Core Concepts
Durch die Verwendung von Kantenextraktionsverfahren vor der Bildkodierung können die Leistung und Robustheit von Methoden zur Drohnenortung deutlich verbessert werden.
Abstract
Die Autoren präsentieren eine neue Methode zur Geolokalisierung von unbemannten Luftfahrzeugen (UAVs) in Umgebungen ohne globale Navigationssatellitensysteme (GNSS). Aktuelle Methoden verwenden einen offline trainierten Encoder, um eine Vektordarstellung (Embedding) der aktuellen UAV-Ansicht zu berechnen und diese mit den vorab berechneten Embeddings georeferenzierter Bilder zu vergleichen, um die Position des UAV abzuleiten.
Die Autoren zeigen, dass die Leistung dieser Methoden erheblich verbessert werden kann, indem die Bilder durch Extraktion ihrer Kanten vorverarbeitet werden, die gegenüber saisonalen und Beleuchtungsänderungen robust sind. Darüber hinaus zeigen sie, dass die Verwendung von Kanten auch die Robustheit gegenüber Orientierungs- und Höhenfehlern verbessert. Schließlich präsentieren sie ein Konfidenzkriterium für die Lokalisierung. Die Ergebnisse werden anhand synthetischer Experimente validiert.
Für die Offline-Phase wird ein Auto-Encoder trainiert, um die Kanten der Referenzflächen zu rekonstruieren. Während des UAV-Fluges werden die Kanten des UAV-Blickfelds extrahiert und dem Encoder zugeführt, um ein Embedding zu erzeugen. Die Position des UAV wird dann durch Vergleich dieses Embeddings mit den Embeddings der Referenzflächen geschätzt.
Die Autoren untersuchen auch die Robustheit der Methode gegenüber Änderungen der UAV-Orientierung und -Höhe. Sie zeigen, dass die Verwendung von Kanten die Leistung im Vergleich zu Graustufenbildern deutlich verbessert. Darüber hinaus präsentieren sie ein Konfidenzkriterium, das es ermöglicht, die meisten falschen Vorhersagen zu filtern.
Stats
Die Autoren verwenden synthetische UAV-Trajektorien, die aus echten Luftbildern des französischen Institut Géographique National (IGN) extrahiert wurden. Die Referenzflächen werden in Kacheln von 256x256 Pixeln unterteilt, wobei die Trainingsdaten aus Bildern eines Jahres und die Testdaten aus Bildern eines anderen Jahres stammen.
Quotes
"Durch die Verwendung von Kantenextraktionsverfahren vor der Bildkodierung können die Leistung und Robustheit von Methoden zur Drohnenortung deutlich verbessert werden."
"Die Verwendung von Kanten macht die Methode auch robuster gegenüber Änderungen der UAV-Orientierung und -Höhe."