Исследование программного обеспечения для дронов с визуальной системой позиционирования для агрокультурных целей

В настоящее время системы определения местоположения уже используются в определённых отраслях промышленности из-за простоты применения таких технологий и их высокой точности, что стимулирует высокий спрос на подобные решения. Целью данной работы является исследование программного обеспечения, которое предлагает методы визуального определения местоположения сельскохозяйственных беспилотных летательных аппаратов без использования глобальной системы позиционирования (GPS). В этой работе рассматривается алгоритм MRS Optical Flow. Данная реализация алгоритма оптического потока отличается от традиционного оптического потока тем, что вычисляет не смещение пикселя в видеопотоке, а считает линейную и угловую скорости дрона, используя данные с дополнительных датчиков. Для тестирования алгоритма была собрана программная среда, позволяющая тестировать его как в симуляции, так и на собранной экспериментальной установке, содержащей в качестве бортового компьютера плату Jetson Orin Nano, PixHawk 6X Mini с прошивкой PX4 Autopilot в качестве полётного контроллера и RealSense D455 в качестве инфракрасной камеры и дальномера. В ходе исследования был применён ряд улучшений и разработан отсутствующий функционал. В качестве операционной системы на бортовом компьютере установки используется модифицированный Nvidia образ Ubuntu 20.04. На компьютере, где исполняется симуляция полёта, используется оригинальная Ubuntu 20.04. Для упрощения процесса разработки и тестирования была использована популярная мета-операционная система ROS, специально разработанная в целях предоставить удобный функционал для робототехнических решений. Полученные в исследовании данные подтверждают актуальность данной работы и высокий спрос на рынке систем визуального позиционирования.