Accurate and reliable positional estimation remains a major challenge for autonomous UAV navigation, especially in complex operational environments where GPS signals are compromised by intentional jamming, spoofing, or intrinsic measurement errors. Furthermore, inertial navigation systems are prone to cumulative drift, which leads to diverging localization inaccuracies over time. This paper presents a visual-aided method for enhancing UAV localization by employing a sequential image correlation algorithm. The proposed approach estimates the relative motion of the observer by matching consecutive image frames, thereby leveraging a cumulative analysis of translation and rotation parameters. The algorithm has been implemented in MATLAB and validated on both real and synthetic datasets. Synthetic data were generated using the Blender environment, which provided a flexible framework for creating virtual scenes with controllable camera trajectories and sensor parameters. The method is designed to augment conventional GPS/IMU-based positioning systems.
PL
Dokładne i niezawodne określanie pozycji pozostaje jednym z kluczowych wyzwań w autonomicznej nawigacji bezzałogowych statków latających (BSL), szczególnie w warunkach operacyjnych, gdzie system GPS podlega celowym zakłóceniom, takim jak jamming czy spoofing, lub obarczony jest błędami pomiarowymi. Równocześnie, systemy nawigacji inercyjnej (INS) posiadają szereg mankamentów, co skutkuje akumulacją błędów określanej pozycji. W niniejszej pracy zaprezentowano metodę wspomagania lokalizacji BSL poprzez analizę ruchu opartą na krokowej korelacji sekwencji obrazów. Algorytm estymuje przemieszczenie obserwatora, porównując kolejne klatki wideo w celu określenia relatywnych przesunięć i obrotów kamery. Rozwiązanie zostało zaimplementowane w środowisku MATLAB i przetestowane z wykorzystaniem zarówno rzeczywistych nagrań, jak i syntetycznych danych wygenerowanych w oprogramowaniu Blender. Zastosowanie środowiska symulacyjnego umożliwiło pełną kontrolę nad parametrami trajektorii kamery oraz warunkami sceny
Dbanie o pas drogowy wymaga regularnego koszenia rowów i terenów przydrożnych. Jest to realizowane głównie za pomocą kosiarek montowanych na ciągnikach rolniczych. Tendencją jest wprowadzanie autonomicznych systemów koszących, jednak do tej pory pojawiło się szereg rozwiązań autonomicznych robotów koszących krótką trawę (przydomowe trawniki, pola golfowe), mało jest rozwiązań autonomicznych kosiarek do koszenia trawy wysokiej. W artykule opisano uwarunkowania determinujące prowadzenie prac nad rozwojem kosiarek do koszenia trawy. Przedstawiono propozycję półautonomicznego systemu sterowania tandemem kosiarek do koszenia terenów przydrożnych. Zaprojektowano i zbudowano w pełni funkcjonalny zestaw składający się z kosiarek: kołowej i gąsienicowej, układu zdalnego sterowania pierwszą kosiarką oraz komputera wysokiego poziomu z oprogramowaniem, zapewniającym wyznaczenie trasy przejazdu dla drugiej kosiarki. Seria testów poligonowych pozwoliła ocenić skuteczność i praktyczność proponowanego rozwiązania. Wydajność koszenia oceniano na podstawie spójności kolejnych ścieżek koszenia. Wyniki wskazują, że rozwój opracowanego systemu znacząco poprawi efektywność pracy i bezpieczeństwo pracowników.
EN
Maintaining the road requires regular mowing of ditches and roadside areas. This is mainly done using mowers mounted on agricultural tractors. The trend is to introduce autonomous mowing systems, but so far a number of autonomous solutions for mowing short grass (home lawns, golf courses), and there are few autonomous mower solutions for mowing tall grass on the market. The first part of the article describes the conditions determining work on the development of lawn mowers. Then, a proposal for a semi-autonomous control system for tandem mowers for mowing roadside areas was presented. As part of its construction, a fully functional set was designed and built, consisting of two mowers: wheeled and tracked, a remote control system for the first mower, and a high-level computer with implemented software ensuring autonomous mowing with the second mower under active operator supervision. A series of field tests conducted allowed us to assess the effectiveness and practicality of the proposed solution. Mowing efficiency was assessed by the consistency of subsequent mowing paths. The obtained results indicate that the development of the developed system will significantly improve mowing efficiency and increase employee safety.
W artykule zaprezentowano specyfikację wymagań dla systemu lokalizacji wizyjnej wraz z jego architekturą, wydobywając kluczowe aspekty struktury, komponentów oraz kanałów komunikacyjnych. Omówiono zarówno ogólne założenia projektowe, jak i specyfikację wymagań technicznych, jakie postawiono przed poszczególnymi elementami systemu. Opisano kryteria jakościowe wymagań, jakie musi spełniać każde z nich, aby stanowiło ono wartość dla projektanta, kierownika czy samego zespołu wykonującego zadania związane z projektowaniem lub realizacją produktu. Funkcjonalność systemu zweryfikowano w warunkach laboratoryjnych za pomocą symulacji oraz podczas rzeczywistych lotów. Weryfikacja systemu potwierdziła jego zgodność z postawionymi wymaganiami. Osiągnięcie poziomu TRL 6 potwierdzono integracją wszystkich komponentów w prototypie oraz jego demonstracją w warunkach rzeczywistych, gdzie system spełnił wymagania dokładności lokalizacji (≤3 % AGL) i częstotliwości generowania danych (10 Hz ±0,5 Hz). Prezentowana technologia jest szczególnie przydatna w środowiskach, gdzie sygnały GNSS są zakłócane lub niedostępne, zapewniając niezawodność nawigacji. Wyniki pracy stanowią istotny wkład w rozwój technologii nawigacji wizyjnej i mogą być podstawą dla dalszych badań i wdrożeń.
EN
The article presents a specification of requirements for a visual localization system along with its architecture, highlighting the key aspects of its structure, components, and communication channels. Both general design assumptions and the technical requirements imposed on individual system elements are discussed. The paper also describes the quality criteria that each requirement must meet in order to provide value to the designer, project manager, or the team responsible for system design and implementation. The functionality of the system was verified under laboratory conditions through simulations and during real flight tests. The verification confirmed that the system meets the defined requirements. The achievement of TRL 6 was confirmed by the integration of all components into a prototype and its demonstration under real-world conditions, where the system fulfilled localization accuracy requirements (≤ 3 % AGL) and data generation frequency (10 Hz ±0.5 Hz). The presented technology is particularly useful in environments where GNSS signals are disrupted or unavailable, ensuring navigation reliability. The results represent a significant contribution to the development of visual navigation technology and can serve as a foundation for further research and implementation.
A well-designed perception system is crucial for the proper operation of an autonomous mobile robot however it is not trivial to engineer. For a comprehensive system not only the sensors’ features must be considered but also the way their data are utilised for robotic operation. In this paper, we present a set of tightly coupled strategies that allow the creation of an end-to-end perception system utilising 3D representation in the form of point clouds. Our proposal is generic enough to be applied to various mobile robots as it is aware of the context of robotic operation and accounts for hardware constraints. As the first strategy, we introduce a formalised sensors selection process formulated as a multi-objective optimization problem with metrics relaxation which allows to choose an optimal set of sensors within budgetary limitations. Secondly, we validate various data filtration strategies and their combination in the context of the navigation system to find a trade-off between accuracy and computational effort. Finally, to mitigate the suboptimal field of view of combined sensors and augment the perception system we introduce a new concept for the occupancy grid layer which utilises motion information in the occupancy calculation. For these strategies, we conduct experimental verification and apply the results in an autonomous cleaning robot.
PL
Dobrze zaprojektowany system percepcji jest kluczowy dla prawidłowego działania autonomicznego robota mobilnego, jednak jego stworzenie nie jest trywialnym zadaniem. Aby stworzyć kompleksowy system, należy brać pod uwagę nie tylko cechy samych czujników, ale także sposób, w jaki dane z nich są używane do działania robota. W artykule przedstawiono zestaw ścisłe powiązanych strategii, które umożliwiają stworzenie kompleksowego systemu percepcji, wykorzystującego reprezentację 3D w postaci chmur punktów. Nasza propozycja jest na tyle uniwersalna, że może być stosowana w różnych robotach mobilnych, ponieważ uwzględnia kontekst działania robota oraz ograniczenia sprzętowe. Pierwszą strategią jest wprowadzenie sformalizowanego procesu wyboru czujników, ujętego jako problem optymalizacji wielokryterialnej z relaksacją metryk, co pozwala na wybór optymalnego zestawu czujników w ramach ograniczeń budżetowych. W drugiej strategii weryfikujemy różne metody filtrowania danych i ich kombinację w kontekście systemu nawigacji, aby znaleźć kompromis między dokładnością a nakładem obliczeniowym. Wreszcie, aby zniwelować suboptymalne pole widzenia połączonych czujników i ulepszyć system percepcji, proponujemy nową koncepcję warstwy siatki zajętości, która wykorzystuje informacje o ruchu w obliczeniach dostępności obszaru nawigacyjnego. W ramach badań, przeprowadziliśmy eksperymentalną weryfikację tych strategii i zastosowaliśmy wyniki w autonomicznym robocie sprzątającym.
The navigation system for such a vehicle may use hardware solutions that differ in price, functionality, user-friendliness and problems associated with their operation. The navigation of such an off-road vehicle may be based on: GPS, LoRa wireless communication, and IMU inertial units. However, as the first half of 2024 has shown, this system is experiencing significant disruptions. In extreme situations, it may even be disabled (e.g. because of warfare). Where special-purpose off-road vehicles for PWSN are operated in mountainous terrain, especially on rocky ground with various structures, IMUs are particularly susceptible to errors building up during travel. This article addresses the research on the LoRa technology envisaged for implementation in a navigation system intended for this type of vehicle. Given the foregoing premises, it is crucial to determine the possibility of effective exchange of information in the transmitter-receiver system using the LoRa protocol for purposes of communication in difficult mountainous terrain, in the presence of obstacles, and often under harsh weather conditions. The pilot studies discussed in this article were conducted with the above problems in mind. This article formulates assumptions for a navigation system based on the LoRa standard. Based on the studies conducted by the authors, both the implementation validity as well as the advantages and disadvantages of the solution proposed have been described. The research results imply that the solution in question can be treated as an alternative if the GPS signal is either unavailable or significantly disturbed, and its additional features provide significant support for PWSN using off-road vehicles.
This paper presents a methodology that combines radar polarization selection and recognition techniques for navigating objects in atmospheric formations, with a special focus on unmanned surface vehicles (ASVs). The proposed technique utilizes the concept of an energy dissipation matrix to represent these objects as characteristic “shiny dots”. By strategically changing the polarization of the emitted and received electromagnetic waves, the resulting echo energy dissipation matrix is determined. This approach allows the formation of an intensity-based repository of atmospheric formations, which gives SRPC a complete set of tools to account for atmospheric conditions in radar identification of remote objects, including ASVs. The practical application of this technique extends to the improvement of a distinct class of shipborne radar systems optimized for ASVs and their specific navigation requirements. Ultimately, this technology bridges the gap between advanced radar technology and the emerging field of unmanned ground vehicles, providing safer and more proficient navigation in challenging weather conditions.
W artykule przedstawiono sposób modelowania sygnału pochodzącego od kamery termowizyjnej, pozwalający na wykonanie analizy porównawczej algorytmów wyznaczania tak zwanego przepływu optycznego. Sposób modelowania powstał na potrzeby rozwoju czujnika inercyjnego, wyznaczającego przesunięcie pojazdu na podstawie analizy obrazu z kamery termowizyjnej. W ramach prac rozwojowych niezbędne okazało się dokonanie wyboru rodzaju algorytmu wyznaczania przepływu optycznego oraz optymalizację parametrów algorytmu. Syntetyczny model sygnału pozwolił na szybkie prototypownie algorytmów i automatyczną optymalizację jego parametrów. W artykule przedstawiono przykładowe wyniki porównania efektywności algorytmów SAD oraz Farnebäcka w kontekście zastosowania dla obrazów termowizyjnych.
EN
The article presents a method of modeling the signal coming from a thermal imaging camera that allows to perform a comparative analysis of algorithms for determining the so-called optical-flow. The modeling method was created for the development of an inertial sensor determining the displacement of the vehicle based on the analysis of the image from a thermal imaging camera. As part of the development work, it was necessary to select the type of optical flow algorithm and optimize its parameters. The synthetic signal model allowed for quick prototyping and automatic optimization of its parameters. The article presents exemplary results of comparing the efficiency of SAD and Farnebäck algorithms in the context of application for thermal imaging.
A companion robot is capable of performing a variety of activities and thus supporting the elderly and people with disabilities. It should be able to overcome obstacles on its own, respond to what is happening around it in real time, and communicate with its surroundings. It is particularly important to pay attention to these issues, as a companion robot is likely to become a participant in traffic. The research aims to develop a mathematical model that considers the use of two navigation solutions in the companion robot. Thanks to this, it will be possible to use the obtained mathematical relationships to compare various types of navigation and make a rational choice, enabling the implementation of the assumed activities in a specific external environment. What is new in this paper is the analysis of several navigation methods and the presentation of research conducted in real time using an actual robot.
This article presents an innovative approach to navigation using image recognition in situations characterized by limited access to GNSS (Global Navigation Satellite System) signals (signal interference). The presented system relies on image processing to define the characteristic edges of random objects. Subsequently, the actual ground speed of the moving object (UAV) is obtained based on changes in the object’s position. The article aims to show the potential of image recognition in navigational systems. The actual ground speed obtained by the image recognition can be used to correct the inertial navigation system.
PL
Niniejszy artykuł prezentuje nowatorskie podejście do nawigacji z wykorzystaniem rozpoznania obrazu w sytuacjach charakteryzujących się ograniczonym dostępem do sygnału GNSS (zakłócenia sygnału). Zaprezentowany system opiera się na przetworzeniu obrazu w celu zdefiniowania charakterystycznych krawędzi obiektu. Następnie na podstawie zmian położenia obiektu wyznaczana jest prędkość rzeczywista poruszającego się BSP. Ponadto w artykule przedstawiono potencjał zastosowania rozpoznania obrazu w systemach nawigacyjnych. Wyznaczona prędkość z użyciem rozpoznania obrazu może być wykorzystana do korekcji inercjalnych systemów nawigacji.
W artykule przedstawiono problematykę funkcjonowania lokalizacji w autonomicznych robotach mobilnych AMR. Lokalizację robota mobilnego przeprowadza się nie na podstawie jednego pomiaru, lecz serii pomiarów wykonywanych najczęściej podczas jazdy. Pojedynczy pomiar dostarcza częściowych danych. Dokładne wyznaczenie położenia robota na podstawie jednego pomiaru z zastosowanie kamery było możliwe przez stereowizję, czyli układ kamer sprzężonych ze sobą, lub przez triangulację, czyli pomiar azymutu do trzech obiektów znajdujących się na jednym zdjęciu. Jak zauważono w przeprowadzonych badaniach, do lokalizacji nadają się płaskie znaczniki z dwoma wyraźnymi pionowymi krawędziami zewnętrznymi. Analiza dokładności lokalizacji na podstawie blisko położonych znaczników znajdujących się na jednym obrazie pokazuje, że mogą wystąpić niekorzystne konfiguracje powodujące bardzo duży błąd lokalizacji. Z kolei dobrą dokładność w triangulacji zawsze uzyskamy, gdy znaczniki są znacznie od siebie kątowe, co wymaga porównania kilku zdjęć lub użycia skanera laserowego, który pozwala na niemal równoczesny pomiar w obszarze o szerokich granicach kątowych.
EN
The scientific work describes the problem of the functioning of locations in AMR autonomous mobile robots. The location of the mobile robot is carried out not on the basis of one measurement, but a series of measurements performed most often while driving. A single measurement provides partial data. Accurate determination of the robot's position on the basis of one measurement with the use of a camera was possible by stereovision, i.e. a system of cameras coupled with each other, or by triangulation, i.e. measuring the azimuth to three objects in one photo. Suitable for locating are flat markers with two distinct vertical outer edges. The analysis of the location accuracy on the basis of closely located markers located in one image shows that there may be unfavorable configurations causing a very large location error. In turn, good accuracy in triangulation will always be obtained if the markers are significantly angularly apart, which requires the comparison of several photos or the use of a laser scanner that allows almost simultaneous measurement in the area with wide angular boundaries.
This article discusses two ways of measuring the distance with UWB technology and then identifies the advantages and disadvantages of the methods discussed. Measurement results for the measurement methods discussed are presented. The RSSI from which the distance can be calculated is also presented, as well as how to calculate the distance for the ToF method.
PL
W niniejszym artykule omówiono dwa sposoby pomiaru odległości z wykonanymi w technologii UWB, następnie określono wady oraz zalety omawianych metod. Przedstawiono wyniki pomiarów dla dla omawianych metod pomiarowych. Zaprezentowano również sposoby obliczania RSSI na podstawie której możliwe jest obliczenie odległości, oraz sposób obliczania odległości dla metody ToF.
An autonomous trajectory tracking navigation of wheeled mobile robot is a source of problems in the static environment (tackle, obstacles, plan a trajectory,...). Collsion free and autonomous navigatio wheeled mobile robots is a critical problem in various fields such as artificial intelligence and robotics. Real-time navigation is relatively easy for humans and animals while avoiding all the obstacles in a dynamic environment. Though, it is still a monumental challenge for mobile robots. Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) method cascaded into a PI controller in order to ensure high tracking performance and keep a low-computational load are presented to solve the mobile robot navigation problems. The performance of intelligent navigational controller is demonstrated through simulation results using MATLAB software. Experimental results are conducted in the laboratory, using a set of experiments was carried out on a real Turtlebot 2 for different types of trajectories. Experimental results demonstrate the effectiveness of accurate tracking capability and performances of the proposed control strategy.
PL
Autonomiczna nawigacja śledząca trajektorię kołowego robota mobilnego jest źródłem problemów w środowisku statycznym (walka, przeszkody, planowanie trajektorii,...). Bezkolizyjne i autonomiczne kołowe roboty mobilne z nawigacją stanowią krytyczny problem w różnych dziedzinach, takich jak sztuczna inteligencja i robotyka. Nawigacja w czasie rzeczywistym jest stosunkowo łatwa dla ludzi i zwierząt, a jednocześnie pozwala uniknąć wszelkich przeszkód w dynamicznym środowisku. Wciąż jednak stanowi to monumentalne wyzwanie dla robotów mobilnych. Przedstawiono metodę adaptacyjnego systemu wnioskowania neurorozmytego (ANFIS) włączoną kaskadowo do sterownika PI w celu zapewnienia wysokiej wydajności śledzenia i utrzymania niskiego obciążenia obliczeniowego w celu rozwiązania problemów z nawigacją robota mobilnego. Wydajność inteligentnego sterownika nawigacyjnego pokazano na podstawie wyników symulacji z wykorzystaniem oprogramowania MATLAB. Wyniki eksperymentów przeprowadzane są w laboratorium, wykorzystując zestaw eksperymentów przeprowadzonych na prawdziwym Turtlebocie 2 dla różnych typów trajektorii. Wyniki eksperymentów wykazują skuteczność możliwości dokładnego śledzenia i wydajność proponowanej strategii kontroli.
W przypadku swobodnie poruszających się platform mobilnych firma Pilz oferuje obecnie producentom kompleksowe rozwiązanie bezpieczeństwa zgodne z normą ISO 3691-4, które zapewnia wydajny przepływ towarów w produkcji i logistyce.
The article contains an analytical review and perspectives of robotic technologies in horticulture. Trends in the growth of production, implementation, and sales of robots in various regions of the world are revealed. The analysis showed a lag in the introduction of agricultural robots compared to other sectors of the economy, as well as a significant gap between the countries of the Asian region and other continents. A review of technical means of three main components of ground agricultural robots is considered: navigation systems, sensors, and platform design. Examples of constructing a tree trajectory using the A* algorithm and using the Rviz visualization tools and the Github PathFindings graphical web service are given. As a result of the conducted research, the use of Lidar sensors is recommended, which will make it possible to design the route of robotic platforms, build maps by scanning a previously unknown surrounding space and updating the resulting map at each step of the algorithm in real time. The use of existing modern sensors with an optical rangefinder with a resolution of 4.5 million pixels, a frame rate of 25 frames per second and the ability to automatically adapt to the light level in combination with stereo cameras and GPS/GLONASS navigation will improve the positioning accuracy of robotic platforms and ensure autonomous operation. To perform basic technological operations for the care of plantings with row spacing of 2.5-4 m, a tree crown height up to 3-3.5 m with intensive technologies, the following design parameters of a robotic platform are required: agro-treatment of at least 1200 mm, adjustable track width of 1840-2080 mm, weight not more than 400 kg, load capacity not less than 1000 kg, the power of the power plant is not less than 5 kW.
PL
Niniejszy artykuł zawiera przegląd analityczny i perspektywę dla technologii robotycznych w ogrodnictwie. Przedstawiono kierunki rozwoju produkcji, wdrożenia oraz sprzedaży robotów w różnych regionach świata. Analiza pokazuje przepaść między wprowadzeniem robotów rolniczych w porównaniu do innych gałęzi gospodarki oraz dużą różnicę między krajami regionu Azji a innymi kontynentami. Wzięto pod uwagę przegląd trzech głównych części naziemnych robotów rolniczych: systemy nawigacji, czujniki oraz projekty platform. Przedstawiono przykłady konstrukcji trajektorii drzewa za pomocą algorytmu A* oraz narzędzi wizualizacyjnych Rviz oraz sieciową usługę graficzną Github PathFindings. W wyniki przeprowadzonego badania zarekomendowano stosowanie czujników Lidar, co pozwoli na zaprojektowanie trasy dla platform robotycznych, stworzenie mapy przez skanowanie znanej wcześniej otaczającej przestrzeni i aktualizację takiej mapy na każdym etapie algorytmu w czasie rzeczywistym. Zastosowanie istniejących nowoczesnych czujników z optycznym dalmierzem o rozdzielczości 4,5 miliony pikseli, częstotliwości wyświetlania klatek 25 klatek na sekundę i możliwości automatycznej adaptacji do poziomu światła w połączeniu z kamerami stereo, a nawigacja GPS/GLONASS ulepszy dokładność pozycjonowania automatycznych platform i zapewni działanie autonomiczne. Aby wykonać podstawowe operacje technologiczne na nasadzeniach o rozmieszczeniu 2,5-4 m, o wysokości korony drzewa do 3-3,5 m za pomocą intensywnych technologii, następujące parametry projektu platformy automatycznej są konieczne: agro-operacja co najmniej 1200 mm, szerokość jazdy 1840-2080 mm, waga nie przekraczająca 400 kg, obciążenie nie większe niż 1000 kg, moc silnika nie mniejsza niż 5 kW.
W artykule zaprezentowano projekt układu do rejestrowania położenia bezwzględnego z wykorzystaniem systemu GPS, który umożliwił przeprowadzenie badań nad wpływem poziomu zurbanizowania terenu na jakość wyznaczania pozycji. W tym celu dokonano rejestracji położenia w dwóch miejscach, w terenie zurbanizowanym oraz w dwóch w terenie niezurbanizowanym. Następnie dokonano analizy wyników w oparciu o parametr HDOP (ang. Horizontal Dilution Of Precision – współczynnik geometrycznej dokładności w płaszczyźnie poziomej) oraz liczbę widocznych satelitów.
EN
The article presents the design of the absolute position recording system with the use of the GPS system, which made it possible to conduct research on the influence of the level of urbanization of the area on the quality of determining the position. For this purpose, position registration was made in two places in urbanized areas and in two in non-urbanized areas. Then, the results were analyzed based on the HDOP (Horizontal Dilution of Precision) parameter and the number of visible satellites.
Ocena przejezdności terenu jest zwykle dokonywana na podstawie mapy wysokości, w przypadku pojazdów istotna jest nie tylko geometria terenu, ale także rodzaj podłoża np. trawa, droga wyboista, asfalt. W poniższym artykule proponujemy wykorzystanie kamery hiperspektralnej i metody porównywania histogramów do klasyfikacji rodzaju podłoża. Przedstawiliśmy wyniki eksperymentów dla danych zebranych w rzeczywistym środowisku. Wykazaliśmy, że zastosowanie kamery hiperspektralnej umożliwia rozpoznawanie różnego typu powierzchni podłoża.
EN
An important element of the navigation system is the assessment of traversability. It is usually made on the basis of a height map. In the case of vehicles, not only the height is important, but also the type of ground, e.g. grass, bumpy road, asphalt. In the following article, we propose the use of a hyperspectral camera and a method of comparing histograms to classify the type of substrate. We presented the results of the experiments for data collected in a real environment.
This paper discusses two ways of measuring the distance between the transmitter and the receiver using UWB technology, then identifies their advantages and disadvantages. The method of calculating the position is presented together with the method of predicting errors based on room geometry. The hardware configuration of the transmitter and receiver systems included in a location system based on UWB technology is explained. Bluetooth technology is discussed, which is used to connect the location system with the environmental monitoring system.
PL
W niniejszym artykule omówiono dwa sposoby pomiaru odległości między nadajnikiem, a odbiornikiem wykonanymi w technologii UWB, następnie określono ich wady oraz zalety. Przedstawiono sposób obliczania pozycji wraz z metodą przewidywania błędów w oparciu o geometrie pomieszczenia. Wyjaśniono konfigurację sprzętową nadajnika oraz odbiornika układów wchodzących w skład systemu lokalizacji opartych o technologię UWB. Omówiono technologię Bluetooth, która wykorzystana została do połączenia ze sobą systemu lokalizacji wraz z systemem nadzorowania warunków środowiskowych.
Tematem artykułu jest ocena skuteczności opracowanego czujnika przeznaczonego do wspomagania nawigacji bezzałogowych statków powietrznych (BSP). Jego działanie opiera się na przetwarzaniu obrazów pozyskiwanych z kamery termowizyjnej pracującej w paśmie długofalowej podczerwieni (LWIR) umieszczonej pod podwoziem pojazdu. Przemieszczenie przestrzenne pojazdu określane jest poprzez analizę ruchu charakterystycznych punktów promieniowania cieplnego (grunt, las, budynki itp.) na zdjęciach uzyskanych za pomocą kamery termowizyjnej. Zakres i kierunek przemieszczenia uzyskuje się poprzez przetwarzanie strumienia kolejnych obrazów za pomocą algorytmu opartego na przepływie optycznym wyznaczanym w czasie rzeczywistym. Analiza rozkładu promieniowania pozwala na obliczenie wektora translacji kamery w przestrzeni. Zaletami systemów pomiarowych opartych na analizie obrazu termicznego, w porównaniu z tradycyjnymi inercyjnymi czujnikami nawigacyjnymi, jest brak efektu dryftu, odporność na zmiany pola magnetycznego, mała podatność na zakłócenia elektromagnetyczne oraz na zmiany warunków atmosferycznych. W przeciwieństwie do czujników czułych na światło widzialne, czujnik termowizyjny oferuje pracę w całkowitej ciemności (noce o złej pogodzie i w pomieszczeniach).
EN
The topic of this paper is an evaluation of developed sensor intended for navigation aid of unmanned aerial vehicles (UAVs). Its operation is based on processing images acquired with a thermal camera operating in the long-wave infrared band (LWIR) placed underneath a vehicle’s chassis. The vehicle’s spatial displacement is determined by analyzing movement of characteristic thermal radiation points (ground, forest, buildings, etc.) in pictures acquired by the thermal camera. Magnitude and direction of displacement is obtained by processing the stream of consecutive pictures with optical-flow based algorithm in real time. Radiation distribution analysis allows to calculate camera’s self-translation vector. Advantages of measuring translation based on thermal image analysis is lack of drift effect, resistance to magnetic field variations, low susceptibility to electromagnetic interference and change in weather conditions as compared to traditional inertial navigation sensors. As opposed to visible light situational awareness sensors, it offers operation in complete darkness (harsh weather, nights and indoors). The topic of this paper is an evaluation of developed sensor intended for navigation aid of unmanned aerial vehicles (UAVs). Its operation is based on processing images acquired from a thermal camera operating in the long-wave infrared band (LWIR) placed underneath a vehicle’s chassis. The vehicle’s spatial displacement is determined by analyzing movement of characteristic thermal radiation points (ground, forest, buildings, etc.) in pictures acquired by the thermal camera. Magnitude and direction of displacement is obtained by processing the stream of consecutive pictures with optical-flow based algorithm in real time. Radiation distribution analysis allows to calculate camera’s self-translation vector. Advantages of measuring translation based on thermal image analysis is lack of drift effect, resistance to magnetic field variations, low susceptibility to electromagnetic interference and change in weather conditions as compared to traditional inertial navigation sensors. As opposed to visible light situational awareness sensors, it offers operation in complete darkness (harsh weather, nights and indoors).
The objective of the research was to investigate the efficiency of selected methods of data fusion from visual sensors used on-board satellites for attitude measurements. Data from a sun sensor, an earth sensor, and a star tracker were fused, and selected methods were applied to calculate satellite attitude. First, a direct numerical solution, a numerical and analytical solution of the Wahba problem, and the TRIAD method for attitude calculation were compared used for integrating data produced by a sun sensor and an earth sensor. Next, attitude data from the star tracker and earth/sun sensors were integrated using two methods: weighted average and Kalman filter. All algorithms were coded in the MATLAB environment and tested using simulation models of visual sensors. The results of simulations may be used as an indication for the best data fusion in real satellite systems. The algorithms developed may be extended to incorporate other attitude sensors like inertial and/or GNSS to form a complete satellite attitude system.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.