High-precision positioning of robotic systems on programme trajectories using satellite navigation measurements

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. The main issue in processing satellite measurements remains the struggle with their interference, especially intensive in rugged terrain, cities, atmospheric disturbances and artificial interference. Use of satellite navigation in recent years shows that such conditions undermine traditional satellite signal processing methods based on the least squares method or its’ modifications. These algorithms are unable to provide the required accuracy of spatial orientation for mobile robotic systems operating under intensive disturbances of various physical nature. This requires new algorithms for processing stochastic information more efficient than the least squares method, in particular, based on the theory of nonlinear stochastic filtration. The main challenge in this case is the synthesis of equations of motion of robotic complexes invariant to its type and random conditions of the environment of its functioning. At the same time, as practice shows, the vast majority of complexes move along programme trajectories that allow for analytical description of their motion parameters, which creates prerequisites for solving the problem of synthesis of these equations.

Materials and methods. This paper proposes a navigation algorithm for robotic systems moving along a given trajectory under random perturbing factors. The algorithm is based on the combination of nonlinear stochastic filtering methods for estimating the state of dynamic systems operating under disturbances with non-traditional algorithms for processing satellite measurements and electronic map data.

Results. For an environmental monitoring robot system, the authors modelled the motion in the plane of the local meridian from an initial point with longitude 30° and latitude 45°. The paper analyses the accuracy of the developed algorithm by estimating the trajectory of the robotic system using two classes of satellite navigation systems: medium and low precision.

Discussion and conclusion. The results of the numerical experiment together with the above-mentioned advantages of the proposed method allow us to consider its effective practical application for positioning of mobile robotic systems.

About the authors

Sergey V. Sokolov

Moscow Technical University of Communications and Informatics; Research and Design Institute of Informatisation, Automation and Communication on Railway Transport

Email: a.ohotnikov@vniias.ru
ORCID iD: 0000-0002-5246-841X

Dr. Sci. (Eng.), Professor, Head of the Department of Informatics and Computer Engineering; Chief Researcher of the Department of Scientific Research, Analytics and Improvement of Scientific and Technical Activity

Russian Federation, Moscow; Moscow

Andrey L. Okhotnikov

Research and Design Institute of Informatisation, Automation and Communication on Railway Transport

Author for correspondence.
Email: a.ohotnikov@vniias.ru
ORCID iD: 0000-0002-2863-5863

Deputy Head of the Department – Head of the Strategic Development Department

Russian Federation, Moscow

Daniil V. Marshakov

Moscow Technical University of Communications and Informatics

Email: a.ohotnikov@vniias.ru
ORCID iD: 0000-0001-5795-8146

Cand. Sci. (Eng.), Associate Professor of the Department of Informatics and Computer Engineering

Russian Federation, Moscow

Irina V. Reshetnikova

Moscow Technical University of Communications and Informatics

Email: a.ohotnikov@vniias.ru
ORCID iD: 0000-0001-7318-7396

Cand. Sci. (Eng.), Associate Professor of the Department of Infocommunication Technologies and Communication Systems

Russian Federation, Moscow

References

  1. Bhatti J., Humphreys T. Hostile control of ships via false GPS signals: Demonstration and detection. NAVIGATION: Journal of The Institute of Navigation. 2017;64(1):51-66. https://doi.org/10.1002/navi.183.
  2. NadlerA., Bar-ItzhackI.Y. An Efficient Algorithm For Attitude Determination Using GPS. In: Proceedings of the 11th International Technical Meeting of the Satellite Division of The Institute of Navigation (ION GPS 1998). [S. l.]; 1998. p. 1783–1789.
  3. Соловьев Ю.А. Системы спутниковой навигации. М.: ЭкоТрендз, 2000. 270 с. Solov'ev Yu.A. Satellite navigation systems. Moscow: Eko-Trendz Publ.; 2000. 270 p. (In Russ.).
  4. Closas P., Luise M., Avila-Rodriguez J., Hegarty C., Lee J. Advances in signal processing for GNSSs [From the Guest Editors]. IEEE Signal Processing Magazine. 2017;34(5):12-15. https://doi.org/10.1109/ msp.2017.2716318.
  5. Яценков В.С. Основы спутниковой навигации. Системы GPS NAVSTAR и ГЛОНАСС. М.: Горячая линия-Телеком, 2005. 272 с. Yatsenkov V.S. Fundamentals of satellite navigation. GPS, NAVSTAR and GLONASS systems. Moscow: Goryachaya liniya-Telekom Publ.; 2005. 272 p. (In Russ.).
  6. Сетевые спутниковые радионавигационные системы / В.С. Шебшаевич [и др.]; под ред. В.С. Шебшаевича. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Радио и связь, 1993. 414 с. Shebshayevich V.S., Dmitriyev P.P., Ivantsevich I.V. Kalugin A.V., KovalevskiyE.G., KudryavtsevI.V., et al. Network satellite radio-navigation systems. 2nd ed., revised and expanded. Moscow: Radio i svyaz' Publ.; 1993. 414 p. (In Russ.).
  7. Amin M.G., Closas P., Broumandan A., Volakis J. Vulnerabilities, threats, and authentication in satellite-based navigation systems. Proceedings of the IEEE. 2016;104(6):1169-1173. https://doi.org/10.1109/ jproc.2016.2550638.
  8. ГЛОНАСС. Принципы построения и функционирования / под ред. А.И. Перова, В.Н. Харисова. Изд. 4-е, перераб. М.: Радиотехника, 2010. 800 p. Perov A.I., Kharisov V.N. (eds.) GLONASS. Principal structure and functions. 4th ed., revised. Moscow: Radiotekhnika Publ.; 2010. 800 p. (In Russ.).
  9. Closas P., Fernandez-Prades C., Fernandez-Rubio J.A. A Bayesian approach to multipath mitigation in GNSS receivers. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing. 2009;3(4):695-706. https://doi. org/10.1109/jstsp.2009.2023831.
  10. Ferrero A., Ferrero R., Jiang W., Salicone S. The Kalman Filter Uncertainty Concept in the Possibility Domain. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2019;68(11):4335-4347. https://doi.org/10.1109/tim.2018.2890317.
  11. Al Bitar N., Gavrilov A. A novel approach for aiding unscented Kalman filter for bridging GNSS outages in integrated navigation systems. NAVIGATION: Journal of The Institute of Navigation. 2021;68(3):521-539. https://doi.org/10.1002/navi.435.
  12. Wang D., Ly H., Wu J. Augmented Cubature Kalman filter for nonlinear RTK/MIMU integrated navigation with non-additive noise. Measurement. 2017;97:111-125. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2016.10.056.
  13. Celentano L., Basin M.V. Optimal Estimator Design for LTI Systems with Bounded Noises Disturbances and Nonlinearities Circuits Systems and Signal Processing. Circuits, Systems and Signal Processing. 2021;40:3266-3285. https://doi.org/10.1007/s00034-020-01635-z.
  14. Dunik J., Biswas S.K., Dempster A.G., Pany T., Closas P. State Estimation Methods in Navigation: Overview and Application. IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine. 2020;35(12):16-31. https://doi.org/10.1109/maes.2020.3002001.
  15. Тихонов В.И., Харисов В.Н. Статистический анализ и синтез радиотехнических устройстви систем. М.: Радио и связь; 2004. 608 p. Tikhonov V.I., Kharisov V.N. Statistical analysis and synthesis of radio engineering devices and systems. Moscow: Radio i svyaz' Publ.; 2004. 608 p. (In Russ.).
  16. Langel S., Crespillo O.G., Joerger M. Overbounding the effect of uncertain Gauss-Markov noise in Kalman filtering Navigation. NAVIGATION: Journal of The Institute of Navigation. 2021;68(2):259-276. https://doi.org/10.1002/navi.419.
  17. Asgari M., Khaloozadeh H. Robust extended Kalman filtering for nonlinear systems with unknown input: a UBB model approach. IET Radar, Sonar and Navigation. 2020;14(11):1837-1844. https://doi.org/10.1049/iet-rsn.2020.0258.
  18. Miller B.M., Kolosov K.S. Robust estimation based on the least absolute deviations method and the Kalman filter. Automation and Remote Control. 2020;81(11):1994-2010. https://doi.org/10.1134/s0005117920110041.
  19. Simandl M., Kralovec J. Filtering, prediction and smoothing with Gaussian sum representation. IFAC Proceedings Volumes. 2020;33(15):11571162. https://doi.org/10.1016/s14746670(17)39910x.
  20. Охотников А. Л., Цветков В. Я., Козлов А. В. Алгоритмы транспортных киберфизических систем // Железнодорожный транспорт. 2021. № 12. С. 49–53. EDN: https://elibrary.ru/kjwwmq. Okhotnikov A.L., Tsvetkov V.Ya., Kozlov A.V. Algorithms of transport cyberphysical systems. Zheleznodorozhnyy transport. 2021;(12):4953. (In Russ.). EDN: https://elibrary.ru/kjwwmq.
  21. Kucherenko P. A., Sokolov S. V. Analytical Solution of the Navigation Problem on the Orthodromic Trajectory in the Greenwich Coordinate System. Mechanics of Solids. 2018;53:133134. https://doi.org/10.3103/s0025654418050114.
  22. Kucherenko P. A., Sokolov S. V. Analytical Approximation of Functional Dependences of the Geodesic Line Parameters. Mechanics of Solids. 2020;55(8):12101215. https://doi.org/10.3103/s0025654420080130.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».