Algoritmo de paralelizaciòn para la estimación en tiempo real del ángulo de guiñada de un UAV

Abstract

La determinación de la orientación de un vehículo es fundamental para cualquier tarea que se realice autónomamente. En los vehículos que realizan tareas en ambientes interiores las lecturas de los magnetómetros pueden ser erradas debido a estructuras metálicas, dispositivos eléctricos y electrónicos. En este trabajo se propone la implementación de un algoritmo paralelo capaz de determinar en tiempo real el ángulo de guiñada de un vehículo utilizando imágenes en lugar del magnetómetro. El sistema se implementa en una estación terrena asistiendo a un vehìculo volador no tripulado en vuelo estacionario con una cámara a bordo apuntando al piso. El sistema es capaz de realizar un análisis espectral en tiempo real de las imágenes tomadas para determinar su rotación. El procesamiento de las imágenes se realiza en un peque ˜no cluster Beowulf formado por máquinas de escritorio con recursos compartidos. Para evaluar la precisión, tiempo de ejecución, escalabilidad y speedup se muestran resultados de la aplicación del sistema sobre conjuntos de datos públicos.

Determination of the vehicle orientation is fundamental for any autonomous tasks. Magnetometer readings may be inaccurate on indoor vehicles given metallic structures, electric and electronic devices. In this work a real time parallel algorith for yaw determination based on images processing instead of magnetometer readings is presented. The system is implemented in a ground station to aid a hovering unmanned aerial vehicle with an onboard down looking camera. This system is able to perform a real time spectral analysis of the images for rotation determination. Image processing is made on a little Beowulf cluster of desktop machines with shared resources. To assess the accuracy, runtime, scalability and speedup results of the implementation of the system on public data sets are shown.