View
64
Download
0
Category
Preview:
DESCRIPTION
Optic Flow-Based navigation System FOR unmanned air vehicle ระบบการนำร่องด้วยวิธี Optical flow-based สำหรับอากาศยานไร้คนขับ. เรียบเรียงโดย น.ต. วัช รพงษ์ เข็ม เพ็ชร รองหัวหน้าแผนกจัดดำเนินงาน กองซ่อมบริภัณฑ์ กรมช่างอากาศ. โครงสร้างของ UAV โดยทั่วไป. Flight Controller. UAV Dynamics. - PowerPoint PPT Presentation
Citation preview
เรยบเรยงโดย
น.ต. วชรพงษ เขมเพชร
รองหวหนาแผนกจดดำาเนนงาน กองซอมบรภณฑ กรมชางอากาศ
OPTIC FLOW-BASED NAVIGATION SYSTEM FOR UNMANNED AIR VEHICLE
ระบบการนำารองดวยวธ OPTICAL FLOW-BASED สำาหรบอากาศยานไรคนขบ
โครงสรางของ UAV โดยทวไป
Flight Controller
GPS
IMU
RADAR
Pt-St
UAVDynamic
s
Feedback Control
ทศทาง
ตำาแหนง
สงกดขวาง
เรว+สง
ขอจำากดของการใช INS + GPS + Radar มขนาดใหญ นำ*าหนกมาก ไมสามารถใชกบ UAV ขนาด
เลกได จะใชพลงงานไฟฟามาก GPS ไมสามารถใชงานไดเมออยภายในอาคาร หรอพ*นทอบสญญาณ
ขอดของ Visual Based Navigation Passive Sensor(camera) นำ*าหนกเบา ใหขอมลทสามารถนำาไปประยกตใชงานอนๆได สามารถไปไดทกท
Type of Visual NavigationMap-based Navigation Systems : เรมตนจากการใหหนยนตศกษาเสนทางและสถานทสำาคญ
โดยขอมลทไดจากถกนำามาสรางภาพ 2D จากน*นผใชจงกำาหนดเปาหมายทจะไป
Map-building Navigation Systems : วธการเดยวกบวธการขางตนแตขอมลทไดมาสรางเปน
ภาพ 3DMapless Navigation Systems : วธการน*ไมจำาเปนตองศกษาเสนทางกอนเพยงแตใชเทคนคทาง
คณตศาสตรและ 3D ในการคำานวณหาภาพถดไป สวน ใหญใชวธ Optical Flow-Based ในการคำานวณภาพ
จดกำาเนดของ Optical Flow
โครงสรางของ Optical Flow-Based UAV
Vision Module Control Module
Vision Module Optical Flow Computation ทำาหนาทในการ
แปลงภาพ 2 มตมาสรางใหเปนภาพ 3 มตทสมพนธกบสภาวะจรง
Optical Flow Interpretation ทำาหนาทในการนำา ภาพทไดจาก ข*นตอนแรกไปปรบปรงใชงานจากการ
หมนของภาพทได เทยบกบอตราเรวเชงมม(Angular Rate) ของภาพกอนหนา และการปรบขอบของภาพใหเขากน
Predictation-based Optical Flow with Adaptive Path
Structure From Motion(SFM) 3D motion estimation and obstacles
detection
•Geometrical Transformation
Perspective-central Projection
•Geometrical Transformation
•Optical Flow Differential
สวนประกอบของฮารดแวร
WiFi Antenna
GPS Antenna
Microcontroller
Vision System
Navigation Sensor
X-3D-BL
Hardware Achitecture
การบนทดสอบ Velocity Control
OF-based Velocity as accurate as GPS data ( )วดโอ
การบนทดสอบ Position Control
OF-based Position Height and Horizontal more accurate than GPS
Indoor Experiment
ในการทดสอบน*ไดทำาการทดสอบในงานแสดงนานาชาต Tokyo Big Sight
(วดโ)อ
Experiment Result : IndoorPosition and Height
Auto Flight มความ stable มากกวา Manual Flight
Autonomous Flight
Applications Object Tracking Automatic Vertical Take-off and Landing(VTOL) อปกรณสบคนในโรงงานไฟฟานวเคลยร การจบรถถง หรอยานพาหนะ
University of Technology of Compiegne, France Chiba University, Japan Massachusetts Institute of Technology, USA
University
คำาถามและขอเสนอแนะ
?
Video vision-based precise auto-landing:
http://www.youtube.com/watch?v=rbmsivw5luk optic flow based autonomous indoor flight:
http://www.youtube.com/watch?v=Zt2WisDjUY0 Visual Servoing
of a Miniature Rotorcraft UAV for Moving Ground Target Tracking: http://www.youtube.com/watch?v=-IpbOd-UuG4
velocity trajectory tracking using optic flow: http://www.youtube.com/watch?v=Zp12GjZzjt4
moving target tracking: http://www.youtube.com/watch?v=6obHavVvJyk
vision-based hovering: http://www.youtube.com/watch?v=9I8BXtbrDQM
Fully autonomous flight of a rotorcraft MAV using optic flow: http://www.youtube.com/watch?v=6U0IhPlYXKw
spiral trajectory tracking by an autonomous quadrotor micro air vehicle: http://www.youtube.com/watch?v=r4eOUDA3JJo
waypoint navigation of a small rotorcraft micro air vehicle: http://www.youtube.com/watch?v=Lo9qJz69uuQ
บรรณานกรม Farid Kendoul, Isabelle Fantoni, Kenzo Nonami."Optic Flow-Based Vision
System for Autonomous 3D Localization and Control of Small Aerial Vehicles".University of Technology of Compiegne, 60200 Compigne, France.
Terry Cornall, Greg Egan.”Optical Flow methods applied to unmanned air vehicles”.Monash University, Clayton 3800 Victoria, Australia.
Francisco Jes´us Bonin Font. “An Inverse-Perspective-based Approach to Monocular Mobile Robot Navigation”. Universitat de les Illes Balears, 2012
Francisco Bonin-Font, Alberto Ortiz and Gabriel Oliver. “Visual Navigation for Mobile Robots: a Survey”. Department of Mathematics and Computer Science, University of the Balearic Islands,Palma de Mallorca, Spain.
Jiangjian Xiao, Changjiang Yang, Feng Han, and Hui Cheng."Vehicle and Person Tracking in UAV Videos".Sarnoff Corporation.
Randolf Menzel, Karl GeiGer, Lars Chittka, JasDan Joerges, Jan Kunze and Uli Muller.”The Knowlwdge Base of Bee Navigation”. Berlin, Germany.
Dacke, M. and Srinivasan, M. V. (2007). Honeybee navigation: distance estimation in the third dimension. J. Exp. Biol. 210, 845-853.
“FastAppearance Based Mapping”.www.robots.ox.ac.uk /~mobile/wikisite/pmwiki/pmwiki.php?n=Main.FABMAP
การบนทดสอบPosition Control
Optical Flow and Image Displacement
การบนทดสอบ Position Control
ภาพทเกดจาก Integrate Displacement
ภาพจากกลองวดโอเมอทดสอบPosition Control
ภาพทเกดจาก integrate displacement สำาหรบ position feedback
Poor image quality and textureless environment
3 Nested Kalman Filters(3NKF)
1St KF ปรบปรงคณภาพ และความเขมแสงของภาพ เพอสรางภาพ 3 มต
2Nd KF ปรบปรงการหมนของภาพ 3Rd KF ปรบปรงการเปลยนแปลงของภาพจาก ความเรวของภาพทเปลยนไป
Block Matching Technique Sum of Absolute Difference(SAD)
Nominal Displacement
Shape of Path Transformation
Differential Algorithm Observed Brightness
State Vector of X by brownian process
Optical Flow Mapless Method
Optical flow คอ vector field ซงแสดงถงทศทางและขนาดของการเปลยนแปลงความเขม(intensity) จากภาพหนงกบภาพอนๆ เพอเทยบ
เคยงกนถงแมจะมมมของภาพ หรอแสงทตางกน brightness constant constraint(BCC) and
smoothness constraint
(u,v) = optical flow vector(Ix,Iy)=image intensity gradientIt=temporal change
Perspective Projection Model
Translation velocityRotation
ObjectImage coordinate of P
Optical Patterns
Fig.3 Motion Z axisDistinct max magnitude of divergenceDivergence and curl plot hotter colors=greater magnitude
Fig.4 pitching motion
Fig.5 Rotational Field an CurlCurl=max at rotation axis
Fig.6 Combine rotation and translation
Ground Control Station Display Flight Send Navigation Command take-off, landing,
hovering GPS and INS = Position and Velocity AHRS = Attitude Vision-based
คำานวณหา ความเรว, ความสง และตำาแหนง จากภาพ เทยบกบ IMU ความเรว, ความสง, ตำาแหนง ทคำานวณไดจาก Vision-
based และจาก GPS/INS จะถกนำามาเปรยบเทยบกนทGround Control Station เพอทดสอบความแมนยำา
ผลการทดสอบ Velocity Control ความสามารถการ hovering flight และ velocity
trajectory tracking(forward, backward, sideward) เพอทดสอบการ sfm algorithm ( ความเรว สง)
Take off->hover->trajectory ผลการทดสอบ ความเรว การนำาทางโดย vision และ
gps ตรงกน
ทดสอบความสามารถของtrajectory(position,height, velocity, orientation)
Take off->hovering->auto landing
ไดทำาการแสดงในงาน Tokyo big sight international exhibition
Recommended