Випадкова прогулянка відноситься до типу моделі помилок, яка зазвичай спостерігається в інерційних навігаційних системах (INS) , де положення, швидкість системи або інші стани накопичують випадкові помилки з часом, що призводить до поступового збільшення невизначеності . Це явище часто асоціюється з шумом датчика , особливо в акселерометрах та гіроскопах, що використовуються в INS. Він проявляється як випадковий дрейф у вимірюваннях системи, що ускладнює прогнозування точного стану системи протягом тривалих періодів.
Наскільки випадкова прогулянка впливає на INS?
Положення Дріфт - Випадкова прогулянка призводить до поступового збільшення помилки позиції , оскільки з часом накопичуються невеликі випадкові помилки.
Дрейф швидкості - Аналогічно, випадкові помилки в вимірюванні прискорення викликають дрейф в оцінках швидкості , які при інтегрованому з часом призводять до помилки позиції.
Підвищена невизначеність - помилка зростає з квадратним коренем часу , що означає, що протягом більш тривалого періоду невизначеність положення чи швидкості значно зросте .
Як моделювати та пом'якшити випадкову прогулянку в INS?
Моделювання випадкової прогулянки - в INS випадкова прогулянка часто моделюється як випадковий процес , з специфічними характеристиками шуму такими як нестабільність зміщення та білий шум . Зазвичай він представлений у фільтрі Калмана або байєсівському фільтрі для виправлення помилок.
Калібрування датчиків - Регулярне калібрування датчиків допомагає зменшити випадковий дрейф , забезпечуючи точні початкові вимірювання.
Злиття датчиків - Поєднання даних інших датчиків (наприклад, GNSS, LIDAR ) з даними INS дозволяє краще виправити помилки та компенсувати дрейф, спричинений випадковою прогулянкою .
Вдосконалені методи фільтрації - такі методи, як фільтр Калмана та розширений фільтр Калмана (EKF), використовуються для зменшення впливу випадкової прогулянки на загальне навігаційне рішення.
Застосування випадкової прогулянки в INS
✔ Довго тривалої навігації -Випадкові помилки прогулянки стають більш значущими в системах, які працюють протягом тривалих тривалості без зовнішніх виправлень (наприклад, підводних човнів, космічних кораблів ).
✔ Автономні транспортні засоби -INS в автономних системах можуть відчувати випадкові помилки прогулянки, особливо в середовищах, що живуть GNSS , де необхідні періодичні оновлення для виправлення цих помилок.
✔ Повітряне обстеження -У навігації безпілотників випадкова прогулянка може впливати на позиціонування на дальньому дальності, якщо не регулярно виправляти.
Переваги пом'якшення випадкової прогулянки в INS
✔ Покращена точність - зменшення помилок випадкової прогулянки призводить до більш точного оцінювання положення та швидкості з часом.
✔ Стабільність навігації - синтез датчика та вдосконалені методи фільтрації гарантують, що система залишається стабільною та надійною навіть протягом тривалих періодів роботи.
✔ Краща продуктивність у середовищах, що живуть GNSS - Sensor Fusion дозволяє INS продовжувати надавати точну навігацію , не покладаючись виключно на сигнали GNSS.
