mirror of https://github.com/azaion/gps-denied-onboard.git synced 2026-04-22 22:26:38 +00:00

Files

T

Yuzviak 78dcf7b4e7 fix: post-audit — runtime bugs, functional gaps, docs, hardening

Phase A — Runtime bugs:
  - SSE: add push_event() method to SSEEventStreamer (was missing, masked by mocks)
  - MAVLink: satellites_visible=10 (was 0, triggers ArduPilot failsafe)
  - MAVLink: horiz_accuracy=sqrt(P[0,0]+P[1,1]) per spec (was sqrt(avg))
  - MAVLink: MEDIUM confidence → fix_type=3 per solution.md (was 2)

Phase B — Functional gaps:
  - handle_user_fix() injects operator GPS into ESKF with noise=500m
  - app.py uses create_vo_backend() factory (was hardcoded SequentialVO)
  - ESKF: Mahalanobis gating on satellite updates (rejects outliers >5σ)
  - ESKF: public accessors (position, quaternion, covariance, last_timestamp)
  - Processor: no more private ESKF field access

Phase C — Documentation:
  - README: correct API endpoints, CLI command, 40+ env vars documented
  - Dockerfile: ENV prefixes match pydantic-settings (DB_, SATELLITE_, MAVLINK_)
  - tech_stack.md marked ARCHIVED (contradicts solution.md)

Phase D — Hardening:
  - JWT auth middleware (AUTH_ENABLED=false default, verify_token on /flights)
  - TLS config env vars (AUTH_SSL_CERTFILE, AUTH_SSL_KEYFILE)
  - SHA-256 tile manifest verification in SatelliteDataManager
  - AuthConfig, ESKFSettings, MAVLinkConfig, SatelliteConfig in config.py

Also: conftest.py shared fixtures, download_tiles.py, convert_to_trt.py scripts,
config wiring into app.py lifespan, config-driven ESKF, calculate_precise_angle fix.

Tests: 196 passed / 8 skipped. Ruff clean.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

2026-04-02 18:27:35 +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

# Прямий запуск
uvicorn gps_denied.app:app --host 0.0.0.0 --port 8000

# Docker
docker compose up --build

Сервер: http://127.0.0.1:8000

Змінні середовища

# Основні
DB_URL=sqlite+aiosqlite:///./flight_data.db
SATELLITE_TILE_DIR=.satellite_tiles
MAVLINK_CONNECTION=serial:/dev/ttyTHS1:57600  # або tcp:host:port
MAVLINK_OUTPUT_HZ=5.0
MAVLINK_TELEMETRY_HZ=1.0

# ESKF тюнінг (опціонально)
ESKF_VO_POSITION_NOISE=0.3
ESKF_SATELLITE_MAX_AGE=30.0
ESKF_MAHALANOBIS_THRESHOLD=16.27

# API
API_HOST=127.0.0.1
API_PORT=8000

# Моделі
MODEL_WEIGHTS_DIR=weights

Повний список: src/gps_denied/config.py (40+ параметрів з prefix DB_, API_, TILES_, MODEL_, MAVLINK_, SATELLITE_, ESKF_, RECOVERY_, ROTATION_).

API

Endpoint	Метод	Опис
`/health`	GET	Health check
`/flights`	POST	Створити політ
`/flights/{id}`	GET	Деталі польоту
`/flights/{flight_id}`	DELETE	Видалити політ
`/flights/{flight_id}/images/batch`	POST	Батч зображень
`/flights/{flight_id}/user-fix`	POST	GPS-якір від оператора → ESKF update
`/flights/{flight_id}/status`	GET	Статус обробки
`/flights/{flight_id}/stream`	GET	SSE стрім (позиція + confidence)
`/flights/{flight_id}/frames/{frame_id}/object-to-gps`	POST	Pixel → GPS (ray-ground проекція)
`/flights/{flight_id}/waypoints/{waypoint_id}`	PUT	Оновити waypoint
`/flights/{flight_id}/waypoints/batch`	PUT	Batch update waypoints

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