Методи та програмно-апаратні засоби виявлення та захоплення об'єктів у безпілотних комплексах

Abstract

Кваліфікаційна робота магістра присвячена створенню та дослідженню системи машинного зору для безпілотного літального апарата, побудованої на базі одноплатного комп’ютера Orange Pi. Актуальність теми обумовлена зростаючою потребою у компактних, енергоефективних автономних системах комп’ютерного зору, які здатні функціонувати в умовах високої динаміки із мінімальною затримкою в обробці даних. У рамках роботи був проведений аналіз сучасних підходів до розробки систем машинного зору, сформовані вимоги до апаратного та програмного забезпечення й представлено алгоритмічну архітектуру, що інтегрує квантовану нейромережу MobileNet SSD для детекції об’єктів, трекінгову систему на основі фільтра Калмана і механізм передачі координат польотному контролеру з використанням протоколу MSP. Результати експериментальних досліджень підтвердили здатність системи функціонувати в реальному часі зі швидкістю 13–15 кадрів за секунду та затримкою обробки в межах 70–90 мс, що дозволяє забезпечити стабільне наведення та точний трекінг об’єктів. На основі отриманих даних зроблено висновок про можливість успішного застосування розробленої системи на практичних безпілотних платформах.

The master's thesis is devoted to the creation and research of a machine vision system for an unmanned aerial vehicle based on the Orange Pi single-board computer. The relevance of the topic is due to the growing need for compact, energy-efficient autonomous computer vision systems that are capable of functioning in highly dynamic conditions with minimal data processing delays. As part of the work, an analysis of modern approaches to the development of machine vision systems was carried out, hardware and software requirements were formed, and an algorithmic architecture was presented that integrates a quantised MobileNet SSD neural network for object detection, a tracking system based on the Kalman filter, and a mechanism for transmitting coordinates to the flight controller using the MSP protocol. The results of experimental studies confirmed the system's ability to operate in real time at a speed of 13–15 frames per second and with a processing delay of 70–90 ms, which ensures stable guidance and accurate object tracking. Based on the data obtained, it was concluded that the developed system could be successfully applied on practical unmanned platforms.