Структура системи автономного управління безпілотним літальним апаратом засобами комп'ютерного зору

Abstract

Розглянуто особливості побудови фізичної моделі безпілотного літального апарату для завдань комп'ютерного зору. Проаналізовано наявні фізичні моделі, вказано на їх сильні та слабкі особливості. Описано наявні методи та засоби планування маршрутів і навігації. Окреслено попередні досягнення у сфері зменшення розміру нейромережевих моделей для завдань комп'ютерного зору, а саме, лінійне квантування нейромереж та обчислення з половинною точністю. Визначено підходи та принципи розроблення системи автономного управління безпілотного літального апарату. Розроблено структуру системи автономного управління безпілотного літального апарату. Зазначено характеристики комп'ютерних засобів системи автономного управління безпілотного літального апарату. Запропоновано концепцію побудови алгоритму корекції геоданих на підставі зображення з камери, супутникових знімків, інерційно вимірювальних блоків і системи глобального позиціювання GPS (англ. Global Positioning System). Вдосконалено метод нейромережевого розпізнавання об'єктів шляхом розпаралелення процесу оброблення відеоданих з використанням декількох цифрових пришвидшувачів. Запропоновано сценарії використання системи з великою кількістю апаратних пришвидшувачів. Описано продуктивність моделей до та після квантувань в контексті точності розпізнавання. Представлено метод квантування частинами для оброблення надвеликих нейромереж комп'ютерного зору. Запропоновані методи та технології демонструють високий потенціал для підвищення ефективності та точності оброблення даних у реальних умовах експлуатації. Покращені підходи до квантування нейромереж та їх оптимізації дають змогу значно зменшити розмір моделей та підвищити швидкість їх роботи, зберігаючи при цьому високу точність розпізнавання. Інтеграція кількох цифрових пришвидшувачів дає змогу ефективно розпаралелити процес оброблення відеоданих, що особливо важливо для оперативного аналізу інформації в режимі реального часу. Результати цього дослідження можна використати для покращення можливостей навігації та оброблення відеоданих, що сприятиме розширенню сфер застосування безпілотних літальних апаратів.

Keywords

• візуальна геолокація
• нейромережі
• квантування
• апаратні пришвидшувачі