Современные системы управления движением беспилотных транспортных средств требуют высокой точности определения геопозиции. В условиях городской застройки или сложного рельефа использование только спутниковых навигационных систем (GNSS) оказывается недостаточным: сигнал подвержен затуханию, мультипути или даже полному отсутствию. Инерциальные навигационные системы (INS), в свою очередь, обеспечивают автономность, но страдают от накопления ошибок. Методы визуальной одновременной локализации и построения карт (V-SLAM) позволяют использовать данные с камер для уточнения положения, однако подвержены дрейфу масштаба и зависят от условий освещённости и структуры сцены.

Предлагаемый проект направлен на разработку алгоритма уточнения местоположения беспилотного транспортного средства с использованием недорогих электронных компонентов (GNSS-приёмник, IMU и камеры). В основе лежит интеграция данных от различных сенсоров с помощью фильтра Калмана, что позволяет компенсировать индивидуальные недостатки каждого источника и повысить устойчивость решения в сложных навигационных условиях.

Цель работы заключается в обеспечении уровня точности, достаточного для реализации active lane control — удержания автомобиля не только на нужной дороге, но и внутри конкретной полосы движения, в соответствии с требованиями navigation accuracy requirements for intelligent transportation systems (ITSs).

Практическая значимость проекта состоит в создании доступного по стоимости и аппаратной сложности прототипа системы, который может быть применён для беспилотного транспорта, а также в задачах удалённой диспетчеризации и мониторинга транспортных средств.

На страницу проекта