МЕТОДИ ІНТЕГРАЦІЇ GPS ТА ІВБ ДЛЯ ВИЗНАЧЕННЯ КООРДИНАТ ТРАНСПОРТНОГО ЗАСОБУ

Анотація

Стаття присвячена вирішенню задачі визначення координат транспортного засобу в системах телеметрії реального часу шляхом інтеграції даних глобальної навігаційної супутникової системи (GPS) та інерціального вимірювального блоку (ІВБ). Проведений комплексний аналіз існуючих підходів до злиття сенсорних даних дозволив сформулювати задачу в контексті вбудованих платформ реального часу з обмеженими обчислювальними ресурсами та підкреслив необхідність системного порівняльного оцінювання методів, які принципово відрізняються за обчислювальною складністю та точністю. Розглянуто три методи злиття сенсорних даних: комплементарний фільтр, який поєднує дані на основі частотного розділення джерел; розширений фільтр Калмана, який ґрунтується на лінеаризації нелінійної моделі руху через матриці Якобіана; та сигма-точковий (unscented) фільтр Калмана, який застосовує детерміноване сигма-точкове перетворення для апроксимації нелінійного поширення стану без лінеаризації. У статті обґрунтовано вибір методологічних засад, покладених в основу кожного з методів, зокрема кінематичної моделі стану транспортного засобу, що включає географічні координати, швидкість, курсовий кут та зміщення нуля сенсорів, а також метрик, використаних для їх кількісного порівняння — середньоквадратичної похибки позиціонування (RMSE), радіуса кола рівноймовірного відхилення (CEP), накопиченої похибки в режимі dead reckoning при відсутності GPS-сигналу та затримки оновлення. Зростаюча потреба в надійному позиціонуванні в умовах відсутності GPS-сигналу, у поєднанні з обмеженими обчислювальними ресурсами вбудованих телеметричних платформ та нелінійним характером кінематики транспортного засобу, зумовлює необхідність вироблення практичних критеріїв вибору фільтра з урахуванням апаратної платформи. Для вирішення цієї задачі всі три алгоритми реалізовано на єдиній апаратно-програмній платформі — одноплатному комп'ютері Raspberry Pi 5 під керуванням Python 3.11 — та перевірено на реальних даних руху, зібраних на маршруті протяжністю 4,7 км, з еталонною траєкторією, отриманою від RTK GPS-приймача. У статті наведено результати експериментального дослідження, що демонструють відносну ефективність запропонованих методів за показниками точності позиціонування, стійкості до втрати GPS-сигналу та поведінки при агресивному маневруванні. Крім того, викладено практичні рекомендації щодо вибору методу інтеграції залежно від обчислювальних обмежень цільової вбудованої платформи — від мікроконтролерних систем до одноплатних комп'ютерів і DSP-платформ.