F. Andert, F. Bäthge, J. Dittrich

Für den Einsatz von unbemannten Luftfahrzeugen (UAVs) in Katastrophenszenarien untersucht und entwickelt das DLR-Institut für Flugsystemtechnik Technologien zur verbesserten Navigation. Ein wichtiges Forschungsthema ist die Erhöhung der Robustheit von satellitenbasierten Verfahren bei temporären Signalabschattungen. Empfangsstörungen von globalen Satellitennavigationssystemen (GNSS) treten insbesondere in der Nähe von Gebäuden oder anderen Umgebungshindernissen auf. Insbesondere bei zukünftigen Einsätzen von kleinen UAVs in Bodennähe, in Schluchten oder innerhalb von Gebäuden sind daher Verbesserungen an heutigen Navigationsverfahren erforderlich, da die für diese Klasse von Systemen verfügbaren Inertialnavigationssysteme (INS) nach heutigem Stand der Technik keine ausreichende Genauigkeit aufweisen. In diesem Zusammenhang werden die aus der Robotik bekannten Bildverarbeitungsverfahren zur Eigenbewegungsschätzung auf ihre Eignung als zusätzliche Stützung von Navigationsfiltern untersucht. Somit können Kameras an Bord des UAVs als zusätzlicher Navigationssensor eingesetzt werden. Idealerweise vermindert die Kombination von INS und Kamera inklusive geeigneter Bildverarbeitungsalgorithmen die Drift der Flugzustandsschätzung. Dadurch werden längere Störungen des GNSS-Empfangs kompensierbar. In diesem Kontext beschreibt dieser Artikel die grundlegenden Verfahren der Bildauswertung, wobei der Schwerpunkt die Stereobildauswertung ist. Anschließend werden Bilddaten aus Flugversuchen mit einem unbemannten Hubschrauber ausgewertet und es wird erörtert, inwieweit die optischen Verfahren zur Bewegungsschätzung zur Stützung eines Navigationsfilters anwendbar sind.

For the use of unmanned aerial vehicles (UAVs) in disaster scenarios, the DLR Institute of Flight Systems is investigating and developing technologies for improved navigation. A key research focus is increasing the robustness of satellite-based methods under temporary signal attenuation. Interference with global navigation satellite systems (GNSS) occurs particularly near buildings or other environmental obstacles. Therefore, improvements to current navigation methods are essential, especially for future deployments of small UAVs at low altitudes, in canyons, or inside buildings, as the inertial navigation systems (INS) available for this class of systems currently lack sufficient accuracy. In this context, image processing techniques known from robotics for self-motion estimation are being investigated for their suitability as additional support for navigation filters. This would allow cameras on board the UAV to be used as an additional navigation sensor. Ideally, the combination of INS and camera, including suitable image processing algorithms, reduces the drift in flight state estimation. This allows for compensation of prolonged GNSS reception disturbances. In this context, this article describes the fundamental methods of image processing, with a focus on stereo image processing. Subsequently, image data from flight tests with an unmanned helicopter are analyzed, and the applicability of optical motion estimation methods to support a navigation filter is discussed.

Deutscher Luft- und Raumfahrtkongress 2012, Berlin

Deutsche Gesellschaft für Luft- und Raumfahrt - Lilienthal-Oberth e.V., Bonn, 2012

Conference Paper

deutsch

21,0 x 29,7 cm, 6 Seiten

urn:nbn:de:101:1-2012101912439

Optische Navigation, Unbemannte Luftfahrzeuge

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19.10.2012