Высокоточное позиционирование робототехнических комплексов на программных траекториях с использованием измерений спутниковых навигационных систем

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Основной проблемой при обработке спутниковых измерений остается борьба с их помехами, особенно интенсивными в условиях пересеченной местности, городской инфраструктуры, при усилении атмосферных возмущений, создании искусственных помех. Практика применения спутниковых навигационных систем последних лет показала неэффективность использования в подобных условиях традиционных методов обработки спутниковых сообщений, построенных на основе метода наименьших квадратов или его модификаций. Данные алгоритмы не в состоянии обеспечить требуемую точность пространственной ориентации для подвижных робототехнических комплексов, функционирующих в условиях интенсивных возмущений различной физической природы. Это приводит к необходимости применения алгоритмов обработки стохастической информации, более эффективных, чем метод наименьших квадратов, в частности построенных на основе теории нелинейной стохастической фильтрации. Основной трудностью в этом случае является синтез уравнений движения робототехнических комплексов, инвариантных к виду их движения и случайным условиям среды функционирования. В то же время, как показывает практика, подавляющее большинство комплексов движется по программным траекториям, обеспечивающим возможность аналитического описания параметров их движения, что создает предпосылки к решению задачи синтеза данных уравнений.

Материалы и методы. Предложен навигационный алгоритм для робототехнических комплексов, движущихся по заданной траектории в условиях случайных возмущающих факторов. В основу алгоритма положено комплексирование методов нелинейной стохастической фильтрации для оценки состояния динамических систем, функционирующих в условиях помех, с нетрадиционными алгоритмами обработки спутниковых измерений и данных электронных карт.

Результаты. Для робототехнического комплекса, осуществляющего экологический мониторинг, моделировалось движение в плоскости местного меридиана из начальной точки с долготой 30º и широтой 45º. Выполнен анализ точности разработанного алгоритма путем оценки траектории робототехнического комплекса при использовании двух классов спутниковых навигационных систем — средней и низкой точности.

Обсуждения и заключение. Результаты численного эксперимента в совокупности с отмеченными выше преимущественными особенностями предложенного метода позволяют сделать вывод о возможности его эффективного практического применения для позиционирования подвижных робототехнических комплексов.

Об авторах

Сергей Викторович Соколов

Московский технический университет связи и информатики; Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте

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

д-р техн. наук, профессор, заведующий кафедрой информатики и вычислительной техники; главный научный сотрудник, научный отдел, департамент научных исследований, аналитики и совершенствования научно-технической деятельности

Россия, Москва; Москва

Андрей Леонидович Охотников

Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте

Автор, ответственный за переписку.
Email: a.ohotnikov@vniias.ru
ORCID iD: 0000-0002-2863-5863

заместитель начальника Департамента — начальник отдела стратегического развития

Россия, Москва

Даниил Витальевич Маршаков

Московский технический университет связи и информатики

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

канд. техн. наук, доцент кафедры информатики и вычислительной техники

Россия, Москва

Ирина Витальевна Решетникова

Московский технический университет связи и информатики

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

канд. техн. наук, доцент кафедры инфокоммуникационных технологий и систем связи

Россия, Москва

Список литературы

  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.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

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».