
The features of traffic collision raster information collecting using unmanned aerial vehicle (UAV) are considered. The aerial survey experimental modelling on the place of the collision is provided. It includes the using unmanned aerial vehicle location determination and its reference to the measured points. The points are located on the small triangular wand. Experiment is provided with the analytically defined key point’s coordinates and the points of interest on the traffic accident objects. This allows excluding errors and inaccuracies of the model caused by the defects and features of survey tools and instruments located on the UAV. The exterior orientation elements definition during the inverse photogrammetric equation is considered. It includes nine unknown elements determination from known spatial coordinates of key points. When camera or other survey instruments are calibrated before the workflow begins, determination of the six orientation elements instead of nine is possible. These six include three linear ones (spatial coordinates of the projective center) and three tangential ones (tilt and turn angles of the aerial image). These elements allow the registration of the traffic collision objects precise location. This remains the opportunity to define two unknown coordinates of the point known the third one. Spatial model leads to the determination of the motor vehicles elements after the collision. The research is done with minimal set of input material that is required for 3D modeling. These data is generally enough for objective and correct analysis of the collision. The study of analytical model proves the efficiency of the using unmanned aerial vehicle implementation into traffic collisions analysis. Measuring by means of digital tools and UAV sugnificantly fasten the process of data collecting. The possibility of database creation and use for the places of often traffic collisions is noticed.
Рассмотрены особенности использования дрона – квадрокоптера для сбора растровой информации на дорожно-транспортном происшествии. Выполнено экспериментальное моделирование аэросъемки ДТП с определением местоположения дрона и его привязкой к опознакам, которые расположены на малом жезле. Определены элементы внешнего ориентирования при строгом решении обратной фотограмметрической задачи. Найденные элементы ориентирования дают возможность фиксировать и регистрировать пространственное положение отдельных объектов ДТП решением прямой фотограмметрической задачи. Создание пространственной модели позволяет определить положение автотранспортных средств после столкновения. Исследование проведено на минимальном исходном материале, при помощи которого можно создать 3D-модель. В большинстве случаев созданной модели достаточно для выполнения верного и объективного анализа ДТП. Результаты исследования аналитической модели свидетельствуют о целесообразности использования дронов. Замена ручного измерения рулеткой на дистанционное компьютерное измерение уменьшает время блокирования дорожной инфраструктуры в несколько раз. Показана возможность создания базы данных на аварийных участках, где часто возникают ДТП.
Розглянуто особливості застосування дрона-квадрокоптера для збирання растрової інформації при дорожньо-транспортній пригоді (ДТП). Виконано експериментальне моделювання аерознімання ДТП з визначенням місцезнаходження дрона за його прив'язкою до опознаків розташованих на стандартному жезлі, який має невеликі розміри. Розглянуто визначення елементів зовнішнього орієнтування за строгим рішенням зворотної фотограмметричної задачі. Визначені елементи зовнішнього орієнтування допомагають бачити і реєструвати просторове положення окремих елементів ДТП рішенням прямої фотограмметричної задачі. Отримання просторової моделі дає можливість визначити розташування автотранспортних засобів після зіткнення. Дослідження виконане на мінімальному вихідному матеріалі, з якого можна отримати 3D-модель. В багатьох випадках отриманої моделі достатньо для проведення правильного, об’єктивного аналізу ДТП. Іспити аналітичної моделі свідчать про доцільність використання дронів. Заміна ручного вимірювання рулеткою на дистанційні вимірювання комп’ютерним методом зменшує час блокування дорожньої інфраструктури в декілька разів. Показана можливість створення бази даних на аварійних ділянках, де часто виникають ДТП.
дрон; квадрокоптер; окремий знімок; елементи орієнтування; аналітичне моделювання; колінеарна залежність; натурний жезл; масштаб точки, дрон; квадрокоптер; одиночный снимок; элементы ориентирования; аналитическое моделирование; коллинеарная зависимость; натууральный жезл; масштаб точки, drone; quadrocopter; singular image; orientation elements; analytical modeling; collinear dependence; natural wand; point scale
дрон; квадрокоптер; окремий знімок; елементи орієнтування; аналітичне моделювання; колінеарна залежність; натурний жезл; масштаб точки, дрон; квадрокоптер; одиночный снимок; элементы ориентирования; аналитическое моделирование; коллинеарная зависимость; натууральный жезл; масштаб точки, drone; quadrocopter; singular image; orientation elements; analytical modeling; collinear dependence; natural wand; point scale
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
