Цель исследования. Целью работы является исследование и разработка методов локализации сверхлегкого беспилотного летательного аппарата (БПЛА) в насыщенной объектами замкнутой среде, основанных на симантико-топологических данных, получаемых из окружения. Целью работы также явля-ется разработка программного обеспечения и выбор аппаратного комплекса для запуска и опробации разработанного решения.
Методы. Для реализации поставленной цели были проведен обзор и сравнение существующих решений. Оптимизация архитектуры нейронной сети для детектирования объектов. Разработка алгоритма составления графа объектов, отражающего их взаимосвязи. Разработка алгоритма сравнения графов для определения положения БПЛА. Внедрение решения по повышению точности определения геометрического центра задетектированных объектов. Использование методов определения ключевых точек (SIFT, SURF) для решения проблемы идентификации объектов одного класса.
Результаты. Результатом работы является разработанный метод локализации, на основе симантико-топологических данных, получаемых из окружения. Также разработан пакет программного обеспечения, основанный на платформе ROS2 humble, и реализованный на аппаратной части, основанной на плате Rockchip 3588. Эксперименты проводились на готовых наборах данных (KUM dataset) и с использованием БПЛА в помещении.
Заключение. Разработанная система локализации представляет собой перспективный шаг в направлении создания эффективных и гибких систем, способных работать в сложных условиях. В будущем планируется интегрировать данный метод с другими датчиками для повышения робастности в динамичных условиях, добавить алгоритмы визуальной одометрии для повышения точности локализации БПЛА, и расширить применение системы на БПЛА, используемых в других отраслях (инспекция инфраструктуры, поиск и спасение).