Интернет конференция по проблемам теории и практики управления

Название: Определение навигационных параметров динамических объектов на основе адаптивной сенсорной интеграции в интеллектуальных транспортных системах
Автор: Петр Михайлович Трефилов
Аннотация:
В работе рассматривается задача построения системы локального позицио-нирования, предназначенной для применения в составе интеллектуальных транспортных систем, а также на борту беспилотных летательных аппа-ратов, работающих в условиях нестабильной или недоступной спутниковой навигации. Предложена архитектура, основанная на адаптивной сенсорной интеграции с использованием расширенного фильтра Калмана и фильтра частиц, реализующая динамическое переключение между алгоритмами в за-висимости от уровня доверия к входным данным. Проведено моделирование движения БПЛА в условиях плотной городской застройки, где характерны эффекты многолучевости, экранирования и временные провалы в GNSS-сигнале. Результаты численного эксперимента показали, что предлагаемая система позволяет сохранить точность позиционирования в пределах 2–4 метров даже при значительных выбросах в спутниковых измерениях. В условиях отсутствия GNSS используются альтернативные источники – инерциальные данные и измерения от систем измерения интеллектуальной транс-портной системы. Предложенное решение демонстрирует высокую устойчивость, отказоустойчивость и применимость в задачах мониторинга, диагностики и управления подвижными объектами в рамках киберфизических инфраструктур.
Ключевые слова:
Позиционирование, сенсорная интеграция, расширенный фильтр Калмана, фильтр частиц, интеллектуальная транспортная система.

Название: Определение навигационных параметров динамических объектов на основе адаптивной сенсорной интеграции в интеллектуальных транспортных системах
Автор: Петр Михайлович Трефилов
Аннотация:
позиционирования, предназначенной для применения в составе интеллектуальных транспортных систем, а также на борту беспилотных летательных аппаратов, работающих в условиях нестабильной или недоступной спутниковой навигации. Предложена архитектура, основанная на адаптивной сенсор-ной интеграции с использованием расширенного фильтра Калмана и фильтра частиц, реализующая динамическое переключение между алгоритмами в зависимости от уровня доверия к входным данным. Проведено моделирование движения БПЛА в условиях плотной городской застройки, где характерны эффекты многолучевости, экранирования и временные провалы в GNSS-сигнале. Результаты численного эксперимента показали, что предлагаемая система позволяет сохранить точность позиционирования в пределах 2–4 метров даже при значительных выбросах в спутниковых измерениях. В условиях отсутствия GNSS используются альтернативные источники – инерциальные данные и измерения от систем измерения интеллектуальной транспортной системы. Предложенное решение демонстрирует высокую устойчивость, отказоустойчивость и применимость в задачах мониторинга, диагностики и управления подвижными объектами в рамках киберфизических инфраструктур
Ключевые слова:
Позиционирование, сенсорная интеграция, расширенный фильтр Калмана, фильтр частиц, интеллектуальная транспортная система.

Название: АЛГОРИТМ ИНТЕГРАЦИИ СЕНСОРНЫХ ДАННЫХ ДЛЯ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ АВТОНОМНЫХ РОБОТОВ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ТРАНСПОРТНОЙ СРЕДЕ
Автор: Петр Михайлович Трефилов
Аннотация:
В данной работе рассматривается разработка и экспериментальная проверка алгоритма интеграции сенсорных данных для оценки состояния автономных объектов в интеллектуальных транспортных среде (ИТС). Основное внимание уделяется обеспечению точности навигации в сложных и динамически изменяющихся условиях городской среды, где традиционные методы навигации, такие как GPS, могут быть недостаточно эффективными. Предложен-ный алгоритм объединяет данные от различных сенсоров (LIDAR, камеры, инерциальные сенсоры, GPS) и элементов ИТС, обеспечивая точную оценку положения и траектории движения автономных систем. Экспериментальные результаты, полученные в условиях имитационного моделирования и натурных испытаний, подтвердили повышение точности, что делает его перспективным для применения в автономных транспортных средствах. В работе также обсуждаются возможности дальнейшего развития алгоритмов машинного обучения и методов защиты данных для улучшения эффективности и безопасности навигационных систем в ИТС
Ключевые слова:
интеграция сенсорных данных, интеллектуальные транспортные системы, автономные объекты, алгоритмы навигации, безопасность

Название: ФОРМИРОВАНИЕ ДОСТОВЕРНОЙ НАВИГАЦИОН-НОЙ ИНФОРМАЦИИ В ЗАДАЧАХ ОРИЕНТАЦИИ И НАВИГАЦИИ АВТОНОМНЫХ РОБОТОТЕХНИЧЕ-СКИХ УСТРОЙСТВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИН-ФРАСТРУКТУРЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ТРАНС-ПОРТНОЙ СРЕДЫ
Автор: Петр Михайлович Трефилов
Соавторы:
Романова М.А.
Аннотация:
В условиях развития интеллектуальной транспортной среды немаловажную роль влияет точное позиционирование автономных робототехнических устройств. В статье авторами представлен способ ориентации и навигации робототехнических систем с возможным использованием инфраструктуры интеллектуальной транспортной среды. Алгоритм ориентации и навигации роботов в интеллектуальной транспортной среде описывает процесс сбора, обработки, фильтрации, интерполяции и экстраполяции данных для определения местоположения робота и планирования маршрута движения. Предложен способ формирования приоритетного режима работы бортового навигационного комплекса в условиях информационной избыточности навигационных параметров. Способ представляет оптимизационную задачу выбора режима работы бортового навигационного комплекса, который на момент времени имеет наиболее точную оценку при учете внешних условий. Также в статье затрагивается понятие концепции достоверность результатов измерения. Выделены критерии достоверности измерительной информации для обеспечения эффективности принятия решений при управлении измерительными процессами. Описан подход к определению достоверности навигационно-измерительной информации на основе метода теории статистических решений предельных значений результатов измерений. Этот подход позволяет достаточно быстро анализировать, полученную измерительную информацию по статистическим показателям и оценивать степень достоверности результатов
Ключевые слова:
интеллектуальная транспортная система, задачи навигации и ориентации, достоверность, робототехнические системы