Algorithm of Unmanned Aerial Vehicle’s Positioning Using Sequence of Video Stream Frames

Authors

  • I. O. Arkhipov Kalashnikov ISTU
  • M. A. Mishenkov Kalashnikov ISTU
  • A. A. Shutov Kalashnikov ISTU
  • M. O. Elantsev Kalashnikov ISTU

DOI:

https://doi.org/10.22213/2410-9304-2018-3-66-69

Keywords:

unmanned aerial vehicle, positioning, visual navigation, computer vision

Abstract

The paper describes the algorithm of unmanned aerial vehicles (UAVs) positioning using images of the terrain obtained from the camera mounted on board. This algorithm can be used in UAV navigation systems in the conditions of strong interference of global positioning systems (GPS) signal. The algorithm consists of several stages: preprocessing, selection of special points, matching of neighboring frames and determination of displacement. In the first stage, each image undergoes a preliminary processing, which consists of size reduction and conversion to grayscale mode. In the second stage the strongly expressed points with difference module which exceeds a certain threshold are defined on images by using the difference between two smoothing filters. Each reference point is described by its type and coordinates. These points are required to match neighboring frames. In the third step, the control points of neighboring frames are matched by searching for points with the same type in a certain radius. After matching all frames are joined together to form a single image of the traversed route. The current frame undergoes a perspective transformation before joining. To do this, four points which form a quadrilateral with a maximum area are selected from the matched points. The transformation matrix parameters are calculated from the coordinates of these points on the current and previous frames. After that, frames overlap each other and form an image of the traversed route. When processing is complete, the center of mass offset of the singular points is determined and the new coordinates are calculated. In conclusion an example of the generated image of the traversed route is given, and the effectiveness of this algorithm is evaluated. The algorithm was studied on the images obtained with the help of special software, which simulates the video stream from the onboard camera.

Author Biographies

I. O. Arkhipov, Kalashnikov ISTU

PhD in Engineering, Associate Professor

M. A. Mishenkov, Kalashnikov ISTU

Student

A. A. Shutov, Kalashnikov ISTU

Student

M. O. Elantsev, Kalashnikov ISTU

Senior lecturer

References

Современные информационные технологии в задачах навигации и наведения беспилотных летательных аппаратов / Д. А. Козорез и др. М. : ФИЗМАТЛИТ, 2009. 556 с.

Гончаренко М. О. Сравнительный анализ методов формирования дескрипторов изображений в контексте задачи сегментации видеопотока // Бионика интеллекта. 2015.

Степанов Д. Н. Методы и алгоритмы определения положения и ориентации беспилотного летательного аппарата с применением бортовых видеокамер // Программные продукты и системы (международный журнал). 2014. Т. 1, № 1. С. 150-157.

Самохвалов А. В. Контурное кодирование полутонового изображения: выделение контурной информации на изображении // Приволжский научный вестник. 2013. № 7 (23). С. 53-61.

Форсайт Д., Понс Ж. Компьютерное зрение. Современный подход. М. : Вильямс, 2004. 928 с.

Степанов Д. Н. Методики сопоставления особых точек в задаче визуальной навигации БПЛА // Вестник ЮУрГУ. Сер. «Вычислительная математика и информатика». 2015. C. 32-47.

Сопоставление характерных точек на последовательных кадрах в задачах аэронавигации по зрительным образам / А. Н. Максимов, М. О. Еланцев, И. О. Архипов, В. А. Широков // Молодые ученые - ускорению научно-технического прогресса в XXI веке : сборник материалов IV Всероссийской научно-технической конференции аспирантов, магистрантов и молодых ученых с международным участием / отв. за вып.: А. П. Тюрин, В. В. Сяктерева. Ижевск, 2016. С. 428-432.

Цифровая обработка изображений в информационных системах: учеб. пособие / И. С. Грузман, В. С. Киричук, В. П. Косых, Г. И. Перетягин, А. А. Спектор. Новосибирск : Изд-во НГТУ, 2000. 168 с.

Гонсалес Р. С., Вудc Р. Е., Эддинс С. Л. Цифровая обработка изображений. М. : Техносфера, 2006. 1070 с.

Применение метода статистической дифференциации для координатной привязки аэрофотоизображения к космическому снимку / Р. М. Гафаров, И. О. Архипов, А. В. Коробейников, М. О. Еланцев // Интеллектуальные системы в производстве. 2017. Т. 15. № 2. - С. 109-112.

Published

11.10.2018

How to Cite

Arkhipov И. О., Mishenkov М. А., Shutov А. А., & Elantsev М. О. (2018). Algorithm of Unmanned Aerial Vehicle’s Positioning Using Sequence of Video Stream Frames. Intellekt. Sist. Proizv., 16(3), 66–69. https://doi.org/10.22213/2410-9304-2018-3-66-69

Issue

Section

Articles