Customize Consent Preferences

We use cookies to help you navigate efficiently and perform certain functions. You will find detailed information about all cookies under each consent category below.

The cookies that are categorized as "Necessary" are stored on your browser as they are essential for enabling the basic functionalities of the site. ... 

Always Active

Necessary cookies are required to enable the basic features of this site, such as providing secure log-in or adjusting your consent preferences. These cookies do not store any personally identifiable data.

No cookies to display.

Functional cookies help perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collecting feedback, and other third-party features.

No cookies to display.

Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics such as the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.

No cookies to display.

Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.

No cookies to display.

Advertisement cookies are used to provide visitors with customized advertisements based on the pages you visited previously and to analyze the effectiveness of the ad campaigns.

No cookies to display.

Случайное блуждание

Случайная прогулка относится к типу модели ошибок, обычно наблюдаемой в инерциальных навигационных системах (INS) положение, скорость или другие состояния системы накапливают случайные ошибки с течением времени, что приводит к постепенному увеличению неопределенности . Это явление часто связано с шумом датчика , особенно у акселерометров и гироскопов, используемых в INS. Он проявляется как случайный дрейф в измерениях системы, что затрудняет прогнозирование точного состояния системы в течение длительных периодов.

 

Как случайная прогулка влияет на INS?

  1. Дрейф в положении - случайная прогулка приводит к постепенному увеличению ошибки положения , поскольку небольшие случайные ошибки накапливаются с течением времени.

  2. Дрейф скорости - Аналогично, случайные ошибки в измерениях ускорения вызывают дрейф в оценках скорости , которые, когда они интегрированы с течением времени, приводит к ошибке положения.

  3. Повышенная неопределенность - ошибка растет с квадратным корнем времени , что означает, что в течение более длительного периода неопределенность в положении или скорости значительно возрастет .

Как моделировать и смягчить случайную прогулку в INS?

  1. Моделирование случайной прогулки - в INS, случайная прогулка часто моделируется как случайный процесс , с конкретными характеристиками шума такими как нестабильность смещения и белый шум . Обычно он представлен в фильтре Калмана или байесовском фильтре для коррекции ошибок.

  2. Калибровка датчика - Регулярная калибровка датчиков помогает уменьшить случайный дрейф , обеспечивая точные начальные измерения.

  3. Слияние датчика - комбинирование данных из других датчиков (например, GNSS, LIDAR ) с данными INS позволяет улучшить коррекцию ошибок и компенсирует дрейф, вызванный случайным ходом .

  4. Расширенные методы фильтрации - методы, такие как фильтр Kalman и расширенный фильтр Kalman (EKF), используются для снижения влияния случайного хода на общее навигационное решение.

Применение случайной прогулки в INS

✔ Навигация на длительную продолжительность -случайные ошибки ходьбы становятся более значимыми в системах, которые работают в течение длительной продолжительности без внешних исправлений (например, подводные лодки, космический корабль ).

✔ Автономные транспортные средства -INS в автономных системах могут испытывать случайные ошибки ходьбы, особенно в средах, вызванных GNSS , где для исправления этих ошибок необходимы периодические обновления.

✔ Аэрофотосъемка -при навигации беспилотников случайная прогулка может повлиять на позиционирование на дальние расстояния, если не корректировать регулярно.

Преимущества смягчения случайной прогулки в INS

✔ Повышенная точность - снижение случайных ошибок ходьбы приводит к более точным оценкам положения и скорости с течением времени.

✔ Стабильность в навигации - слияния датчика и передовые фильтрации гарантируют, что система остается стабильной и надежной даже в течение длительных периодов работы.

✔ Лучшая производительность в средах, вызванных GNSS- слияние датчика позволяет INS продолжать обеспечивать точную навигацию, не полагаясь исключительно на сигналы GNSS.