navigation using TDOA-based UWB Tracking», International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN), рр. 1–7.
Bloesch, M., Burri, M., Omari, S. et al. (2017), «Iterated Extended Kalman Filter based Visual-Inertial Odometry using Direct Photometric Feedback», The International Journal of Robotics Research, Vol. 36, No. 10, рр. 1053–1072.
Qin, T., Cao, S., Pan, J. and Shen, S., «A General Optimization-based Framework for Global Pose Estimation with Multiple Sensors», [Online], available at: https://arxiv.org/abs/1901.03642
Bloesch, M., Omari, S., Hutter, M. and Siegwart, R. (2015), «Robust Visual Inertial Odometry Using a Direct EKF-Based Approach», IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), рр. 298–304.
Paul, M.K., Wu, K., Hesch, J.A. et al. (2018), «A Comparative Analysis of Tightly-coupled Monocular, Binocular, and Stereo VINS», IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), рр. 165–172.
Delmerico, J. et al. (2021), «Are we ready for autonomous drone racing? The UZH-FPV drone racing dataset», ACM Transactions on Graphics (TOG), [Online], available at: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3511210
Qin, T. et al. (2020), «VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator», IEEE Transactions on Robotics, [Online], available at: https://arxiv.org/abs/1809.05780
Lüthi, M. et al., «Energy-efficient LiDAR SLAM for Micro Aerial Vehicles», [Online], available at: https://arxiv.org/abs/2309.14272
Guerreiro, B. et al., «Radar-Inertial State Estimation for UAV Motion in Highly Agile Manoeuvres», [Online], available at: https://www.aau.at/wp-content/uploads/2022/08/Radar-Interial_State-Estimation_for_UAV_Motion_in_Highly_Agile_Manoeuvres.pdf
Wu, L. et al., «An Ultra-Wideband and Inertial Sensor Fusion Approach for Indoor UAV Localization», [Online], available at: https://arxiv.org/html/2504.14376v1
Zhou, B. et al., «LiDAR, IMU and Camera Fusion for SLAM: A Systematic Review», [Online], available at: https://www.researchgate.net/publication/389981824
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Антон Романович Кравчук, Андрій Геннадійович Ткачук, Олександр Олексійович Добржанський, Юлія Вячеславівна Богоявленська, Даниїла Юріївна Ткачук
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Автор, який подає матеріали до друку, зберігає за собою всі авторські права та надає відповідному виданню право першої публікації, дозволяючи розповсюджувати даний матеріал із зазначенням авторства та джерела первинної публікації, а також погоджується на розміщення її електронної версії на сайті Національної бібліотеки ім. В.І. Вернадського.
