tuzsutТруды учебных заведений связиProceedings of Telecommunication Universities1813-324X2712-8830СПбГУТ10.31854/1813-324X-2026-12-1-7-15OGFQRWtuzsut-762Research ArticleИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИINFORMATION TECHNOLOGIES AND TELECOMMUNICATIONТребования к качеству видеопотока при управлении беспилотными системами от первого лицаQuality Requirements for First Person View Unmanned Systems Control Servicehttps://orcid.org/0000-0002-1748-8642БерезкинА. А.BerezkinA. A.

кандидат технических наук, доцент кафедры программной инженерии и вычислительной техники Санкт-Петербургского государственного университета телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича

berezkin.aa@sut.ruСанкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-БруевичаРоссияThe Bonch-Bruevich Saint Petersburg State University of TelecommunicationsRussian Federation202607032026121715Copyright © Березкин А.А., 20262026Березкин А.А.Berezkin A.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://tuzs.sut.ru/jour/article/view/762

Управление беспилотными системами от первого лица предполагает передачу видеопотока от беспилотной системы к внешнему пилоту. Качество передаваемого видеопотока напрямую влияет на оценку внешним пилотом текущей полетной обстановки и формирование корректных и своевременных управляющих воздействий. В статье исследуется зависимость вероятности достижения цели функционирования беспилотной системы от значений объективных метрик качества видеопотока (SSIM, PSNR).

Актуальность работы обусловлена необходимостью определения параметров системы видеокодирования при FPV-управлении беспилотной системы в зависимости от заданной вероятности достижения цели ее функционирования.

Используемые методы

Используемые методы: при обработке результатов натурных экспериментов были использованы методы статистического анализа, теории планирования эксперимента и теории вероятностей.

Результаты

Результаты: обоснованы количественные значения требований к объективным метрикам качества передаваемого видеопотока при использовании стандартных видеокодеков для заданной вероятности достижения цели функционирования при FPV-управлении беспилотными системами различного назначения.

Новизна полученных результатов заключается в том, что требования к показателям качества передаваемого видеопотока задаются не экспертным путем, а экспериментально – на основе анализа качества передаваемого видеопотока, позволившего сформировать управление беспилотной системой, при котором были достигнуты цели ее функционирования.

Практическая значимость

Практическая значимость: определены требуемые значения показателей качества FPV-видеопотока, при которых возможно FPV-управление при заданной вероятности достижения цели функционирования беспилотной системы.

Unmanned systems' first-person view control requires transmitting the video stream from the unmanned system to its operator. The quality of the transmitted video stream directly affects the external pilot's assessment of the current flight situation and the formation of appropriate and timely control commands. The paper investigates the dependence of the unmanned system's operational objective achievement probability on the objective video stream quality metrics (SSIM, PSNR). Relevance of this work is based on the necessity to determine the unmanned system FPV control video coding system parameters depending on the specified unmanned system’s operational objective achievement probability.

Methods used

Methods used. When processing the results of natural experiments, methods of statistical analysis, experimental design theory and probability theory were used.

Results

Results. Quantitative values of video stream quality metrics requirements are justified when using standard video codecs for a given operational objective achievement probability in unmanned systems FPV control for various purposes.

Novelty of the results is that the requirements for the transmitted video stream quality metrics are determined not by experts, but by experiments based on the analysis of the transmitted video stream quality, which allowed to develop the unmanned system control that achieved its operational goals.

Practical significance

Practical significance. The required values of FPV video stream quality metrics have been determined, at which FPV control is possible with a given unmanned system’s operational objective achievement probability.

управление от первого лицабеспилотная системабеспилотное транспортное средствокачество видеопотокаобоснование требованийfirst person view controlunmanned systemunmanned ground vehiclevideo stream qualityrequirements estimationНаучная статья подготовлена в рамках прикладных научных исследований СПбГУТ, регистрационный номер 1025040100166-2-2.2.4;2.2.5;2.2.6 в ЕГИСУ НИОКТРThe scientific article was prepared within the framework of applied scientific research SPbSUT, registration number 1025040100166-2-2.2.4;2.2.5;2.2.6 in the information system (https://www.rosrid.ru/information).ReferencesChen J., Sun J., Wang G. From Unmanned Systems to Autonomous Intelligent Systems // Engineering. 2022. Vol. 12. PP. 16–19. DOI:10.1016/j.eng.2021.10.007. EDN:ZERUNXChen J., Sun J., Wang G. From Unmanned Systems to Autonomous Intelligent Systems. Engineering. 2022;12:16–19. DOI:10.1016/j.eng.2021.10.007. EDN:ZERUNXNi J., Hu J., Xiang C. A review for design and dynamics control of unmanned ground vehicle // Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part D. Journal of Automobile Engineering. 2021. Vol. 235. Vol. 4. PP. 1084–1100. DOI:10.1177/0954407020912097Ni J., Hu J., Xiang C. A review for design and dynamics control of unmanned ground vehicle. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering. 2020. 235(4):1084–1100. DOI:10.1177/09544070209 12097Liu Z., Zhang Y., Yu X., Yuan C. Unmanned surface vehicles: An overview of developments and challenges // Annual Reviews in Control. 2016. Vol. 41. PP. 71–93. DOI:10.1016/j.arcontrol.2016.04.018Liu Z., Zhang Y., Yu X., Yuan C. Unmanned surface vehicles: An overview of developments and challenges. Annual Reviews in Control. 2016;41:71–93. DOI:10.1016/j.arcontrol.2016.04.018Wibisono A., Piran M.J., Song H.K., Lee B.M. A survey on unmanned underwater vehicles: Challenges, enabling technologies, and future research directions // Sensors. 2023. Vol. 23. Iss. 17. PP. 7321. DOI:10.3390/s23177321. EDN:AJQRAPWibisono A., Piran M.J., Song H.K., Lee B.M. A survey on unmanned underwater vehicles: Challenges, enabling technologies, and future research directions. Sensors. 2023;23(17):7321. DOI:10.3390/s23177321. EDN:AJQRAPLaghari A.A., Jumani A.K., Laghari R.A., Nawaz H. Unmanned aerial vehicles: A review // Cognitive Robotics. 2023. Vol. 3. PP. 8–22. DOI:10.1016/j.cogr.2022.12.004. EDN:PYFLLTLaghari A.A., Jumani A.K., Laghari R.A., Nawaz H. Unmanned aerial vehicles: A review. Cognitive Robotics. 2023;3:8–22. DOI:10.1016/j.cogr.2022.12.004. EDN:PYFLLTБерезкин А.А., Ченский А.А., Киричек Р.В., Захаров А.А. Исследование методов латентного сжатия видеопотока при FPV управлении беспилотными системами // Электросвязь. 2024. № 6. С. 26–36. DOI:10.34832/ELSV.2024.55.6.014. EDN:FWBEQEBerezkin A.A., Chenskiy A.A., Kirichek R.V., Zaharov A.A. Research of latent video stream compression methods for FPV control of UAVs. Electrosvyaz. 2024;6:26–36. (in Russ.) DOI:10.34832/ELSV.2024.55.6.014. EDN:FWBEQEБерезкин А.А., Ченский А.А., Киричек Р.В., Захаров А.А. Исследование конфигураций нейросетевых кодеков для адаптивной системы сжатия кадров FPV-видеопотока при управлении беспилотными системами. Часть I. Методика // Электросвязь. 2024. № 9. С. 28–37. DOI:10.34832/ELSV.2024.58.9.004. EDN:MWXFXNBerezkin A.A., Chenskiy A.A., Kirichek R.V., Zaharov A.A. Research of neural network codec configurations for adaptive FPV video stream frame compression system when controlling unmanned systems. Part I. Methodology. Electrosvyaz. 2024;9:28–37. (in Russ.) DOI:10.34832/ELSV.2024.58.9.004. EDN:MWXFXNБерезкин А.А., Ченский А.А., Киричек Р.В., Захаров А.А. Исследование конфигураций нейросетевых кодеков для адаптивной системы сжатия кадров FPV-видеопотока при управлении беспилотными системами. Часть II. Эксперимент // Электросвязь. 2024. № 10. С. 59–69. DOI:10.34832/ELSV.2024.59.10.009. EDN:IWGJLYBerezkin A.A., Chenskiy A.A., Kirichek R.V., Zaharov A.A. Research of neural network codec configurations for adaptive FPV video stream frame compression system when controlling unmanned system. Part II. Experiment. Electrosvyaz. 2024;10:59–69. (in Russ.) DOI:10.34832/ELSV.2024.59.10.009. EDN:IWGJLYKrátký V., Alcántara A., Capitán J., Štěpán P., Saska M., Ollero A. Autonomous Aerial Filming With Distributed Lighting by a Team of Unmanned Aerial Vehicles // IEEE Robotics and Automation Letters. 2021. Vol. 6. Iss. 4. PP. 7580–7587. DOI:10.1109/LRA.2021.3098811. EDN:KUQTMXKrátký V. Alcántara A., Capitán J., Štěpán P., Saska M., Ollero A. Autonomous Aerial Filming With Distributed Lighting by a Team of Unmanned Aerial Vehicles. IEEE Robotics and Automation Letters. 2021;6(4):7580–7587. DOI:10.1109/LRA.2021.3098811. EDN:KUQTMXPirmagomedov R., Kirichek R., Blinnikov M., Koucheryavy A. UAV-based gateways for wireless nanosensor networks deployed over large areas // Computer Communications. 2019. Vol. 146. PP. 55–62. DOI:10.1016/j.comcom.2019.07.026. EDN:WTWZWCPirmagomedov R., Kirichek R., Blinnikov M., Koucheryavy A. UAV-based gateways for wireless nanosensor networks deployed over large areas. Computer Communications. 2019;146:55–62. DOI:10.1016/j.comcom.2019.07.026. EDN:WTWZWCDinh T.D., Pham V.D., Kirichek R., Koucheryavy A. Flying Network for Emergencies // Proceedings of the 21st International Conference on Distributed Computer and Communication Networks (DCCN, Moscow, Russia, 17–21 September 2018). Cham: Springer International Publishing, 2018. PP. 58–70. DOI:10.1007/978-3-319-99447-5_6. EDN:XXXINFDinh T.D., Pham V.D., Kirichek R., Koucheryavy A. Flying Network for Emergencies. Proceedings of the 21st International Conference on Distributed Computer and Communication Networks, DCCN, 17–21 September 2018, Moscow, Russia. Cham: Springer International Publishing; 2018. p.58–70. DOI:10.1007/978-3-319-99447-5_6. EDN:XXXINFGrois D., Nguyen T., Marpe D. Performance comparison of AV1, JEM, VP9, and HEVC encoders // Proceedings of the Conference on Optical Engineering + Applications “Applications of Digital Image Processing XL” (San Diego, United States, 6–10 August 2017). SPIE, 2018. Vol. 10396. PP. 68–79. DOI:10.1117/12.2283428Grois D., Nguyen T., Marpe D. Performance comparison of AV1, JEM, VP9, and HEVC encoders. Proceedings of the Conference on Optical Engineering + Applications “Applications of Digital Image Processing XL”, 6–10 August 2017, San Diego, United States. SPIE; 2018. vol.10396. p.68–79. DOI:10.1117/12.2283428Mansri I., Doghmane N., Kouadria N., Harize S., Bekhouch A. Comparative Evaluation of VVC, HEVC, H. 264, AV1, and VP9 Encoders for Low-Delay Video Applications // Proceedings of the Fourth International Conference on Multimedia Computing, Networking and Applications (MCNA, Valencia, Spain, 19–22 October 2020). IEEE, 2020. PP. 38–43. DOI:10.1109/MCNA50957. 2020.9264275Mansri I., Doghmane N., Kouadria N., Harize S., Bekhouch A. Comparative evaluation of VVC, HEVC, H. 264, AV1, and VP9 encoders for low-delay video applications. Proceedings of the Fourth International Conference on Multimedia Computing, Networking and Applications, MCNA, 19–22 October 2020, Valencia, Spain. IEEE; 2020. p.38–43. DOI:10.1109/MCNA50957.2020.9264275Layek M.A., Thai N.Q., Hossain M.A., Thu N.T., Tuyen L.P., Talukder A. Performance analysis of H.264, H.265, VP9 and AV1 video encoders // Proceedings of the 19th Asia-Pacific Network Operations and Management Symposium (APNOMS, Seoul, Korea (South), 27–29 September 2017). IEEE, 2017. PP. 322–325. DOI:10.1109/APNOMS.2017.8094162Layek M.A., Thai N.Q., Hossain M.A., Thu N.T., Tuyen L.P., Talukder A. Performance analysis of H.264, H.265, VP9 and AV1 video encoders. Proceedings of the 19th Asia-Pacific Network Operations and Management Symposium, APNOMS, 27–29 September 2017, Seoul, Korea (South). IEEE; 2017. p.322–325. DOI:10.1109/APNOMS.2017.8094162Jia Z., Li B., Li J., Xie W., Qi L., Li H., Lu Y. Towards Practical Real-Time Neural Video Compression // Proceedings of the Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR, 11–15 June 2025, Nashville, USA). 2025. PP. 12543–12552.Jia Z., Li B., Li J., Xie W., Qi L., Li H., Lu Y. Towards Practical Real-Time Neural Video Compression. Proceedings of the Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR, Nashville, USA, 11–15 June 2025. 2025. p.12543–12552.Березкин А.А., Вивчарь Р.М., Киричек Р.В. Подход к обоснованию требований к качеству видеопотока при FPV-управлении беспилотными системами // Труды учебных заведений связи. 2024. Т. 10. № 4. С. 7–15. DOI:10.31854/1813-324X-2024-10-4-7-15. EDN:JQQCXKBerezkin A.A., Vivhcar R.M., Kirichek R.V. Approach to Video Stream Quality Requirements Justification for FPV Control of Unmanned Systems. Proceedings of Telecommunication Universities. 2024;10(4):7–15. (in Russ.) DOI:10.31854/1813-324X-2024-10-4-7-15. EDN:JQQCXKБерезкин А.А., Вивчарь Р.М., Киричек Р.В. Модель системы управления мобильными роботизированными комплексами различного назначения // Электросвязь. 2023. № 8. С. 12–18. DOI:10.34832/ELSV.2023.45.8.002. EDN:XXOJNMBerezkin A.A., Vivhcar R.M., Kirichek R.V. Model of the mobile robotic complex management system. Electrosvyaz. 2023;8:12–18. (in Russ.) DOI:10.34832/ELSV.2023.45.8.002. EDN:XXOJNMFardo F.A., Conforto V.H., De Oliveira F.C., Rodrigues P.S. A formal evaluation of PSNR as quality measurement parameter for image segmentation algorithms // arXiv preprint arXiv:1605.07116. 2016.Fardo F.A., Conforto V.H., De Oliveira F.C., Rodrigues P.S. A formal evaluation of PSNR as quality measurement parameter for image segmentation algorithms. arXiv preprint arXiv:1605.07116. 2016.Nilsson J., Akenine-Möller T. Understanding SSIM // arXiv preprint. 2020. DOI:10.48550/arXiv.2006.13846Nilsson J., Akenine-Möller T. Understanding SSIM. arXiv preprint. 2020. DOI:10.48550/arXiv.2006. 13846González N., Solera M., Ruiz F., Gijón C., Toril M. A quality of experience model for live video in first-person-view drone control in cellular networks // Computer Networks. 2023. Vol. 237. P. 110089. DOI:10.1016/j.comnet.2023.110089. EDN:NLXOYIGonzález N., Solera M., Ruiz F., Gijón C., Toril M. A quality of experience model for live video in first-person-view drone control in cellular networks. Computer Networks. 2023;237:110089. DOI:10.1016/j.comnet.2023.110089. EDN:NLXOYILi S., Zhang Y., Edwards S., Blythe P.T. Exploration into the needs and requirements of the remote driver when teleoperating the 5G-enabled level 4 automated vehicle in the real world-a case study of 5G connected and automated logistics // Sensors. 2023. Vol. 23. Iss. 2. P. 820. DOI:10.3390/s23020820. EDN:JJHIFELi S., Zhang Y., Edwards S., Blythe P.T. Exploration into the needs and requirements of the remote driver when teleoperating the 5G-enabled level 4 automated vehicle in the real world-a case study of 5G connected and automated logistics. Sensors. 2023;23(2):820. DOI:10.3390/s23020820. EDN:JJHIFEJarvis B., Toumieh C., Floreano D. First-Person View Interfaces for Teleoperation of Aerial Swarms // IEEE Robotics and Automation Letters. 2025. Vol. 10. Iss. 5. PP. 4476–4483. DOI:10.1109/lra.2025.3553062. EDN:EKKALYJarvis B., Toumieh C., Floreano D. First-Person View Interfaces for Teleoperation of Aerial Swarms. IEEE Robotics and Automation Letters. 2025;10(5):4476–4483. DOI:10.1109/lra.2025.3553062. EDN:EKKALYInam R., Schrammar N., Wang K., Karapantelakis A., Mokrushin L., Feljan A.V., Fersman E. Feasibility assessment to realise vehicle teleoperation using cellular networks // Proceedings of the 19th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC, Rio de Janeiro, Brazil, 01–04 November 2016). IEEE, 2016. PP. 2254–2260. DOI:10.1109/ITSC.2016.7795920Inam R., Schrammar N., Wang K., Karapantelakis A., Mokrushin L., Feljan A.V., Fersman E. Feasibility assessment to realise vehicle teleoperation using cellular networks. Proceedings of the 19th International Conference on Intelligent Transportation Systems, ITSC, 01–04 November 2016, Rio de Janeiro, Brazil. IEEE; 2016. p.2254–2260. DOI:10.1109/ITSC.2016.7795920Silic M., Suznjevic M., Skorin-Kapov L. QOE Assessment of FPV Drone Control in a Cloud Gaming Based Simulation // Proceedings of the 13th International Conference on Quality of Multimedia Experience (QoMEX, Montreal, Canada, 14–17 June 2021). IEEE, 2021. PP. 175–180. DOI:10.1109/QoMEX51781.2021.9465385Silic M., Suznjevic M., Skorin-Kapov L. QOE Assessment of FPV Drone Control in a Cloud Gaming Based Simulation. Proceedings of the 13th International Conference on Quality of Multimedia Experience, QoMEX, 14–17 June 2021, Montreal, Canada. IEEE; 2021. p.175–180. DOI:10.1109/QoMEX51781.2021.9465385Streijl R.C., Winkler S., Hands D.S. Mean opinion score (MOS) revisited: methods and applications, limitations and alternatives // Multimedia Systems. 2016. Vol. 22. Iss. 2. PP. 213–227. DOI:10.1007/s00530-014-0446-1. EDN:FYGVYFStreijl R.C., Winkler S., Hands D.S. Mean opinion score (MOS) revisited: methods and applications, limitations and alternatives. Multimedia Systems. 2016;22(2):213–227. DOI:10.1007/s00530-014-0446-1. EDN:FYGVYFXu J., Xing L., Perkis A., Jiang Y. On the Properties of Mean Opinion Scores for Quality of Experience Management // Proceedings of the International Symposium on Multimedia (Dana Point, USA, 05–07 December 2011). IEEE, 2011. PP. 500–505. DOI:10.1109/ISM.2011.88Xu J., Xing L., Perkis A., Jiang Y. On the Properties of Mean Opinion Scores for Quality of Experience Management. Proceedings of the International Symposium on Multimedia, 05–07 December 2011, Dana Point, USA. IEEE; 2011. p.500–505. DOI:10.1109/ISM.2011.88Ribeiro F., Florêncio D., Zhang C., Seltzer M. CrowdMOS: An approach for crowdsourcing mean opinion score studies // Proceedings of the International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP, Prague, Czech Republic, 22–27 May 2011). IEEE, 2011. PP. 2416–2419. DOI:10.1109/ICASSP.2011.5946971Ribeiro F., Florêncio D., Zhang C., Seltzer M. CrowdMOS: An approach for crowdsourcing mean opinion score studies. Proceedings of the International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP, 22–27 May 2011, Prague, Czech Republic. IEEE; 2011. p.2416–2419. DOI:10.1109/ICASSP.2011.5946971Tommasi F., De Luca V., Melle C. Packet losses and objective video quality metrics in H.264 video streaming // Journal of Visual Communication and Image Representation. 2015. Vol. 27. PP. 7–27. DOI:10.1016/j.jvcir.2014.12.003Tommasi F., De Luca V., Melle C. Packet losses and objective video quality metrics in H.264 video streaming. Journal of Visual Communication and Image Representation. 2015;27:7–27. DOI:10.1016/j.jvcir.2014.12.003

The authors declare that there are no conflicts of interest present.