Навигация по БПЛА в средах, вызванных GPS

Навигация на беспилотных летательных аппаратах (БПЛА) без надежных сигналов глобальной системы позиционирования (GPS) остается критической проблемой в современных аэрокосмических технологиях.Недавнее исследование Университета Принца Султана, углубляется в методы улучшения локализации БПЛА в среде, где сигналы GPS являются слабыми или недоступными, такие как городские каньоны или зоны стихийных бедствий.Исследование подчеркивает потенциал систем на основе зрения и гибридных подходов, объединяющих различные датчики и алгоритмы для более надежной навигации в реальном времени.

GPS, важнейший компонент навигации БПЛА, часто терпит неудачу в районах с затрудненными или заклиниваемыми сигналами.В то время как альтернативы, такие как инерционные датчики и лидар, показали обещание, они часто страдают от таких проблем, как дрейф и высокие вычислительные затраты.В исследовании исследуются гибридные системы, которые предотвращают данные из нескольких датчиков, такие как лидарные, радарные и инерционные измерительные единицы (IMUS), чтобы создать более надежные навигационные решения.


В обзоре анализируется более 130 исследовательских работ, сосредоточив внимание на двух основных подходах для навигации БПЛА: абсолютная локализация, которая опирается на данные о предварительно сопоставлении, и относительную локализацию, которая использует данные датчика в реальном времени, такие как Slam (одновременная локализация и картирование) и визуальная одометрия.В то время как абсолютные методы хорошо работают в известных средах, они борются в невыполненных или быстро меняющихся областях.С другой стороны, относительные методы предлагают гибкость, но требуют значительной вычислительной мощности.

Системы, основанные на зрении, особенно те, которые улучшаются с помощью ИИ для распознавания признаков, набирают обороты, хотя такие проблемы, как условия освещения.В исследовании подчеркивается важность мультисенсорного слияния, демонстрируя, как объединение данных из различных датчиков и применение расширенных методов фильтрации, таких как фильтры Калмана, может повысить точность навигации.Обработка в реальном времени, способствующая аппаратным ускорителям, таким как графические процессоры, играет важную роль в достижении более быстрого, более эффективного принятия решений.

Ведущий автор доктор Имен Джаррейя отметил, что ни один датчик или алгоритм не могут полностью решить проблемы навигации по обмену GPS.В исследовании подчеркивается необходимость дальнейшей оптимизации гибридных систем для обработки непредсказуемости среды, начиная от плотных городских районов до зон удаленных стихийных бедствий.

Результаты имеют значительные последствия для таких отраслей, как логистика, сельское хозяйство и защита.БПЛА могут доставлять припасы в районы, связанные с стихийными бедствиями без GPS, или военные беспилотники могут работать в областях, которые януты сигналами.