RUENG
Картирование и локализация
Способность самостоятельно ориентироваться в окружающем пространстве (строить карту и находить свое положение на ней) — одна ключевых функциональных возможностей, без которой невозможно автономное фукнционирование любого мобильного робота, и в частности — беспилотного летательного аппарата. Неудивительно, что около 60% тем, обсуждаемых на любой крупной конференции по робототехнике, так или иначе касаются этого вопроса (точный и полны ответ на который до сих пор не найден).

Обычно в робототехнике задачи построения карты (картирования) и идентификации своего положения на ней (локализации) объединяются в единую суб-задачу одновременного картирования и локализации (англ.- simultaneous localization and mapping (SLAM)). SLAM-задача может быть решена множеством различных способов в зависимости от того, какая информация об окружающей среде доступна агенту, что в свою очередь зависит от того, какими датчиками оснащен последний.

В своих исследованиях мы ориентируемся на малые (до 50 см в диаметре) летательные аппараты мультироторного типа, которые из-за особенностей конструкции и малой грузоподъемности (а также из-за малой энерговооруженности), оснащаются лишь компактными видео-камерами. Поэтому SLAM-задача решается нами за счет обработки данных видео-потока (так называемый vSLAM, от video-SLAM).

В рамках этого направления вам предлагается поучаствовать в разработке эффективных методов картирования и локализации по видео-данным.