Максим Алексеевич Литвинов, кандидат технических наук, младший научный сотрудник
Москва
Maxim A. Litvinov, Ph.D.(Eng.), junior researcher
Moscow
Рашид Курбанович Курбанов, кандидат технических наук, ведущий научный сотрудник
Москва
Rashid K. Kurbanov, Ph.D.(Eng.), leading researcher
Moscow
Наталья Ивановна Захарова, кандидат технических наук, старший научный сотрудник
Москва
Natalia I. Zakharova, Ph.D.(Eng.), senior researcher
Moscow
Станислав Иванович Кривко, инженер
Москва
Stanislav I. Krivko, engineer
Moscow
Отметили, что позиционирование беспилотного воздушного судна в условиях закрытого грунта возможно без применения спутниковой навигации. Внесение изменений в стандартное программное обеспечение полетного контроллера с внедрением программных блоков по обработке и дешифрации данных видеопотокового сенсора и лазерного дальномера позволяют добиться высокой точности определения координат по высоте и в плане. (Цель исследования) Определение параметров точности позиционирования беспилотного воздушного судна при использовании в качестве приборов для вычисления координат видеопотокового сенсора и лазерного дальномера. (Материалы и методы) Изучили данные, поступающие от сенсора optical flow & LIDAR sensor 3901-L0X в полетный контроллер беспилотного воздушного судна, полученные с помощью порта отладчика. Использовали детектор Canny и фильтр Гаусса для определения точных контуров контрастных объектов на горизонтальной плоскости и вычисления координат множества точек при обработке данных видеопотока, а также коэффициента их масштабирования по данным лазерного дальномера. При обработке данных исследований использованы методы математической статистики для определения погрешностей вычисления координат позиционирования. (Результаты и обсуждения) Установили, что полученные данные с видеопотокового сенсора и значения высоты, полученные от лазерного дальномера, обладают высокой точностью и позволяют проводить аэрофотосъемку состояния сельскохозяйственных биообъектов в условиях закрытого грунта. (Выводы) Определили, что программное обеспечение для обработки данных видеопотока и лазерного дальномера позволяет осуществлять аэрофотосъемку в условиях закрытого грунта с вычислением координат беспилотного воздушного судна в пространстве с точностью более 95 процентов.
The paper demonstrates that positioning an unmanned aerial vehicle (UAV) in controlled agricultural environments is possible without reliance on satellite navigation. Modifications to the standard flight controller software, specifically, the integration of modules for processing and decoding data from a video stream sensor and a laser rangefinder, ensures high accuracy in determining coordinates both in height and in plan. (Research purpose) The study aims to determine the positioning accuracy parameters of a UAV when using a video stream sensor and a laser rangefinder as primary instruments for coordinate calculation. (Materials and methods) Data from the Optical Flow & LIDAR Sensor 3901-L0X, transmitted to the UAV flight controller via the debugger port, were analyzed. The Canny detector and Gaussian filter were applied to extract precise contours of high-contrast objects on a horizontal plane and to compute the coordinates of multiple points in the processed video stream. The scaling factor of these coordinates was determined based on laser rangefinder measurements. Methods of mathematical statistics were used to process the research data and calculate errors in determining positioning coordinates. (Results and discussion) The findings indicate that combining data from the video stream sensor with height measurements from the laser rangefinder yields high accuracy and enables aerial imaging of agricultural biological objects in greenhouse environments. (Conclusions) The study determined that the software for processing video stream and laser rangefinder data enables aerial imaging in greenhouse environments, achieving UAV spatial coordinate calculation accuracy exceeding 95 percent.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.