gyroscopyГироскопия и навигацияGiroskopiya i Navigatsiya0869-70352075-0927AO «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор»gyroscopy-437Research ArticleСтатьиИспользование сегментированного навигационного фильтра в задаче позиционирования транспортного средства в городских условияхВанкерльМ.

Ванкерль Матиас, инженер-исследователь

ТроммерГ. Ф.

Троммер Герт. Ф., профессор, доктор технических наук, руководитель института, декан факультета. Действительный член общественного объединения «Академия навигации и управления движением».

 

Институт оптимизации систем, Технологический институт КарлсруэGermanyИнститут оптимизации систем, факультет электротехники и информационной техники; Технологический институт КарлсруэGermany2014290120262213549Copyright © Ванкерль М., Троммер Г.Ф., 20262026Ванкерль М., Троммер Г.Ф.Ванкерль М., Троммер Г.Ф.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.gyroscopy.ru/jour/article/view/437

Рассматривается концепция применения сегментированного навигационного фильтра Калмана, комплексирующего данные автомобильных датчиков. В предлагаемом методе реализован позиционный фильтр, вырабатывающий данные только о положении, и динамический фильтр, отвечающий за данные о скорости и погрешности датчиков. Данные динамического фильтра корректируются по скорости от одометра или глобальной навигационной спутниковой системы (ГНСС). Данные позиционного фильтра корректируются по спутниковым данным о дальностях. Оценка качества работы предлагаемого фильтра проводится путем обработки моделируемых и использования реальных данных автомобильных датчиков, записанных во время испытаний при ухудшении качества сигнала ГНСС в городских условиях.

Advanced road safety automotive applications require reliable (available) and robust (e.g. GNSS outages) position, velocity and heading information. The velocity information generated by a GNSS receiver, in general, is affected by less errors then the further generated position and ranges. Determination of the measurement weighting for the range information is not in all cases appropriate. Unidentified multipath effects may reduce the quality but do not affect the signal to noise ratio. This paper explores the concept of a segmented Kalman navigation for a vehicle navigation filter which fuses automotive onboard sensor data. A position filter providing only position information and a dynamic filter covering velocity and sensor error information are implemented in this approach. The dynamic filter is only aided by velocity information provided either by odometer or GNSS. The position filter is aided by the GNSS range information. The evaluation covers the processing of simulated sensor data and the usage of real time automotive sensor data recorded in scenarios with reduced GNSS quality in Key words: tightly coupled, gnss, inertial, segmented kalman filter, vehicle localization urban area.

ReferencesLu, B., Development of a Segmented GPS/INS Kalman Filter for Vehicle Localization, Master thesis, Karlsruhe Institute of Technology, October 2012.Lu, B., Development of a Segmented GPS/INS Kalman Filter for Vehicle Localization, Master thesis, Karlsruhe Institute of Technology, October 2012.Farrell, J.L., GPS/INS-Streamlined, Bd. 49, USA, Navigation, Journal of the Institute of Navigation, 2002-2003.Farrell, J.L., GPS/INS-Streamlined, Bd. 49, USA, Navigation, Journal of the Institute of Navigation, 2002-2003.Gao, J., Development of Precise GPS/INS/Wheel Speed Sensor/Yaw Rate Sensor Integrated Vehicular Positioning System, University of Calgary, 2006.Gao, J., Development of Precise GPS/INS/Wheel Speed Sensor/Yaw Rate Sensor Integrated Vehicular Positioning System, University of Calgary, 2006.Groves, P.D., Principles of GNSS, Inertial and Multisensor Integrated Navigations Systems, Artech House, 2008.Groves, P.D., Principles of GNSS, Inertial and Multisensor Integrated Navigations Systems, Artech House, 2008.Wankerl, M., Popp, M., and Trommer, G.F., Robustness improvements and comparisons of automotive GPS-INS navigation filters in suburban scenarios fusing automotive on-board sensors, Proceedings of Inertial Sensors and Systems – Symposium Gyro Technology, Karlsruhe, 2012.Wankerl, M., Popp, M., and Trommer, G.F., Robustness improvements and comparisons of automotive GPS-INS navigation filters in suburban scenarios fusing automotive on-board sensors, Proceedings of Inertial Sensors and Systems – Symposium Gyro Technology, Karlsruhe, 2012.Ko-PER, 2013, [online], available: http://ko-fas.de/english/ko-per---cooperative-perception.html.Ko-PER, 2013, [online], available: http://ko-fas.de/english/ko-per---cooperative-perception.html.Wendel, J., Integrierte Navigationssysteme: Sensordatenfusion, GPS und Inertiale Navigation, Oldenburg, 2007Wendel, J., Integrierte Navigationssysteme: Sensordatenfusion, GPS und Inertiale Navigation, Oldenburg, 2007Farrell, J.L., Carrier phase processing without integers, Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Institute of Navigation, Albuquerque, 2001.Farrell, J.L., Carrier phase processing without integers, Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Institute of Navigation, Albuquerque, 2001.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.