Resumen

Este trabajo presenta un sistema basado en visión para la navegación en un vehículo aéreo no tripulado (UAV) de despegue y aterrizaje vertical. Se trata de un sistema de localización y mapeo simultáneos (SLAM) basado en visión monocular, que mide la posición y orientación de la cámara y construye un mapa del entorno utilizando un flujo de vídeo de una sola cámara. Se trata de una solución diferente de las anteriores soluciones SLAM en UAV que utilizan sensores que miden la profundidad, como LIDAR, cámaras estereoscópicas o cámaras de profundidad. La solución presentada en este artículo amplía y modifica significativamente un reciente algoritmo de código abierto que resuelve el problema SLAM utilizando un enfoque fundamentalmente diferente del enfoque tradicional. Las modificaciones propuestas proporcionan las medidas de posición necesarias para la solución de navegación en un UAV. Las principales contribuciones de este trabajo incluyen: (1) la ampliación del algoritmo de construcción de mapas para permitir su uso realista mientras se controla un UAV y simultáneamente se construye el mapa; (2) la mejora del rendimiento del algoritmo SLAM para frecuencias de cuadro de cámara más bajas; y (3) la primera demostración conocida de un algoritmo SLAM monocular que controla con éxito un UAV mientras simultáneamente construye el mapa. Este trabajo demuestra que es factible un UAV totalmente autónomo que utilice la visión monocular para la navegación.

• Materias:Control del proceso Sistemas no lineales Regulación automática Instrumentación automática Optimización de procesos
• Subjects: Nonlinear systems Automatic regulation Automatic instrumentation Process optimization
• Palabras claves:uav, mapa, trabajo, visión monocular, menor frecuencia de fotogramas de la cámara, algoritmo de construcción de mapas, algoritmo monocular slam, soluciones slam anteriores, vehículo aéreo no tripulado, navegación
• Keywords:uav, map, work, monocular vision, lower camera frame rates, map building algorithm, monocular slam algorithm, past slam solutions, unmanned aerial vehicle, navigation