Навигация пешехода с использованием БИНС смартфонов

19 января 2022 года
Гулевский Даниил Вячеславович
(аспирант 4-го г. о., научный руководитель д.ф.-м.н. Болотин Ю.В., рецензенты д.ф.-м.н. Болотин Ю.В., асп. 2 г. о. Брагин А.В.)

Во многих современных задачах навигации используется GPS сигнал, но довольно часто бывают случая, когда GPS недоступен по ряду причин. Также может не быть возможности привлечения дополнительной информации о характере движения (например: информации о текущей скорости объекта, или измерении барометра для определения высоты). В таких случаях можно применять технологию навигации по измерениям БИНС смарфонов с применением нейронных сетей, которые по набору исторических данных могут «выучить» характер ходьбы.

Отличительной особенностью инерциальной навигации является ее автономность и высокая точность в начальный промежуток времени. Поэтому ее можно использовать во многих современных задачах навигации.

В работе рассматривается задача навигации пешехода, который ходит по горизонтальной плоской поверхности. Причем сигнал GPS недоступен. В качестве навигационной информации используются измерения блока инерциальных датчиков смартфона.    

Современные инерциальные сенсоры на МЭМС имеют невысокую точность, выражающуюся, в первую очередь, уходом нуля датчиков угловой скорости (ДУС) и шумами акселерометров. Поэтому автономная навигация без привлечения дополнительной информации о характере движения невозможна. Существуют несколько путей повышение точности:        

- Привлечение информации о характере движения (например: остановок). Такой метод используется в работе для создания модельной траектории, на которой впоследствии может дообучаться нейронная сеть; 

 - "Выучивание" характера ходьбы с помощью нейронной сети; 

В работе рассматривается нейронная сеть, решающая задачу навигации по смартфону, расположенному в естественном положении (в руке или кармане пешехода).   

А также выдвигается ряд гипотез по возможному улучшению точности ее работы.

Также рассматриваются два набора данных для обучения нейронной сети (и ставится вопрос об их совместном использовании):

 - Собранный нами. В качестве истинной траектории предлагается использовать траекторию, полученную по показаниям БИНС, установленных на стопах (таким образом достигается остановка датчиков), с помощью сглаживания прямого и обратного прохода алгоритма EKF в уравнениях ошибок;    

 - RoNIN, открытый набор данных, в котором истинная траектория получена с помощью решения задачи SLAM по БИНС и видео (Tango).