Инерциально-одометрический модуль радионавигационного устройства «ЭРА-ГЛОНАСС» для двухколесных средств в условиях потери спутниковых радиосигналов
DOI:
https://doi.org/10.22213/2413-1172-2025-4-83-97Ключевые слова:
глобальная навигационная спутниковая система, бесплатформенная инерциальная навигационная система, интеграция радионавигационного оборудования с одометром, фильтр Калмана, двухколесный транспорт, mems-датчикиАннотация
Статья посвящена разработке и исследованию инерциально-одометрического модуля для двухколесных транспортных средств, улучшающего характеристики радионавигационного устройства «ЭРА-ГЛОНАСС» в условиях плохих спутниковых радиосигналов или их временной недоступности. Для этого использована математическая модель интегрированной навигационной системы на основе расширенного фильтра Калмана, в которой данные от MEMS-акселерометров и гироскопов дополняются сигналами от одометра и объединяются в замкнутый контур коррекции. Для верификации эффективности алгоритма проведены натурные испытания с использованием эталонной высокоточной спутниковой навигации, позволяющей количественно оценить погрешность предложенного решения на тестовом маршруте, имитирующем реальные условия движения. Экспериментальные исследования показали, что предложенный алгоритм позволяет эффективно подавлять характерный для бесплатформенных инерциальных навигационных систем кубический дрейф ошибки определения положения двухколесного транспортного средства. В условиях длительного отсутствия сигнала глобальной навигационной спутниковой системы гибридная система демонстрировала среднеквадратическую ошибку определения положения менее 5 % от пройденного пути, тогда как ошибка инерциальной навигации, как правило, превышает 20 %. Ключевым достижением стало успешное подавление накопления ошибки по курсу за счет использования одометрической информации. В рамках предложенного алгоритма реализован адаптивный детектор нулевой скорости, основанный на анализе нормы ускорения и угловой скорости, что позволяет выполнять коррекцию в подходящих условиях движения и дополнительно ограничивать дрейф. Анализ траекторий после выполнения сложных маневров (резкие повороты, разгоны и торможения) подтвердил устойчивость алгоритма к воздействию динамических кренов и кратковременным проскальзываниям колес. Однако установлено, что длительные интенсивные проскальзывания приводят к значительному росту позиционной ошибки, требующему последующей инициализации системы по сигналам навигационной спутниковой системы.Библиографические ссылки
Аналитическое прогнозирование оптимальной траектории движения мобильного робота / А. А. Лобатый, Д. В. Капский, А. К. Ибрагим, И. А. Шишковец // Системный анализ и прикладная информатика. 2022. № 2. С. 21-26.
Соколов С. В., Маршаков Д. В., Чуб Е. Г. Устойчивое решение задачи автономной навигации подвижных объектов на аналитических траекторных интервалах по результатам инерциальных измерений // Измерительная техника. 2024. № 4. С. 4-15. DOI:10.32446/0368-1025it.2024-4-4-15
Неусыпин К. А., Пролетарский А. В., Селезнёва М. С. Алгоритмы комплексирования инерциальной навигационной системы с датчиками угловых ускорений // Механика и мехатроника. 2023. Т. 24, № 2. С. 107-112. DOI: 10.17587/mau.24.107-112
Килин А. А., Караваев Ю. Л., Шестаков В. А. Движение без проскальзывания и отрыва от поверхности четырехколесного высокоманевренного мобильного робота // Мехатроника, автоматизация, управление. 2023. № 24 (8). С. 403-411. DOI: 10.17587/mau.24.403-411
Прохорцов А. В., Балабаев О. С. Обзор бесплатформенных инерциальных навигационных систем отечественного и импортного производства // Известия ТулГУ. Серия: Технические науки. 2024. № 7. С. 350-355. DOI: 10.24412/2071-6168-2024-7-350-351
Обзор методов комплексирования в интегрированных навигационных системах / М. Б. Богданов, А. В. Прохорцов, В. А. Смирнов, В. В. Савельев, А. Э. Соловьев // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2020. № 5. С. 118-126. DOI: 10.24411/ 2071-6168-2020-00044
Иванов В. Ф., Охотников А. Л., Градусов А. Н. Алгоритм комплекси-рования сенсорных данных для задач автоматического управления подвижным составом // Автоматика на транспорте. 2024. № 4. С. 360-371. DOI: 10.20295/2412-9186-2024-10-04-360-371
Liu N. , Chen T. , Wang Y. , Zhao. H. (2025) Adaptive Kalman Filter Integrated Navigation Measurement Enhanced by Convolutional and Recurrent Neural Networks for Vehicle Motion State Recognition. Measurement, vol. 231, no. 113456. DOI: 10.1016/j.measurement.2025.116907
Крамлих А. B., Николаев П. Н., Рылько Д. В. Бортовой двухэтапный алгоритм определения ориентации наноспутника SamSat-ION // Гироскопия и навигация. 2023. № 31 (2). С. 65-85. EDN FBUMKZ
Ge Y. , Liu H. , Zhang Z. (2025) Noise Processing Method of MEMS Tilt Sensor Us-ing Quantum Particle Swarm Optimization and Kalman Filter // IEEE Sensors Access, vol. 13, pp. 67239-67249. DOI: 10.1109/ACCESS. 2025.3552945
Брич И. А. Сравнительный анализ алгоритмов фильтрации данных инерциальных датчиков // Политехнический молодежный журнал. 2023. № 2 (79). DOI: 10.18698/2541-8009-2023-2-864
Ostermeier M., Sindinger S.-L. , Marschall D. (2024) IMU Based Assesment of Rider Kinematics in Motocross - a Pilot Study // Applied Human Factors and Ergonomics: Open Access Proceedings, pp. 2167-2172. DOI: 10.54941/ ahfe1005784
Zhang R., Zhou M., Shen L., Sun Y. (2020) Adaptive Fusion Algrithm for Low Cost Inertial and GNSS Measurements with Application in Autonomous Navigation // Chinese Journal of Aeronautics, vol. 33, no. 12, pp. 3089-3102. DOI: 10.1016/j.cja.2020.03.008
Faraji J., Keighobadi J., Janabi Sharifi F. (2025) Design and implementation of an adaptive extend-ed Kalman filter with interval type 3 fuzzy set for an attitude and heading reference system // Signal Processing, vol. 223, 109947. DOI: 10.1016/j.sigpro.2025.109947
Козадаев К. В. Кватернионный базис для алгоритма бесплатформенной инерциальной навигационной системы БПЛА // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С: Фундаментальные науки. 2020. № 4. С. 10-14.
Василюк Н. Н. Слабое комплексирование инерциальных и спутниковых измерений с помощью расширенного фильтра Калмана с кватернионным представлением ориентации // Проблемы управления. 2019. № 4. С. 20-28. DOI: 10.25728/pu.2019.4.8
Реализация алгоритмов ориентации бесплатформенных инерциальных навигационных систем / В. В. Матвеев, М. Г. Погорелов, В. В. Лихошерст, А. В. Каликанов, М. Д. Кирсанов, Д. С. Стрельцов, А. Г. Колесникова // Известия ТулГУ. Технические науки. 2022. № 12.
Фокин Г. А., Владыко А. Г. Позиционирование транспортных средств с комплексированием дальномерных, угломерных и инерциальных измерений в расширенном фильтре Калмана // Труды учебных заведений связи. 2021. Т. 7, № 2. С. 51-67. DOI: 10.31854/1813-324X-2021-7-2-51-67
Голован А. А. Интеграционное решение «БИНС-одометр»: позиционный вариант // Гироскопия и навигация. 2021. № 2 (113). С. 110-125. DOI: 10.17285/0869-7035.0066
Wahlström J., Skog I. (2021) Fifteen Years of Progress at Zero Velocity: a Review // IEEE Sensors Journal, vol. 21, no. 2, pp. 1139-1151. DOI: 10.1109/ JSEN.2020.3018880
Bellés A., Medina D., Chauchat P., Labsir S., Vilà Valls J. (2024) Robust Error State Kalman Type Filters for Attitude Estimation // EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, vol. 2024, no. 75, 19 p.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2025 В В Никитин, С У Увайсов, К В Шишаков
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
