Часть 2. Теория: как работает инерциальная навигация и почему она «плывёт»

Моя цель - предложение широкого ассортимента товаров и услуг на постоянно высоком качестве обслуживания по самым выгодным ценам.

Датчики: акселерометры, гироскопы, магнитометры

В основе любой ИНС — инерциальный измерительный модуль (IMU). Типичный IMU включает три взаимно перпендикулярных акселерометра и три гироскопа, иногда ещё три магнитометра (dewesoft.com). Акселерометры измеряют специфическую силу — разницу между истинным ускорением и ускорением свободного падения. Гироскопы измеряют угловую скорость. Магнитометры оценивают вектор магнитного поля Земли и позволяют корректировать курс. Такой 9‑осевой датчик иногда называют «AHRS» — системой ориентации и направления (attitude and heading reference system). В нашем проекте используется MEMS‑IMU с 6 степенями свободы и встроенным термодатчиком.

Координатные системы и ремённый алгоритм

Изначально инерциальные системы строились на гиростабилизированных платформах: набор гироскопов поддерживал устойчивое положение платформы, на которой устанавливались акселерометры. Это дорого и тяжело. Современные системы используют «ремённую» (strap‑down) схему: датчики жёстко закреплены на корпусе, а вычислитель в реальном времени пересчитывает измерения из «телесной» системы координат в «навигационную» (обычно связанная с Землёй или локальной плоскостью). Для этого используются кватернионы или матрицы направляющих косинусов. Главная задача — вычислить матрицу поворота из тела в навигационную систему, интегрируя угловые скорости гироскопов; затем ускорения, измеренные в корпусной системе, преобразовать в навигационную и интегрировать для получения скоростей и координат.

В учебнике под редакцией Чёрного и Кораблина подробно разбирается вывод уравнений движения для летательных аппаратов. Например, скорость в навигационной системе vn\mathbf{v}_{n}vn​ связана с интегралом от специфической силы fn\mathbf{f}_{n}fn​ и компенсацией вращения Земли и транспортных эффектов:

где ωie\boldsymbol{\omega}_{ie}ωie​ — вектор угловой скорости вращения Земли, ωen\boldsymbol{\omega}_{en}ωen​ — угловая скорость навигационной системы относительно Земли, gn\mathbf{g}_{n}gn​ — вектор местного притяжения. В простых наземных приложениях мы часто пренебрегаем вращением Земли, но в авиации и при длительных полётах эти поправки важны. Наша разработка, ориентированная на частную авиацию, использует упрощённую модель плоской Земли, но учитывает изменение гравитации с высотой и широтой.

Откуда берётся дрейф

Инерциальная система автономна, но из‑за неидеальности датчиков её ошибки накапливаются. Малейшие смещения нулевого уровня акселерометров или гироскопов, шумы и квантование при интегрировании превращаются в существенно растущую ошибку. Как отмечает статья в Википедии, даже акселерометр с погрешностью 10 µg приводит к ошибке около 50 м за 17 минут. Поэтому ИНС обычно сочетают с внешними источниками измерений — радиовысотометрами, барометрами, GNSS и так далее.

Фильтр Калмана и метод наименьших квадратов

Чтобы уменьшать дрейф, навигационная система применяет алгоритмы оптимальной оценки. Наиболее известный — фильтр Калмана, придуманный в 1960 году Р. Калманом. Согласно технической статье компании VectorNav, фильтр Калмана обеспечивает оптимальную оценку состояния системы при наличии шумных измерений и неполного знания динамики (vectornav.com). Он похож на метод наименьших квадратов, но работает последовательно: модель состояния прогнозирует координаты и скорости, а затем, как только появляются новые измерения (например, от GPS), фильтр уточняет прогноз, учитывая доверительные интервалы (матрицы ковариации). В результате получается оценка с минимальной дисперсией, а также оценка собственных ошибок.

Фильтр Калмана особенно эффективен в навигации: он позволяет объединять данные с разных сенсоров, даже если они измеряют разные величины (скорости, ускорения, угловые скорости), и распределять веса между ними в зависимости от точности. В последующих частях я расскажу, как применял этот фильтр, а также другие методы — взвешенные средние и метод наименьших квадратов — и сравню их на примере имитаций.

Необходимость магнитометра и барометра

Хотя основную навигацию обеспечивают акселерометры и гироскопы, для устойчивого курса полезно использовать магнитометр. Он измеряет направление магнитного поля Земли и позволяет корректировать угловой дрейф по курсу. Некоторые системы используют барометр (датчик давления) для определения высоты и калибровки интегрированного по вертикали ускорения. В нашем первом прототипе магнитометр и барометр не устанавливались, чтобы упростить схему, но в следующих версиях эти датчики планируются.

В следующей части я перейду от абстрактной теории к «железу» и расскажу, как выбирались компоненты будущего навигатора.

Источник: https://habr.com/ru/articles/934286/


Интересные статьи

Интересные статьи

Картинка сгенерированая по запросу "сгенерируй картинку про битрикс24 и искусственный интеллект" неплохо отражает итоговые результаты
Привет, Хабр! Меня зовут Анастасия Соколенко и с теми, кто читал мои предыдущие статьи, мы уже знакомы. Я отвечаю за безопасную разработку в Битрикс, а здесь рассказываю о том, как разработчикам делат...
Всем привет! На связи Олег Малахов, компания AGIMA. Каждую неделю мы тут составляем подборку самых громких, странных или просто любопытных новостей, которые вы могли пропустить. Самое то, чтобы лениво...
Привет, это Дима, бэкенд-разработчик из Hawking Bros. Сегодня я расскажу о решении задачи, с которой мы столкнулись при реализации нестандартной логики инфоблоков на проекте с битриксовой многосайтово...
Продолжаем нашу подборку интересных материалов (1, 2, 3, 4, 5, 6). На этот раз предлагаем послушать курс об алгоритмах интеллектуальной обработки больших объёмов данных и два новы...