Метод генерування ортофотопланів для актуалізації карт систем візуальної навігації

Abstract

Дипломна робота присвячена дослідженню можливості створення ортофотопланів для візуальних навігаційних систем автономних безпілотних літальних апаратів в умовах відсутності GPS-сигналів. Актуальність дослідження обумовлена зростаючою потребою в надійних системах навігації, здатних функціонувати в GPS-denied середовищах, особливо у військових застосуваннях та складних топографічних умовах. Традиційні методи створення ортофотопланів критично залежать від GPS-позиціонування, що робить їх неефективними в умовах глушіння супутникових сигналів. Мета роботи: дослідити можливості та обмеження створення ортофотопланів на основі інтеграції візуальної одометрії та інерційної навігації без використання GPS-позиціонування. Методи дослідження: методи комп'ютерного зору для візуальної одометрії, теорія фільтрації Калмана для злиття сенсорних даних, фотограмметричні алгоритми Structure from Motion, експериментальні методи валідації системи. Наукова новизна: Експериментально досліджено фундаментальні обмеження інтеграції візуальної одометрії з фотограмметричним оопрацюванням. Розроблено архітектуру GPS-незалежної системи з інтеграцією VO та IMU через розширений фільтр Калмана Створено методику оцінювання точності позиціонування для deadreckoning систем картографування Практичне значення: Результати визначають межі застосовності сучасних підходів до автономного картографування та формують вимоги до майбутніх систем. Розроблена архітектура може використовуватись для навігаційних завдань з менш жорсткими вимогами до точності. Основні результати: Досягнуто GPS-незалежності з точністю CE90 = 6.1 м при дрейфі 0.9% Забезпечено роздільну здатність 8.2 см/піксель на висотах 200-300 м 4 Виявлено фундаментальні обмеження dead-reckoning для високоточного картографування Продемонстровано економічну ефективність 85-95% порівняно з комерційними рішеннями

This Bachelor’s thesis addresses the problem of orthophotomap generation for visual navigation systems of autonomous unmanned aerial vehicles (UAVs) operating in environments where GPS signals are unavailable or intentionally denied. The topic is relevant due to the growing importance of resilient navigation technologies in sectors such as defense, search-and-rescue, and infrastructure monitoring. In GPS-denied conditions, conventional mapping approaches, which rely heavily on satellite-based positioning, become inapplicable. Therefore, alternative navigation methods are required. The aim of the thesis is to explore the potential and limitations of constructing orthophotomaps based on the integration of visual odometry and inertial navigation data, without dependence on GPS. The methodological approach includes: • application of computer vision algorithms for visual odometry, • use of Kalman filtering for sensor fusion, • Structure-from-Motion techniques for photogrammetric reconstruction, • and experimental validation of the system’s performance. The scientific novelty of the research lies in: • the experimental analysis of limitations arising from combining visual odometry with photogrammetric processing; • the development of a GPS-independent system architecture that integrates inertial and visual data through an extended Kalman filter; • the proposal of a methodology for accuracy assessment in dead-reckoningbased mapping systems. 5 The practical significance of the work is in its contribution to the design of autonomous navigation systems that function in the absence of GPS. The proposed architecture may be used for medium-accuracy mapping tasks in both civilian and defense-related scenarios. Key findings: • GPS-independent mapping with a CE90 accuracy of 6.1 meters and drift of 0.9%; • image resolution of 8.2 cm/pixel at UAV altitudes between 200–300 meters; • identification of key performance limitations for high-precision deadreckoning systems; • demonstrated cost-effectiveness of 85–95% compared to existing commercial solutions.