Выход из многолучевости: оптимизация на основе графов для надёжной навигации

Беспилотные автомобили и наружные мобильные роботы, чтобы достичь точности позиционирования хотя бы меньше нескольких метров, должны преодолевать многолучевые сигналы, состоящие из множества отражённых и преломленных сигналов. Этого недостаточно для автономной навигации. Комбинирование ГНСС с другими датчиками и данными 3D-картографии очень сложно и дорого. То есть существует потребность в повышении точности позиционирования в городских условиях с использованием только ГНСС.

В последнее время внимание привлекают методы, использующие оптимизацию на основе графов, включая исследования в области робототехники и компьютерного зрения. По сравнению с традиционными подходами к фильтрации, такой подход обычно обеспечивает лучшую производительность при интеграции с несколькими датчиками.

Надёжная и точная оценка положения транспортного средства путём добавления нового типа ограничения в оптимизацию на основе графа использует один приёмник с ГНСС-кинематикой относительного времени в реальном времени (TR-RTK), точным ограничением между прошлыми и текущими точками пересечения. Кроме того, добавление смещения часов между ГНСС с несколькими созвездиями в качестве оцениваемого состояния и использование переключаемого ограничения для исключения наблюдений псевдодальности и доплеровской частоты с несколькими ГНСС, которые включают ошибки многолучевости, повышает точность позиционирования.

Проблему позиционирования ГНСС можно свести, таким образом, к задаче оптимизации путём построения графа показателей на основе наблюдений ГНСС.

Точность оценки положения с помощью оптимизации графа показателей существенно зависит от структуры графа и типа используемых факторов. Самая простая структура в качестве границ напрямую использует положение и скорость, вычисленные ГНСС, и называется «слабая связь» (LC). «Сильная связь» (ТС) использует псевдодальность и доплеровские наблюдения от каждого спутника ГНСС в качестве границ. В случае TC к расчётному состоянию необходимо добавить смещение часов приёмника ГНСС. По сравнению с LC, TC может обрабатывать наблюдения с каждого спутника независимо, поэтому к наблюдениям каждого спутника можно применять методы исключения выбросов, такие как переключаемые ограничения. Поэтому ожидается, что TC повысит точность позиционирования в условиях многолучевости.

Однако точность наблюдений псевдодальностей находится на уровне метра и подвержена многолучевому распространению сигналов. Здесь мы добавляем ограничения TR-RTK-GNSS сантиметрового уровня в структуру графа на основе TC, используя наблюдения из группировки с несколькими ГНСС, чтобы обеспечить надёжное позиционирование ГНСС в многолучевых средах.

Для подтверждения эффективности предложенного метода в Японии были проведены тесты кинематического позиционирования с использованием транспортного средства в реальных городских условиях. Для оценки использовалась система с многочастотным приёмником ГНСС и высококачественным IMU. Результаты показывают, что предлагаемый метод имеет самую высокую точность по сравнению с общим методом позиционирования по одной точке, комбинированным методом со свободной связью и комбинированным методом TC.

Источник: «Вестник ГЛОНАСС» по материалам Inside GNSS