Метод стабілізації квадрокоптера в заданій позиції  з просторовим PID-регулюванням по відеоданим без GPS

Микола  Сусло; Володимир  Казимир

doi:10.25140/2411-5363-2026-2(44)-306-316

Автор(и)

Микола Сусло Національний університет «Чернігівська політехніка», Україна https://orcid.org/0009-0006-6692-1234
Володимир Казимир Національний університет «Чернігівська політехніка», Україна https://orcid.org/0000-0001-8163-1119

DOI:

https://doi.org/10.25140/2411-5363-2026-2(44)-306-316

Ключові слова:

безпілотний літальний апарат; GPS-denied; ORB; візуальна стабілізація; гомографія; піксельна похибка; PID-регулювання; Gazebo; ArduPilot

Анотація

У роботі розглянуто метод стабілізації квадрокоптера в заданій позиції в умовах відсутності глобальної супутникової навігації GPS. Запропоновано двоконтурний підхід до просторового регулювання: контур стабілізації висоти на основі вимірювань барометра у SITL або дальноміра у натурі із застосуванням ЕМА-фільтрації та PID-регулювання; контур стабілізації у горизонтальній площині на основі піксельної похибки (dx, dy), отриманої з відеопотоку камери, спрямованої вниз. Оцінювання (dx, dy) виконується шляхом виділення локальних ознак ORB та оцінювання гомографії між референсними й поточними кадрами з RANSAC-відсівом викидів. Для зменшення шуму застосовано фільтрацію та мертву зону, після чого сигнали (dx, dy) подаються на PID-регулятори, вихід яких перетворюється в корекції крену й тангажу та передається на автопілот через MAVLink. Метод реалізовано в середовищі Gazebo у зв’язці з ArduPilot і верифіковано на реальному зразку. Показано, що в симуляції дрейф пригнічується до діапазону десятків пікселів; у натурі спостерігається зростання похибок через вібрації, неоднорідну текстуру та освітлення, що потребує окремого налаштування PID та ширшої мертвої зони. Додатково наведено результати стабілізації висоти для SITL і натурного експерименту, які підтверджують працездатність Z-контуру та його роль як умови стійкого утримання квадрокоптера у просторі.

Посилання

Flores, J., Gonzalez-Hernandez, I., Salazar, S., Lozano, R., & Reyes, C. (2024). Improving optical flow sensor using a gimbal for quadrotor navigation in gps-denied environment. Sensors, 24(7), 2183. https://doi.org/10.3390/s24072183

Miller, B., Miller, A., Popov, A., & Stepanyan, K. (2019). UAV landing based on the optical flow videonavigation. Sensors, 19(6), 1351. https://doi.org/10.3390/s19061351

Suslo, M., Kazymyr, V., Oleksiienko, P., & Kagitin, D. (2025). Semi-Physical Modeling of Drone Swarm Control Processes. IEEE. https://doi.org/10.1109/ACIT65614.2025.11185750

Xiao, K., Tan, S., Wang, G., An, X., Wang, X., & Wang, X. (2020). XTDrone: A customizable multi-rotor uavs simulation platform. In 2020 4th international conference on robotics and automation sciences (ICRAS). IEEE. https://doi.org/10.1109/icras49812.2020.9134922

Aliane, N. (2024). A survey of open-source UAV autopilots. Electronics, 13(23), 4785. https://doi.org/10.3390/electronics13234785

Firdaus, A. R., Hutagalung, A., Syahputra, A., & Analia, R. (2023). Indoor localization using positional tracking feature of stereo camera on quadcopter. Electronics, 12(2), 406. https://doi.org/10.3390/electronics12020406

Sharma, S. K., Jain, K., & Shukla, A. K. (2023). A comparative analysis of feature detectors and descriptors for image stitching. Applied Sciences, 13(10), 6015. https://doi.org/10.3390/app13106015

Karami, E., Prasad, S., & Shehata, M. (2017). Image matching using SIFT, SURF, BRIEF and ORB: performance comparison for distorted images. arXiv preprint arXiv:1710.02726. https://doi.org/10.48550/arXiv.1710.02726

Luo, Y., Wang, X., Liao, Y., Fu, Q., Shu, C., Wu, Y., & He, Y. (2023). A review of homography estimation: Advances and challenges. Electronics, 12(24), 4977. https://doi.org/10.3390/electronics12244977

Zhong, H., Wang, Y., Miao, Z., Li, L., Fan, S., & Zhang, H. (2022). A homography-based visual servo control approach for an underactuated unmanned aerial vehicles in gps-denied environments. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, 1. https://doi.org/10.1109/tiv.2022.3163315

Qian, Z., Dong, Y., Hou, Y., Zhang, H., Fan, S., & Zhong, H. (2024). A geometric approach for homography-based visual servo control of underactuated UAVs. Measurement and Control. https://doi.org/10.1177/00202940241238918

Koubaa, A., Allouch, A., Alajlan, M., Javed, Y., et al. (2019). Micro Air Vehicle Link (MAVLink) in a nutshell: A survey. IEEE Access. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2924410

Bernevek, I., & Yaremko, O. (2025). Investigation of unmanned aircraft autopiloting methods with real time route correction. Information and Communication Technologies, Electronic Engineering, 5(2), 49–58. https://doi.org/10.23939/ictee2025.02.049

Hamza, M. A., Mohsin, M., & Khalil, M. (2024). MAVLink protocol: A survey of security threats and countermeasures. In Proceedings of the 4th International Conference on Digital Futures and Transformative Technologies (ICoDT2). https://doi.org/10.1109/ICoDT262145.2024.10740195

Guardeño, R., López, M. J., & Sánchez, V. M. (2019). MIMO PID controller tuning method for quadrotor based on LQR/LQG theory. Robotics, 8(2), 36. https://doi.org/10.3390/robotics8020036

Sheta, A., Braik, M., Maddi, D. R., Mahdy, A., Aljahdali, S., & Turabieh, H. (2021). Optimization of PID controller to stabilize quadcopter movements using meta-heuristic search algorithms. Applied Sciences, 11(14), 6492. https://doi.org/10.3390/app11146492

Torrente, G., Kaufmann, E., Fohn, P., & Scaramuzza, D. (2021). Data-Driven MPC for quadrotors. IEEE Robotics and Automation Letters, 6(2), 3769–3776. https://doi.org/10.1109/lra.2021.3061307

Qamar, S., Khan, S. H., Arshad, M. A., Qamar, M., & Khan, A. (2022). Autonomous drone swarm navigation and multi-target tracking in 3D environments with dynamic obstacles. arXiv. https://arxiv.org/abs/2202.06253.

Kadri, M. B. (2025). Enhancing drone autonomy through cloud integration: A comprehensive software architecture for navigation, visual servoing, and control. PeerJ Computer Science, 11, Article e3238. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.3238

Kahitin, D., Kazymyr, V., Suslo, M., Yatchenko, Y., et al. (2025). Drone positioning in a specified location using visual data under GPS-denied conditions. IEEE. https://doi.org/10.1109/IDAACS68557.2025.11322385