ГІБРИДНА АРХІТЕКТУРА ВІЗУАЛЬНО-ІНЕРЦІАЛЬНОЇ SLAM ДЛЯ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ БЕЗПЕРЕРВНОЇ НАВІГАЦІЇ В УМОВАХ ОБМЕЖЕНОЇ ВИДИМОСТІ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.32689/maup.it.2026.1.7

Ключові слова:

автономні системи, сенсорне злиття, локалізація, інерціальні вимірювання, адаптивні алгоритми

Анотація

Актуальність дослідження зумовлена необхідністю забезпечення надійної та безперервної навігації автономних мобільних систем в умовах обмеженої видимості, де традиційні візуальні методи локалізації втрачають ефективність, а інерціальні сенсори характеризуються накопиченням похибок. За таких умов особливого значення набуває інтеграція різнорідних сенсорних даних у межах гібридних архітектур, здатних адаптуватися до змін якості вхідної інформації. Метою дослідження є теоретичне обґрунтування та прикладне узагальнення підходів до побудови гібридної архітектури візуально-інерціальної SLAM, орієнтованої на забезпечення безперервної та стійкої навігації в умовах обмеженої видимості. Методи дослідження базуються на системному аналізі, узагальненні сучасних наукових підходів, порівнянні алгоритмічних рішень та структурно-функціональному моделюванні процесів інтеграції візуальних та інерціальних даних у навігаційних системах. У результаті дослідження досліджено принципи інтеграції сенсорних даних та підходи до побудови гібридних архітектур SLAM, узагальнено методи підвищення точності локалізації на основі інерціальних вимірювань. Встановлено, що ефективність систем визначається адаптивністю до деградації візуальної інформації та здатністю компенсувати інерціальний дрейф. Кількісний аналіз показав, що застосування гібридної архітектури дозволяє знизити накопичення інерціального дрейфу на 65–70 %, скоротити обчислювальну затримку на 60–70 % та підвищити точність локалізації у 6–8 разів у критичних умовах (зменшення RMSE з ≈1.7–1.8 м до 0.18–0.25 м). Наукова новизна полягає у системному узагальненні принципів побудови гібридних візуально-інерціальних архітектур із урахуванням умов деградації сенсорної інформації та обґрунтуванні адаптивних підходів до забезпечення стійкості локалізації. Практичне значення отриманих результатів полягає у можливості їх використання при розробленні навігаційних систем безпілотних платформ, мобільної робототехніки та рятувальних комплексів, де критичною є здатність системи функціонувати в режимі реального часу за умов обмеженої або змінної видимості.

Посилання

Біганський, Б. М., & Ковалюк, Д. О. (2025). Алгоритм візуально-інерційної одометрії з використанням геометрично-орієнтованої нейронної мережі. Вчені записки ТНУ імені В. І. Вернадського. Серія: Технічні науки, 36(75, ч. 2), 39–45. https://doi.org/10.32782/2663-5941/2025.6.2/07

Гегельський, О., & Аврутов, В. (2025). Способи навігації БПЛА у складних умовах зовнішнього середовища. Механіка гіроскопічних систем, 49, 31–44. https://doi.org/10.20535/0203-3771492025334103

Гула, В. С., & Грига, В. М. (2024). Аналіз сучасного стану сенсорів для інерціальної навігації безпілотних літальних апаратів. Технології та інжиніринг, 4, 29–47. https://doi.org/10.30857/2786-5371.2024.4.3

Невлюдов, І., Новоселов, С., & Сухачов, К. (2023). Метод одночасної локалізації та картографування для побудови 2,5D-карти навколишнього середовища засобами ROS. Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості, 2(24), 145–160. https://doi.org/10.30837/ITSSI.2023.24.145

Черненко, С., & Бурнашев, В. (2024). Алгоритм інерціально-візуальної орієнтації літального апарата з двома оптичними камерами. Механіка гіроскопічних систем, 48, 35–44. https://doi.org/10.20535/0203-3771482024317881

Alkendi, Y., Seneviratne, L., & Zweiri, Y. (2021). State of the art in vision-based localization techniques for autonomous navigation systems. IEEE Access, 9, 76847–76874. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3082778

Borovskova, Y. (2024). Efficiency of using DynamoDB and adaptive polling for processing long-running HTTP requests in server applications on NestJS. Вісник КрНУ імені Михайла Остроградського, 6(149), 86–93. https://doi.org/10.32782/1995-0519.2024.6.10

Ding, S., Zhang, T., Jiang, D., & Lei, M. (2025). Underwater visual-inertial-acoustic-depth SLAM with DVL preintegration for degraded environments. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.21215

Han, L., Zhang, H., An, N., & Wu, R. (2025). UAV real-time visual navigation and obstacle perception based on dual-attention mechanisms and multimodal fusion. Artificial Life and Robotics, 1–13. https://doi.org/10.1007/s10015-025-01099-x

Heshmat, M., Saoud, L. S., Abujabal, M., Sultan, A., Elmezain, M., Seneviratne, L., & Hussain, I. (2025). Underwater SLAM meets deep learning: Challenges, multi-sensor integration, and future directions. Sensors, 25(11), Article 3258. https://doi.org/10.3390/s25113258

Jarraya, I., Al-Batati, A., Kadri, M. B., Abdelkader, M., Ammar, A., Boulila, W., & Koubaa, A. (2025). GNSS-denied unmanned aerial vehicle navigation: Analyzing computational complexity, sensor fusion, and localization methodologies. Satellite Navigation, 6(1), Article 9. https://doi.org/10.1186/s43020-025-00162-z

Joshi, B., Bandara, C., Poulakakis, I., Tanner, H. G., & Rekleitis, I. (2023). Hybrid visual inertial odometry for robust underwater estimation. In OCEANS 2023-MTS/IEEE US Gulf Coast (pp. 1–7). https://doi.org/10.23919/OCEANS52994.2023.10336994

Merveille, F. F. R., Jia, B., Xu, Z., & Fred, B. (2024). Advancements in sensor fusion for underwater SLAM: A review on enhanced navigation and environmental perception. Sensors, 24(23), Article 7490. https://doi.org/10.3390/s24237490

Ou, Y., Fan, J., Zhou, C., Zhang, P., Shen, Z., Fu, Y., & Hou, Z. (2025). An underwater, fault-tolerant, laser-aided robotic multi-modal dense SLAM system for continuous underwater in-situ observation. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2504.21826

Sudevan, V., Zayer, F., Hassan, T., Javed, S., Karki, H., De Masi, G., & Dias, J. (2024). Dehazing-aided multi-rate multi-modal pose estimation framework for mitigating visual disturbances in extreme underwater domain. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2411.13988

##submission.downloads##

Опубліковано

2026-06-01

Як цитувати

Усов, О. С. (2026). ГІБРИДНА АРХІТЕКТУРА ВІЗУАЛЬНО-ІНЕРЦІАЛЬНОЇ SLAM ДЛЯ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ БЕЗПЕРЕРВНОЇ НАВІГАЦІЇ В УМОВАХ ОБМЕЖЕНОЇ ВИДИМОСТІ. Інформаційні технології та суспільство, (1 (20), 59-68. https://doi.org/10.32689/maup.it.2026.1.7

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають

Особливість: Цей модуль вимагає, щоб був увікнений хоча б один модуль статистики/звітів. Якщо ваші модулі статистики повертають більше однієї метрики, то, будь ласка, також оберіть головну метрику на сторінці налаштування сайту адміністратором та/або на сторінках налаштування менеджера журналу.