VINS – Sistema di navigazione visivo-inerziale
Un sistema di navigazione inerziale visivo (VINS) offre una soluzione di navigazione robusta per i droni autonomi combinando ingegnosamente i dati dei sensori visivi e inerziali. In particolare, consente una localizzazione e una mappatura accurate e affidabili in ambienti difficili.
Raccolta dei dati e componenti
Un VINS si basa su molteplici componenti di bordo, principalmente telecamere e Unità di Misura Inerziale (IMU), che operano in sinergia per raccogliere informazioni sul movimento di un UAV e sull'ambiente circostante. Le telecamere forniscono dati visivi catturando immagini o fotogrammi video, mentre le IMU registrano le misurazioni di rotazione e accelerazione.
Il sottosistema visivo utilizza algoritmi di visione artificiale per elaborare le immagini acquisite. Questi algoritmi estraggono caratteristiche ambientali significative, svolgendo operazioni quali il rilevamento, il tracciamento e la corrispondenza delle caratteristiche. Identificando e seguendo punti distintivi nelle immagini successive, il VINS è in grado di stimare lo stato dell’UAV, comprese la sua posizione, velocità e orientamento.
Il sottosistema inerziale è costituito da accelerometri e giroscopi che offrono misurazioni ad alta frequenza del movimento lineare e angolare. Queste letture precise aiutano a tracciare gli spostamenti dell'UAV e a compensare i disturbi esterni. Infine, gli algoritmi di fusione dei sensori integrano i dati dell'IMU con le informazioni visive per produrre una stima estremamente accurata della posizione dell'UAV.
Vantaggi operativi e sfide
VINS offre un vantaggio significativo per le operazioni con i droni, garantendo una navigazione affidabile anche in caso di perdita dei segnali GNSS. Funziona bene in ambienti in cui i segnali satellitari sono deboli o non disponibili, come in interni, aree urbane dense o zone di guerra, dove edifici, ostacoli o disturbi del segnale bloccano la ricezione GNSS. In queste condizioni di assenza di GNSS, VINS continua a fornire localizzazione e mappatura accurate basandosi su riferimenti visivi e misurazioni inerziali, consentendo agli UAV di mantenere stime precise della loro posizione e del loro orientamento e di navigare quindi in modo autonomo.
Il flusso di lavoro VINS comprende diverse fasi chiave, come la fusione di sensori visivi e inerziali e la stima dello stato. Durante l'estrazione delle caratteristiche, il sistema identifica punti visivi importanti e li traccia tra i fotogrammi. Gli algoritmi di fusione dei sensori uniscono quindi i dati visivi e inerziali in una stima di stato unificata. Gli algoritmi di stima dello stato utilizzano queste informazioni fuse per calcolare con elevata precisione posizione, velocità e orientamento del drone.
VINS supporta un'ampia gamma di applicazioni, tra cui mappatura aerea, sorveglianza e navigazione a stima (dead-reckoning) in situazioni in cui non è possibile fare affidamento sui dati GNSS.
Nonostante i suoi punti di forza, VINS deve ancora affrontare sfide tecniche. L'integrazione di telecamere e sensori inerziali richiede una calibrazione precisa e la sincronizzazione per garantire l'accuratezza delle misurazioni. Anche problemi come occlusioni e condizioni di luce variabili per i sottosistemi visivi richiedono una ricerca continua. Migliorare la robustezza e le prestazioni di VINS rimane un obiettivo chiave per i futuri sviluppi.
