Методи адаптивного оцінювання параметрів руху маневруючого малорозмірного БПЛА за даними відеокамери та далекоміра
| dc.contributor.advisor | Жук, Сергій Якович | |
| dc.contributor.author | Соколов, Кирило Анатолійович | |
| dc.date.accessioned | 2025-06-20T09:53:21Z | |
| dc.date.available | 2025-06-20T09:53:21Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | Соколов К. А. Методи адаптивного оцінювання параметрів руху маневруючого малорозмірного БПЛА за даними відеокамери та далекоміра. — Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії в галузі знань 17 «Електроніка та телекомунікації» за спеціальністю 172 «Телекомунікації та радіотехніка». — Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» МОН України, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» МОН України, Київ, 2025. Метою дослідження є підвищення точності визначення місцеположення маневруючого малорозмірного БПЛА шляхом розробки методів адаптивного оцінювання параметрів його руху за даними відеокамери та далекоміра, які не вимагають значних обчислювальних витрат. На сьогоднішній день широкого розповсюдження набули малорозмірні БПЛА (МБПЛА) з різними багатофункціональними модифікаціями. Це спричинило проблему у створенні систем контролю і моніторингу за МБПЛА для забезпечення безпеки. Окремим завданням у вирішенні цієї проблеми є покращення методів виявлення та слідкування за МБПЛА з використанням доступних та поширених пристроїв. Обробка інформації отриманої з послідовності кадрів відеокамери дає змогу визначити напрямок на об’єкт, проте не містить інформації про дальність до об’єкту. Комплексування відеокамери та далекоміра дає можливість визначити місцеположення об’єкта у просторі. Активне маневрування МБПЛА призводить до ускладнення процесу супроводження та зниження точності оцінювання параметрів руху. Побудовані на основі калманівської фільтрації у дискретному часі алгоритми визначення параметрів руху об’єктів за даними траєкторних вимірювань мають рекурентну структуру, що зручно реалізувати на ЕОМ. Проте, такі алгоритми при оцінюванні параметрів руху інтенсивно маневруючих об’єктів часто є розбіжними. Байєсівський метод адаптивного оцінювання процесів з випадковою структурою в дискретному часі призводить до фільтрів зі зростаючим числом каналів, які практично не можливо реалізувати, і не дозволяє отримати рекурентні оптимальні алгоритми оцінювання таких процесів. Тому актуальною науковою задачею є розробка методів адаптивного оцінювання параметрів руху маневруючого МБПЛА за даними відеокамери та далекоміра, що забезпечують підвищення точності визначення його місцеположення і не вимагають значних обчислювальних витрат. Зміст дисертаційного дослідження викладено у чотирьох розділах, у кожному з яких представлено з поясненням основні результати дослідження. У вступі надано обґрунтування актуальності обраної теми дисертаційної роботи та сформульовано наукову задачу. Окреслено об’єкт і предмет дослідження, сформульовано мету роботи, та, на її основі, поставлені завдання з вказанням методів дослідження. Представлено основні наукові результати, обґрунтовано їх новизну. Зазначено особистий внесок здобувача у дослідження, а також висвітлений зв'язок з науковими програмами, планами, темами, грантами. Описано практичне значення отриманих результатів та наведено дані щодо апробації матеріалів дисертації. У першому розділі виконано аналіз наукових джерел зі зазначенням актуальних досягнень, пов’язаних з тематикою дисертаційного дослідження. Надано класифікацію різновидів БПЛА, на основі якої відмічені основні характерні особливості поведінки даних літальних апаратів, важливих в рамках наукового дослідження. Розглянуто типову будову БПЛА, характерну для класу малогабаритних БПЛА. Увагу зосереджено на динамічних характеристиках, відмінностях даного класу літальних апаратів з поміж інших. Також розглянуто особливості функціонування, будови та використання сучасних рішень у системах відеоспостереження. Зазначені класи відеокамер в залежності від кутів їх огляду. Показані переваги та недоліки використання вузькопольних та широкопольних систем відеоспостереження. Відмічено важливі для дослідження характеристики систем відеоспостереження. Розглянуті два основних види далекомірів, які можуть бути використані для отримання даних спостереження. Зазначені основні фізичні принципи функціонування лазерних далекомірів та FMCW радарів. Підкреслено важливу для дослідження характерну різницю в роботі FMCW радарів та лазерних далекомірів. Проаналізовано актуальні методи виявлення та супроводження рухомих об’єктів на послідовності кадрів системи відеоспостереження. Детально розглянуто кореляційно-екстремальний метод стеження, наведено основний математичний апарат, що використовується у даному методі. Проведено аналіз актуальних методів адаптивного оцінювання параметрів руху маневруючого об'єкта. Розглянуто основні засади класичного методу оцінювання параметрів руху об’єкта — калманівської фільтрації. Надано загальну класифікацію методів адаптивного оцінювання параметрів руху маневруючого об'єкта. Другий розділ присвячено розробці алгоритмів адаптивного оцінювання параметрів руху МБПЛА за даними відеокамери з використання кореляційного пошуку. Наведено методику розрахунку траєкторії руху МБПЛА за відеоданими, описано модель руху МБПЛА у матричному вигляді. Виконано аналіз точності позиціонування МБПЛА на поточному кадрі. Описано основні засади побудови алгоритму адаптивного оцінювання параметрів руху МБПЛА за даними відеокамери з використанням кореляційного пошуку. Проведено синтез оптимального та квазіоптимального алгоритмів адаптивного оцінювання параметрів руху МБПЛА за даними відеокамери з використанням кореляційного пошуку. Виконано аналіз квазіоптимального алгоритму адаптивного оцінювання параметрів руху МБПЛА за даними відеокамери, з використанням кореляційного пошуку методом статистичного моделювання на ЕОМ у середовищі MATLAB. У третьому розділі дослідження виконано розробку методів адаптивного оцінювання параметрів руху маневруючого МБПЛА за даними далекоміру. Синтезовано оптимальний і квазіоптимальний алгоритми адаптивного оцінювання параметрів руху маневруючого МБПЛА за даними далекоміру та проведено аналіз квазіоптимального алгоритму. На основі квазіоптимального алгоритму адаптивного оцінювання параметрів руху маневруючого МБПЛА за даними далекоміру розроблено адаптивний алгоритм з постійними коефіцієнтами підсилення каналів фільтру та виконано його аналіз. Виконано розробку оптимального і квазіоптимального алгоритмів адаптивного оцінювання параметрів руху маневруючого МБПЛА за даними далекоміру при наявності пропусків та хибних вимірювань та проведено аналіз квазіоптимального алгоритма. Продемонстровано перевагу отриманих алгоритмів над класичним фільтром Калмана у потенційній помилці в точності оцінювання дальності. У четвертому розділі надані пропозиції щодо побудови комплексу стеження за МБПЛА з використанням відеокамери та далекоміра. Розглянуто питання отримання та первинної обробки відеопотока з IP камер. Розроблено алгоритм керування IP PTZ камерою з використанням API на базі протоколу ONVIF. Синтезовано оптимальну цифрову система керування кроковими двигунами рухомої поворотної платформи далекоміра. Описані дві конфігурації комплексу стеження за МБПЛА та надано рекомендації по вибору його складових модулів. Зазначено рекомендовані характеристики модулів для конструктивного виконання комплексу. В загальних висновках підсумовано основні результати досліджень, проведених у дисертаційній роботі. Наукова новизна одержаних результатів при виконанні дисертаційної роботи полягає у наступному: 1. Розроблено метод адаптивного оцінювання параметрів руху маневруючого МБПЛА за даними відеокамери з використанням кореляційного пошуку, в якому, на відміну від існуючих, виконується розпізнавання виду його руху, що дозволяє підвищити точність оцінювання і будувати строби супроводу адекватно поточній ситуації. 2. Розроблено метод адаптивного оцінювання параметрів руху маневруючого МБПЛА за даними далекоміру при наявності пропусків та хибних вимірювань, в якому, на відміну від існуючих, виконується сумісне розпізнавання виду його руху і хибних вимірювань, що дозволяє підвищити точність оцінювання і забезпечує стійку роботу адаптивного фільтру. 3. Модифіковано метод адаптивного оцінювання параметрів руху маневруючого МБПЛА за даними далекоміру за рахунок фіксування коефіцієнтів підсилення каналів фільтру, що забезпечує зниження обчислювальних витрат. Практичне значення отриманих результатів полягає у наступному: Розроблений адаптивний фільтр за даними відеокамери з використанням кореляційного пошуку забезпечує розпізнавання зависання і майже рівномірний рух МБПЛА з ймовірностями не нижче 0.9. На ділянках рівномірного руху і зависання МБПЛА СКВ похибок прогнозу його координат в 3.2 і 6.5 разів менше, ніж на ділянках руху з маневром, що знижує ймовірність потрапляння в строб сторонніх об’єктів. Розроблений метод адаптивного оцінювання параметрів руху маневруючого МБПЛА за даними відеокамери може бути застосований без суттєвих змін при використанні методів міжкадрової різниці та обчислення оптичного потоку для виявлення і вимірювання координат маневруючого МБПЛА Розроблений адаптивний фільтр за даними далекоміру на ділянках майже рівномірного руху і зависання забезпечує СКВ похибок прогнозу дальності на 70 % менше, ніж на ділянках руху з маневром, а швидкості, відповідно, в 3.8 раз менше. На ділянках зависання МБПЛА додатково можна підвищити точність прогнозування в 2 рази. При цьому він забезпечує розпізнавання хибних вимірювань з ймовірністю близькою до одиниці. Розроблений адаптивний фільтр за даними далекоміру з постійними коефіцієнтами підсилення каналів фільтру не погіршує точносні характеристики в стаціонарних режимах роботи і дозволяє зменшити кількість операцій множення на один такт роботи алгоритму у 31 раз, а кількість операцій додавання — у 8 разів. Розроблені: алгоритм керування IP PTZ камерою з використанням API на базі протоколу ONVIF, модель оптимальної цифрової система керування кроковими двигунами рухомої поворотної платформи, пропозиції щодо вибору відеокамер та лазерних далекомірів, які можуть бути використані при побудові комплексу стеження за МБПЛА за двома конфігураціями. | |
| dc.description.abstractother | Sokolov K. A. Methods of adaptive estimation of motion parameters of a maneuvering small-sized UAV Based on Video Camera and Rangefinder Data. — Qualifying scientific work as a manuscript. Dissertation for obtaining the scientific degree of Doctor of Philosophy in the field of knowledge 17 "Electronics and Telecommunications" with the specialty 172 "Telecommunications and Radio Engineering." — National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" of the Ministry of Education and Science of Ukraine, Kyiv, 2025. The purpose of the study is to improve the accuracy of determining the location of a maneuvering small-sized unmanned aerial vehicle (UAV) by developing methods for adaptive estimation of its motion parameters based on data from a video camera and a rangefinder, which do not require significant computational resources. To date, small-sized UAVs (SUAVs) with various multifunctional modifications have gained widespread use. This has led to challenges in developing control and monitoring systems for SUAVs to ensure safety. A specific task in addressing this issue is enhancing methods for detecting and tracking SUAVs using accessible and widely available devices. Processing information obtained from a sequence of video camera frames allows determining the direction to the object but does not provide range information. Integrating a video camera with a rangefinder enables the determination of the object’s spatial location. Active maneuvering of SUAVs complicates the tracking process and reduces the accuracy of motion parameter estimation. Algorithms for determining object motion parameters based on trajectory measurements, built on discrete-time Kalman filtering, have a recursive structure, making them convenient for implementation on computers. However, such algorithms often diverge when estimating the motion parameters of highly maneuvering objects. The Bayesian method of adaptive estimation of processes with random structures in discrete time leads to filters with an increasing number of channels, which are practically infeasible to implement and do not allow obtaining recursive optimal algorithms for estimating such processes. Thus, a relevant scientific task is the development of methods for adaptive estimation of motion parameters of a maneuvering SUAV based on video camera and rangefinder data, which enhance the accuracy of determining its location without requiring significant computational resources. The content of the dissertation is presented in four chapters, each accompanied by explanations of the main research results. In the introduction, the relevance of the chosen dissertation topic is substantiated, and the scientific task is formulated. The object and subject of the study are outlined, the research goal is defined, and based on it, the objectives are set with an indication of the research methods. The main scientific results are presented, and their novelty is justified. The personal contribution of the candidate to the research is noted, as well as its connection to scientific programs, plans, topics, and grants. The practical significance of the obtained results is described, and information on the validation of the dissertation materials is provided. In the first chapter, an analysis of scientific sources is conducted, highlighting current achievements related to the dissertation topic. A classification of UAV types is provided, based on which the key behavioral characteristics of these aircraft relevant to the scientific study are identified. The typical structure of SUAVs, characteristic of the small-sized UAV class, is examined. Attention is focused on the dynamic characteristics and differences of this class of aircraft compared to others. The features of operation, design, and application of modern solutions in video surveillance systems are also considered. Video camera classes are specified depending on their field of view angles. The advantages and disadvantages of using narrow-field and wide-field video surveillance systems are demonstrated. Key characteristics of video surveillance systems relevant to the study are highlighted. Two main types of rangefinders that can be used to obtain observation data are reviewed. The basic physical principles of operation of laser rangefinders and FMCW radars are outlined. A significant difference in the operation of FMCW radars and laser rangefinders, crucial for the study, is emphasized. Current methods for detecting and tracking moving objects in a sequence of video surveillance system frames are analyzed. The correlation-extremal tracking method is examined in detail, with the primary mathematical framework used in this method presented. An analysis of current methods for adaptive estimation of motion parameters of a maneuvering object is conducted. The fundamental principles of the classical method of estimating object motion parameters—Kalman filtering—are reviewed. A general classification of methods for adaptive estimation of motion parameters of a maneuvering object is provided. The second chapter is dedicated to the development of algorithms for adaptive estimation of SUAV motion parameters based on video camera data using correlation search. The methodology for calculating the SUAV motion trajectory from video data is presented, and the SUAV motion model is described in matrix form. An analysis of the SUAV positioning accuracy in the current frame is performed. The basic principles of constructing an algorithm for adaptive estimation of SUAV motion parameters based on video camera data using correlation search are outlined. The synthesis of optimal and quasi-optimal algorithms for adaptive estimation of SUAV motion parameters based on video camera data using correlation search is conducted. An analysis of the quasi-optimal algorithm for adaptive estimation of SUAV motion parameters based on video camera data using correlation search is performed through statistical modeling on a computer in the MATLAB environment. In the third chapter, methods for adaptive estimation of motion parameters of a maneuvering SUAV based on rangefinder data are developed. Optimal and quasioptimal algorithms for adaptive estimation of motion parameters of a maneuvering SUAV based on rangefinder data are synthesized, and an analysis of the quasioptimal algorithm is conducted. Based on the quasi-optimal algorithm for adaptive estimation of motion parameters of a maneuvering SUAV using rangefinder data, an adaptive algorithm with constant filter channel gain coefficients is developed and analyzed. Optimal and quasi-optimal algorithms for adaptive estimation of motion parameters of a maneuvering SUAV based on rangefinder data in the presence of missing and false measurements are developed, and an analysis of the quasi-optimal algorithm is performed. The advantage of the developed algorithms over the classical Kalman filter in terms of potential error in range estimation accuracy is demonstrated. In the fourth chapter, proposals for constructing an SUAV tracking complex using a video camera and rangefinder are provided. Issues related to obtaining and primary processing of video streams from IP cameras are considered. An algorithm for controlling an IP PTZ camera using an API based on the ONVIF protocol is developed. An optimal digital control system for stepper motors of the rangefinder’s movable rotating platform is synthesized. Two configurations of the SUAV tracking complex are described, and recommendations for selecting its component modules are provided. Recommended characteristics of the modules for the practical implementation of the complex are specified. In the general conclusions, the main results of the research conducted in the dissertation are summarized. The scientific novelty of the obtained results lies in the following: A method for adaptive estimation of motion parameters of a maneuvering SUAV based on video camera data using correlation search has been developed, which, unlike existing methods, performs recognition of the type of motion, enabling improved estimation accuracy and the construction of tracking gates appropriate to the current situation. A method for adaptive estimation of motion parameters of a maneuvering SUAV based on rangefinder data in the presence of missing and false measurements has been developed, which, unlike existing methods, performs joint recognition of the type of motion and false measurements, enhancing estimation accuracy and ensuring stable operation of the adaptive filter. The method for adaptive estimation of motion parameters of a maneuvering SUAV based on rangefinder data has been modified by fixing the filter channel gain coefficients, reducing computational costs. The practical significance of the obtained results lies in the following: The developed adaptive filter based on video camera data using correlation search enables recognition of hovering and near-uniform SUAV motion with probabilities of at least 0.9. In sections of uniform motion and hovering, the rootmean-square errors of SUAV coordinate prediction are 3.2 and 6.5 times lower than in sections with maneuvers, reducing the likelihood of extraneous objects entering the tracking gate. The developed method for adaptive estimation of motion parameters of a maneuvering SUAV based on video camera data can be applied without significant changes when using interframe difference methods and optical flow computation for detecting and measuring the coordinates of a maneuvering SUAV. The developed adaptive filter based on rangefinder data ensures root-meansquare errors of range prediction 70% lower in sections of near-uniform motion and hovering compared to sections with maneuvers, and velocities 3.8 times lower, respectively. In hovering sections, prediction accuracy can be further improved by a factor of 2. Additionally, it enables recognition of false measurements with a probability close to unity. The developed adaptive filter based on rangefinder data with constant filter channel gain coefficients does not degrade accuracy characteristics in stationary operating modes and reduces the number of multiplication operations per algorithm step by 31 times and addition operations by 8 times. Developed components include: an algorithm for controlling an IP PTZ camera using an API based on the ONVIF protocol, a model of an optimal digital control system for stepper motors of a movable rotating platform, and proposals for selecting video cameras and laser rangefinders, which can be used in constructing an SUAV tracking complex in two configurations. | |
| dc.format.extent | 187 с. | |
| dc.identifier.citation | Соколов, К. А. Методи адаптивного оцінювання параметрів руху маневруючого малорозмірного БПЛА за даними відеокамери та далекоміра : дис. … д-ра філософії : 172 Телекомунікації та радіотехніка / Соколов Кирило Анатолійович. – Київ, 2025. – 187 с. | |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/74352 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | КПІ ім. Ігоря Сікорського | |
| dc.publisher.place | Київ | |
| dc.subject | безпілотний літальний апарат | |
| dc.subject | БПЛА | |
| dc.subject | повітряний об’єкт | |
| dc.subject | комп’ютерний зір | |
| dc.subject | фільтр Калмана | |
| dc.subject | адаптивний алгоритм | |
| dc.subject | оптимальний алгоритм | |
| dc.subject | алгоритм | |
| dc.subject | метод Монте-Карло | |
| dc.subject | оброблення зображень | |
| dc.subject | безпека | |
| dc.subject | кореляційні функції | |
| dc.subject | дальність виявлення | |
| dc.subject | траєкторія руху | |
| dc.subject | PID контролер | |
| dc.subject | unmanned aerial vehicle | |
| dc.subject | UAV | |
| dc.subject | aircraft | |
| dc.subject | computer vision | |
| dc.subject | Kalman filter | |
| dc.subject | adaptive algorithm | |
| dc.subject | optimal algorithm | |
| dc.subject | algorithm | |
| dc.subject | Monte Carlo method | |
| dc.subject | image processing | |
| dc.subject | security | |
| dc.subject | correlation functions | |
| dc.subject | detection distance | |
| dc.subject | movement trajectory | |
| dc.subject | PID controller | |
| dc.subject.udc | 004.932:621.396.96.3:004.4:004.7:629.8 | |
| dc.title | Методи адаптивного оцінювання параметрів руху маневруючого малорозмірного БПЛА за даними відеокамери та далекоміра | |
| dc.type | Thesis Doctoral |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 8.98 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: