Использование алгоритмов машинного обучения в задаче навигации пешехода на основе малогабаритных бесплатформенных инерциальных навигационных систем

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

Во многих современных задачах навигации используется GPS сигнал, но довольно часто бывают случая, когда GPS недоступен по ряду причин. И в этих случаях достаточно эффективно можно применять технологию навигации по измерениям БИНС с использованием дополнительной информации (например: информацию о текущей скорости объекта, или измерения барометра для определения высоты). 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 на микроэлектромеханических сенсорах (МЭМС), находящегося в кармане пешехода.      

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 невозможна. В данном случае, решение задачи составляется с помощью нейронных сетей. Задача которых, по известному набору данных "выучить" дополнительную информацию о специфике ходьбы и после "уметь" решать задачу инерциальной навигации пешехода.