Система дистанційного керування БПЛА через розподілені ресурси

Abstract

Розвиток безпілотних літальних апаратів упродовж останніх років набуває стрімкого характеру завдяки розширенню доступних обчислювальних платформ та засобів комп'ютерного зору. Сучасні БПЛА дедалі частіше застосовуються для відеоспостереження, моніторингу територій, пошуково-рятувальних операцій та забезпечення безпеки. Одним із ключових завдань таких систем є аналіз відеоданих у реальному часі для подальшого прийняття керуючих рішень на основі результатів розпізнавання об'єктів. Актуальність теми зумовлена тим, що ефективність роботи систем дистанційного керування БПЛА значною мірою залежить від обчислювальних ресурсів апаратної платформи. Питання ефективного використання доступних одноплатних комп'ютерів для задач комп'ютерного зору в системах керування БПЛА залишається недостатньо дослідженим, що підтверджує актуальність обраної теми. Об'єктом дослідження є процес дистанційного керування БПЛА з використанням розподілених обчислювальних ресурсів. Предметом дослідження є апаратно-програмне забезпечення системи обробки відеоданих у реальному часі на бортовому обчислювальному модулі БПЛА на базі одноплатних комп'ютерів Raspberry Pi. Метою роботи є підвищення ефективності системи дистанційного керування БПЛА шляхом дослідження та порівняння можливостей різних бортових обчислювальних платформ для обробки відеопотоку в режимі реального часу з метою виявлення небезпечних об'єктів та перешкод. Практична значимість роботи полягає у дослідженні та визначенні оптимального поєднання апаратних і програмних засобів для побудови системи дистанційного керування БПЛА з обробкою відеоданих у режимі реального часу. На основі порівняльного аналізу платформ Raspberry Pi із застосуванням алгоритмів бібліотеки OpenCV визначається найефективніша конфігурація бортового обчислювального модуля, здатного самостійно виявляти небезпечні об'єкти та перешкоди і своєчасно підказувати оператору подальші дії. Отримані результати знайдуть застосування у системах дистанційного керування БПЛА для відеоспостереження, моніторингу територій, пошуково-рятувальних операцій, а також є підґрунтям для подальшого розвитку розподілених архітектур керування роботизованими системами... The development of unmanned aerial vehicles has accelerated rapidly in recent years thanks to the expansion of available computing platforms and computer vision technologies. Modern UAVs are increasingly used for video surveillance, territory monitoring, search and rescue operations, and security. One of the key tasks of such systems is real-time video data analysis for subsequent decision-making based on object recognition results. The relevance of the topic stems from the fact that the effectiveness of UAV remote control systems depends to a large extent on the computational resources of the hardware platform. The issue of effectively utilizing available single-board computers for computer vision tasks in UAV control systems remains under-researched, which confirms the relevance of the chosen topic. The object of the study is the process of remote control of UAVs using distributed computing resources. The subject of the study is the hardware and software of a real-time video data processing system on a UAV’s onboard computing module based on Raspberry Pi single-board computers. The aim of this work is to improve the efficiency of the UAV remote control system by researching and comparing the capabilities of various onboard computing platforms for real-time video stream processing to detect hazardous objects and obstacles. The practical significance of this work lies in the study and determination of the optimal combination of hardware and software for building a remote-control system for UAVs with real-time video processing. Based on a comparative analysis of Raspberry Pi platforms using OpenCV library algorithms, the most effective configuration of an onboard computing module is determined, capable of independently detecting hazardous objects and obstacles and promptly suggesting further actions to the operator. The results obtained will find application in UAV remote control systems for video surveillance, territory monitoring, and search and rescue operations, and also serve as a foundation for the further development of distributed control architectures for robotic systems...