Jméno tématu
Lokalizace dronu pomocí leteckých snímků v prostředí bez GPS signálu
Specifikace
Popis
Cílem semestrálního projektu (a případně i navazující bakalářské práce) bude vytvořit metodu pro globální lokalizaci dronu ve vnějším prostředí na základě předchozí mapy (např. leteckého snímku) v prostředí bez signálu GPS. Součástí projektu bude rešerše existujících metod a případná implementace zvolené metody, např. .1, případně vlastní řešení. V rámci projektu student také integruje svoje řešení do MRS systému 3. v prostředí ROS a ověří jeho funkčnost na reálných datech z letu v lesním prostředí.
Literatura
- L. Li et al., “Geo-Localization With Transformer-Based 2D-3D Match Network,” in IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 8, no. 8, pp. 4855-4862, Aug. 2023, doi: 10.1109/LRA.2023.3290526.
- Jarraya, I., Al-Batati, A., Kadri, M.B. et al. Gnss-denied unmanned aerial vehicle navigation: analyzing computational complexity, sensor fusion, and localization methodologies. Satell Navig 6, 9 (2025). https://doi.org/10.1186/s43020-025-00162-z
- Baca, T., Petrlik, M., Vrba, M. et al. The MRS UAV System: Pushing the Frontiers of Reproducible Research, Real-world Deployment, and Education with Autonomous Unmanned Aerial Vehicles. J Intell Robot Syst 102, 26 (2021). https://doi.org/10.1007/s10846-021-01383-5
jinak k tématu jako takovému: šlo by o to vytvořit metodu, která dokáže určit pozici robota v globálním souřadnicovém systému na základě předchozí mapy (letecký snímek/heightmapa) a “mapy” vytvořené na palubě dronu (typicky lokální 40x40 m voxelová mapa zachycující překážky vytvořená naším mapovačem z lidarových dat)
moje představa je vyzkoušet nějakou existující metodu založenou na strojovém učení, která dokáže říct, kde se dron nachází (porovná lokální voxelovou mapu vytvořenou na palubě dronu s leteckým snímkem a určí polohu na mapě)
jinak řečeno, udělá se z lokální voxelové 3D mapy “2D obrázek” a naučí se sít, která najde v databázi leteckých snmků snímek nejpodobnější
Požadavky
Znalosti odpovídající studentu 5. semestru KYR/OI, základní znalost Pytorch/strojového učení, základní znalosti práce v GNU/Linux OS a programování (znalost C++ je plus plus)