mirror of https://github.com/azaion/gps-denied-onboard.git synced 2026-04-22 22:46:36 +00:00

Files

T

Yuzviak 094895b21b feat(phases 2-7): implement full GPS-denied navigation pipeline

Phase 2 — Visual Odometry:
  - ORBVisualOdometry (dev/CI), CuVSLAMVisualOdometry (Jetson)
  - TRTInferenceEngine (TensorRT FP16, conditional import)
  - create_vo_backend() factory

Phase 3 — Satellite Matching + GPR:
  - SatelliteDataManager: local z/x/y tiles, ESKF ±3σ tile selection
  - GSD normalization (SAT-03), RANSAC inlier-ratio confidence (SAT-04)
  - GlobalPlaceRecognition: Faiss index + numpy fallback

Phase 4 — MAVLink I/O:
  - MAVLinkBridge: GPS_INPUT 15+ fields, IMU callback, 1Hz telemetry
  - 3-consecutive-failure reloc request
  - MockMAVConnection for CI

Phase 5 — Pipeline Wiring:
  - ESKF wired into process_frame: VO update → satellite update
  - CoordinateTransformer + SatelliteDataManager via DI
  - MAVLink state push per frame (PIPE-07)
  - Real pixel_to_gps via ray-ground projection (PIPE-06)
  - GTSAM ISAM2 update when available (PIPE-03)

Phase 6 — Docker + CI:
  - Multi-stage Dockerfile (python:3.11-slim)
  - docker-compose.yml (dev), docker-compose.sitl.yml (ArduPilot SITL)
  - GitHub Actions: ci.yml (lint+pytest+docker smoke), sitl.yml (nightly)
  - tests/test_sitl_integration.py (8 tests, skip without SITL)

Phase 7 — Accuracy Validation:
  - AccuracyBenchmark + SyntheticTrajectory
  - AC-PERF-1: 80% within 50m ✅
  - AC-PERF-2: 60% within 20m ✅
  - AC-PERF-3: p95 latency < 400ms ✅
  - AC-PERF-4: VO drift 1km < 100m ✅ (actual ~11m)
  - scripts/benchmark_accuracy.py CLI

Tests: 195 passed / 8 skipped

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

2026-04-02 17:00:41 +03:00

11 KiB

Raw Blame History

GPS-Denied Onboard

Бортова система GPS-denied навігації для фіксованого крила БПЛА на Jetson Orin Nano Super.

Замінює GPS-сигнал власною оцінкою позиції на основі відеопотоку (cuVSLAM), IMU та супутникових знімків. Позиція подається у польотний контролер ArduPilot у форматі GPS_INPUT через MAVLink при 5–10 Гц.

Архітектура

IMU (MAVLink RAW_IMU) ──────────────────────────────────────────▶ ESKF.predict()
                                                                        │
ADTI 20L V1 ──▶ ImageInputPipeline ──▶ ImageRotationManager            │
                                              │                         │
                              ┌───────────────┼───────────────┐         │
                              ▼               ▼               ▼         │
                   cuVSLAM/ORB VO    GlobalPlaceRecog    SatelliteData  │
                       (F07)            (F08/Faiss)         (F04)       │
                              │               │               │         │
                              ▼               ▼               ▼         │
                         ESKF.update_vo()   GSD norm    MetricRefinement│
                              │                              (F09)       │
                              └──────────────────────▶ ESKF.update_sat()│
                                                                        │
                                                         ESKF state ◀──┘
                                                              │
                                              ┌───────────────┼──────────────┐
                                              ▼               ▼              ▼
                                      MAVLinkBridge    FactorGraph     SSE Stream
                                      GPS_INPUT 5-10Hz  (GTSAM ISAM2)  → Ground Station
                                      → ArduPilot FC

State Machine (process_frame):

NORMAL ──(VO fail)──▶ LOST ──▶ RECOVERY ──(GPR+Metric ok)──▶ NORMAL

Стек

Підсистема	Dev/CI	Jetson (production)
Visual Odometry	ORBVisualOdometry (OpenCV)	CuVSLAMVisualOdometry (PyCuVSLAM v15)
AI Inference	MockInferenceEngine	TRTInferenceEngine (TensorRT FP16)
Place Recognition	numpy L2 fallback	Faiss GPU index
MAVLink	MockMAVConnection	pymavlink over UART
ESKF	numpy (15-state)	numpy (15-state)
Factor Graph	Mock poses	GTSAM 4.3 ISAM2
API	FastAPI + Pydantic v2 + SSE	FastAPI + Pydantic v2 + SSE
БД	SQLite + SQLAlchemy 2 async	SQLite
Тести	pytest + pytest-asyncio	—

Швидкий старт

Вимоги

Python ≥ 3.11
~500 MB дискового простору (GTSAM wheel)

Встановлення

git clone https://github.com/azaion/gps-denied-onboard.git
cd gps-denied-onboard
git checkout stage1

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"

Запуск

# Пряме запуск
python -m gps_denied

# Docker
docker compose up --build

Сервер: http://127.0.0.1:8000

Змінні середовища

GPS_DENIED_DB_PATH=/data/flights.db
GPS_DENIED_TILE_DIR=/data/satellite_tiles   # локальні тайли z/x/y.png
GPS_DENIED_LOG_LEVEL=INFO
MAVLINK_CONNECTION=serial:/dev/ttyTHS1:57600  # UART на Jetson

API

Endpoint	Метод	Опис
`/health`	GET	Health check
`/flights`	POST	Створити політ
`/flights/{id}`	GET	Деталі польоту
`/flights/{id}`	DELETE	Видалити політ
`/flights/{id}/images/batch`	POST	Батч зображень
`/flights/{id}/fix`	POST	GPS-якір від оператора
`/flights/{id}/status`	GET	Статус обробки
`/flights/{id}/events`	GET	SSE стрім (позиція + confidence)
`/flights/{id}/object-gps`	POST	Pixel → GPS (ray-ground проекція)

Тести

# Всі тести
python -m pytest -q

# Конкретний модуль
python -m pytest tests/test_eskf.py -v
python -m pytest tests/test_mavlink.py -v
python -m pytest tests/test_accuracy.py -v

# SITL (потребує ArduPilot SITL)
docker compose -f docker-compose.sitl.yml up -d
ARDUPILOT_SITL_HOST=localhost pytest tests/test_sitl_integration.py -v

Покриття тестами (195 passed / 8 skipped)

Файл тесту	Компонент	К-сть
`test_schemas.py`	Pydantic схеми	12
`test_database.py`	SQLAlchemy CRUD	9
`test_api_flights.py`	REST endpoints	5
`test_health.py`	Health check	1
`test_eskf.py`	ESKF 15-state	17
`test_coordinates.py`	ENU/GPS/pixel	4
`test_satellite.py`	Тайли + Mercator	8
`test_pipeline.py`	Image queue	5
`test_rotation.py`	360° ротації	4
`test_models.py`	Model Manager + TRT	6
`test_vo.py`	VO (ORB + cuVSLAM)	8
`test_gpr.py`	Place Recognition (Faiss)	7
`test_metric.py`	Metric Refinement + GSD	6
`test_graph.py`	Factor Graph (GTSAM)	4
`test_chunk_manager.py`	Chunk lifecycle	3
`test_recovery.py`	Recovery coordinator	2
`test_processor_full.py`	State Machine	4
`test_processor_pipe.py`	PIPE wiring (Phase 5)	13
`test_mavlink.py`	MAVLink I/O bridge	19
`test_acceptance.py`	AC сценарії + perf	6
`test_accuracy.py`	Accuracy validation	23
`test_sitl_integration.py`	SITL (skip без ArduPilot)	8
	Всього	195+8

Benchmark валідації (Phase 7)

python scripts/benchmark_accuracy.py --frames 50

Результати на синтетичній траєкторії (20 м/с, 0.7 fps, шум VO 0.3 м, супутник кожні 5 кадрів):

Критерій	Результат	Ліміт
80% кадрів ≤ 50 м	✅ 100%	≥ 80%
60% кадрів ≤ 20 м	✅ 100%	≥ 60%
p95 затримка	✅ ~9 мс	< 400 мс
VO дрейф за 1 км	✅ ~11 м	< 100 м

Структура проєкту

gps-denied-onboard/
├── src/gps_denied/
│   ├── app.py                     # FastAPI factory + lifespan
│   ├── config.py                  # Pydantic Settings
│   ├── api/routers/flights.py     # REST + SSE endpoints
│   ├── core/
│   │   ├── eskf.py                # 15-state ESKF (IMU+VO+satellite fusion)
│   │   ├── processor.py           # FlightProcessor + process_frame
│   │   ├── vo.py                  # ORBVisualOdometry / CuVSLAMVisualOdometry
│   │   ├── mavlink.py             # MAVLinkBridge → GPS_INPUT → ArduPilot
│   │   ├── satellite.py           # SatelliteDataManager (local z/x/y tiles)
│   │   ├── gpr.py                 # GlobalPlaceRecognition (Faiss/numpy)
│   │   ├── metric.py              # MetricRefinement (LiteSAM/XFeat + GSD)
│   │   ├── graph.py               # FactorGraphOptimizer (GTSAM ISAM2)
│   │   ├── coordinates.py         # CoordinateTransformer (ENU↔GPS↔pixel)
│   │   ├── models.py              # ModelManager + TRTInferenceEngine
│   │   ├── benchmark.py           # AccuracyBenchmark + SyntheticTrajectory
│   │   ├── pipeline.py            # ImageInputPipeline
│   │   ├── rotation.py            # ImageRotationManager
│   │   ├── recovery.py            # FailureRecoveryCoordinator
│   │   └── chunk_manager.py       # RouteChunkManager
│   ├── schemas/                   # Pydantic схеми (eskf, mavlink, vo, ...)
│   ├── db/                        # SQLAlchemy ORM + async repository
│   └── utils/mercator.py          # Web Mercator tile utilities
├── tests/                         # 22 test модулі
├── scripts/
│   └── benchmark_accuracy.py      # CLI валідація точності
├── Dockerfile                     # Multi-stage Python 3.11 image
├── docker-compose.yml             # Local dev
├── docker-compose.sitl.yml        # ArduPilot SITL harness
├── .github/workflows/
│   ├── ci.yml                     # lint + pytest + docker smoke (кожен push)
│   └── sitl.yml                   # SITL integration (нічний / ручний)
└── pyproject.toml

Компоненти

ID	Назва	Файл	Dev	Jetson
F04	Satellite Data Manager	`core/satellite.py`	local tiles	local tiles
F05	Image Input Pipeline	`core/pipeline.py`	✅	✅
F06	Image Rotation Manager	`core/rotation.py`	✅	✅
F07	Sequential Visual Odometry	`core/vo.py`	ORB	cuVSLAM
F08	Global Place Recognition	`core/gpr.py`	numpy	Faiss GPU
F09	Metric Refinement	`core/metric.py`	Mock	LiteSAM/XFeat TRT
F10	Factor Graph Optimizer	`core/graph.py`	Mock	GTSAM ISAM2
F11	Failure Recovery	`core/recovery.py`	✅	✅
F12	Route Chunk Manager	`core/chunk_manager.py`	✅	✅
F13	Coordinate Transformer	`core/coordinates.py`	✅	✅
F16	Model Manager	`core/models.py`	Mock	TRT engines
F17	ESKF Sensor Fusion	`core/eskf.py`	✅	✅
F18	MAVLink I/O Bridge	`core/mavlink.py`	Mock	pymavlink

Що залишилось (on-device)

Офлайн завантаження тайлів для зони місії → {tile_dir}/z/x/y.png
Конвертація моделей: LiteSAM/XFeat PyTorch → ONNX → TRT FP16
Запуск SITL: docker compose -f docker-compose.sitl.yml up
Польотні дані: записати GPS + відео → порівняти ESKF-траєкторію з ground truth
Калібрування: camera intrinsics + IMU noise density для конкретного апарату

Ліцензія

Приватний репозиторій. Усі права захищено.

11 KiB Raw Blame History Unescape Escape