Cистема визуально-инерциальной навигации для дрона на C++

Дроны, которые работают на GPS, глушатся и это большая проблема для летательных аппаратов. Сигнал от спутников GPS проходит около 20 000 км и достигает антенны дрона с минимальной мощностью. Любая наземная глушилка, излучающая шум на частотах L1/L2/L5, для приемника дрона оказывается в тысячи раз громче спутников. Приемник слепнет, дрон теряет координаты, переходит в аварийный режим и сносится ветром. И поэтому нам нужна MVIO (Monocular Visual Inertial Odometry). Это технология, которая позволяет дрону понимать свое положение в пространстве, используя только одну камеру и IMU. В этой статье мы разберем реализацию такой системы на C++. Мы увидим, как объединить видеопоток и данные акселерометра в реальном времени, используя фильтр Калмана и библиотеку OpenCV.

https://habr.com/ru/articles/993694/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=993694

#c++ #visual_odometry #vio #opencv #робототехника #дроны #навигация #kalman_filter #slam #raspberry_pi

Cистема визуально-инерциальной навигации для дрона на C++

Дроны, которые работают на GPS, глушатся и это большая проблема для летательных аппаратов. Сигнал от спутников GPS проходит около 20 000 км и достигает антенны дрона с минимальной мощностью. Любая наземная глушилка, излучающая шум на частотах L1/L2/L5, для приемника дрона оказывается в тысячи раз громче спутников. Приемник слепнет, дрон теряет координаты, переходит в аварийный режим и сносится ветром. И поэтому нам нужна MVIO (Monocular Visual Inertial Odometry). Это технология, которая позволяет дрону понимать свое положение в пространстве, используя только одну камеру и IMU. В этой статье мы разберем реализацию такой системы на C++. Мы увидим, как объединить видеопоток и данные акселерометра в реальном времени, используя фильтр Калмана и библиотеку OpenCV.

https://habr.com/ru/articles/993694/

#c++ #visual_odometry #vio #opencv #робототехника #дроны #навигация #kalman_filter #slam #raspberry_pi