Phương pháp định vị bằng hình ảnh bền vững và nhẹ cho UAV sử dụng Autoencoder biến phân trong môi trường thiếu tín hiệu định vị vệ tinh toàn cầu

8 lượt xem

Các tác giả

  • Phan Huy Anh (Tác giả đại diện) Viện Công nghệ thông tin và Điện tử, Viện Khoa học và Công nghệ quân sự
  • Ngo Van Quan Viện Công nghệ thông tin và Điện tử, Viện Khoa học và Công nghệ quân sự
  • Bui Thi Thanh Tam Viện Công nghệ thông tin và Điện tử, Viện Khoa học và Công nghệ quân sự
  • Cao Van Toan Viện Công nghệ thông tin và Điện tử, Viện Khoa học và Công nghệ quân sự

DOI:

https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.112.2026.56-63

Từ khóa:

UAV; Định vị bằng hình ảnh; Autoencoder biến phân.

Tóm tắt

Bài báo này đề xuất một phương pháp định vị bằng hình ảnh bền vững và nhẹ cho UAV trong môi trường thiếu tín hiệu định vị vệ tinh toàn cầu. Việc sử dụng mạng Autoencoder biến phân (VAE) được huấn luyện trên tập ảnh RGB đầy đủ, hệ thống trích xuất nhiều đặc trưng và nén vào một không gian ẩn 256 chiều tối ưu nhằm đáp ứng các hạn chế về phần cứng trên khoang. Các đặc trưng này được so khớp thông qua khoảng cách Euclidean  không chuẩn hóa, đồng thời một bộ lọc Kalman tuyến tính (LKF) được sử dụng để làm mượt quỹ đạo bay. Thực nghiệm chứng minh mô hình này vượt trội so với các cấu hình cơ sở, đạt sai số bình phương trung bình (RMSE) quỹ đạo đối với dữ liệu chưa lọc là 0,087 m và đạt 0,065 m sau khi qua bộ lọc LKF. Phương pháp đề xuất này tối ưu bộ nhớ đảm bảo khả năng định vị dẫn đường theo thời gian thực ổn định và đạt độ chính xác cao.

Tài liệu tham khảo

[1]. E. P. Herrera-Granda, J. C. Torres-Cantero, A. Rosales, and D. H. Peluffo-Ordóñez. “A Comparison of Monocular Visual SLAM and Visual Odometry Methods Applied to 3D Reconstruction”. Appl. Sci., vol. 13, no. 15, p. 8837, (2023).

[2]. X. Yu, C. Wang, X. Li, and J. Zhang. “A Robust Learned Feature-Based Visual Odometry”. IEEE Trans. Instrum. Meas., vol. 72, pp. 1-12, (2023).

[3]. I. Moskalenko, A. Kornilova, and G. Ferrer. “Visual place recognition for aerial imagery: A survey”. Rob. Auton. Syst., vol. 183, p. 104837, (2024).

[4]. Y. Wang et al. “Multi-Modal Aerial-Ground Cross-View Place Recognition with Neural ODEs”. Proc. IEEE/CVF Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. (CVPR), (2025).

[5]. M. Bianchi and T. D. Barfoot. “UAV localization using autoencoded satellite images”. IEEE Robot. Autom. Lett., vol. 6, no. 2, pp. 1761-1768, (2021).

[6]. N. V. Quan, P. H. Anh, B. T. T. Tam, and N. C. Thanh. “Efficient UAV localization using combined autoencoder and SIFT”. Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, (2024) (in Vietnamese).

[7]. H. Steck, C. Ekanadham, and N. Kallus. “Is Cosine-Similarity of Embeddings Really About Similarity?”. Companion Proceedings of the ACM Web Conference 2024, pp. 887-890, (2024).

Tải xuống

Đã Xuất bản

25-06-2026

Cách trích dẫn

[1]
D. A. Phan Huy, Ngo Van Quan, Bui Thi Thanh Tam, và Cao Van Toan, “Phương pháp định vị bằng hình ảnh bền vững và nhẹ cho UAV sử dụng Autoencoder biến phân trong môi trường thiếu tín hiệu định vị vệ tinh toàn cầu”, J. Mil. Sci. Technol., vol 112, số p.h 112, tr 56–63, tháng 6 2026.

Số

Chuyên mục

Kỹ thuật điều khiển & Điện tử

Các bài báo được đọc nhiều nhất của cùng tác giả