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

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.

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. Nadler A., Bar-Itzhack I. 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.

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.

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.

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.

12. 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.

13. 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.

14. Тихонов В. И., Харисов В. Н. Статистический анализ и синтез радиотехнических устройств и систем. М.: Радио и связь; 2004. 608 p.

15. 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.

16. 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.

17. 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.

18. Simandl M., Kralovec J. Filtering, prediction and smoothing with Gaussian sum representation. IFAC Proceedings Volumes. 2020;33(15):1157-1162. https://doi.org/10.1016/s1474-6670(17)39910-x.

19. 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.

20. 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;53:133-134. https://doi.org/10.3103/s0025654418050114.

21. Kucherenko P. A., Sokolov S. V. Analytical Approximation of Functional Dependences of the Geodesic Line Parameters. Mechanics of Solids. 2020;55(8):1210-1215. https://doi.org/10.3103/s0025654420080130.