Объектом исследования является алгоритм визуальной одометрии для навигации подводного робототехнического комплекса вблизи наблюдаемой плоской сцены. Цель работы – разработка и исследование стандартных и модифицированных методов расчета отстояния от донной поверхности. Поставленная цель достигается за счет решения следующих задач: разработка навигационного комплекса технического зрения на основе стереопары, состоящей из камер Basler acA750-30gm; разработка экспериментального стенда, имитирующего движение подводного аппарата над плоской донной поверхностью; анализ стандартных алгоритмов расчета глубины наблюдаемой сцены; разработка способов модификации существующих методов определения отстояния от донной поверхности. Программная реализация выполнена на языке программирования C++ с использованием фреймворка ROS2 и библиотеки компьютерного зрения OpenCV. Разработаны оригинальные методы вычисления отстояния от донной поверхности, использующие сопоставленные пары особых точек из конвейера визуальной одометрии, которые позволяют увеличить точность вычислений при сохранении быстродействия системы. Показано, что классический алгоритм блочного сопоставления обеспечивает высокую точность при среднем времени работы 6,87 мс, тогда как селективные методы сокращают это время в среднем до 0,63 мс. Разработанный алгоритм комплексной взвешенной оценки глубины по усеченной медианной выборке особых точек обеспечивает минимальную относительную погрешность.
The research focuses on a visual odometry algorithm for the navigation of an underwater robotic system operating in proximity to a planar seabed. The objective of this work is the development and investigation of standard and modified methods for estimating the altitude above the seafloor. To achieve this, the following tasks were completed: the design of a computer vision navigation system utilizing a stereo pair of Basler acA750-30gm cameras; the development of an experimental testbed simulating the motion of an underwater vehicle over a flat seabed; a comparative analysis of standard scene depth estimation algorithms; and the development of modifications to existing methods for altitude determination. The implementation was carried out in C++ utilizing the ROS 2 framework and the OpenCV computer vision library. Original methods for calculating the altitude above the seafloor were developed, leveraging matched feature point pairs from the visual odometry pipeline, which enable enhanced computational accuracy while maintaining system real-time performance.