№ 1 (14) Ч.І – 2020

КОМБІНОВАНИЙ МЕТОД ВИЗНАЧЕННЯ ПОТОЧНОГО ЗНАЧЕННЯ КООРДИНАТ НАВІГАЦІЙНОЮ СИСТЕМОЮ З ФІЛЬТРОМ ЧАСТИН РАО-БЛЕКВЕЛЛА
 
О.М. Семчак

https://doi.org/10.37129/2313-7509.2020.14.1.55-61

ПОВНИЙ ТЕКСТ: PDF (українською)
 

Анотація
 
Сучасні тенденції розвитку інформаційних технологій та робототехніки, ставить перед нами завдання щодо адаптації застарілих навігаційних систем військової техніки до вимог сучасності. Існуючі навігаційні системи широко застосовуються як у військовій так і в цивільній сферах.
Аналіз існуючих навігаційних систем показав ряд негативних проблем, що стало приводом для проведення роботи в створенні навігаційної системи яка могла б відповідати наступним вимогам: низькі фінансові затрати на виробництво, мобільність, невеликі габаритні розміри, точність визначення координат та найважливіше це автономність. Найбільш ефективними методами позиціонування автономних рухомих об’єктів є метод розрахунку координат EKF-SLAM з фільтром частин Рао-Блеквелла.
В даній статті представлений комбінований метод визначення поточного значення координат навігаційною системою з фільтром частин Рао-Блеквелла. Фільтр Рао-Блеквелла для картографування поступово обробляє спостереження і свідчення одометра в міру їх надходження. Даний процес виконується шляхом поновлення набору зразків, які представляють апостеріор на карті і траєкторію руху транспортного засобу.
Пропонований в роботі шлях модифікації відомих математичних співвідношень фільтрів Калмана з точки зору їх адаптації до особливостей алгоритмічної та програмної реалізації в бортових ЕОМ забезпечує економія пам’яті бортової ЕОМ і зменшення необхідного обчислювального ресурсу.
Зауважено, що алгоритми реалізації SLAM навігації змінені запропонованим шляхом використовують меншу кількість частинок, ніж методи, засновані тільки на частотному фільтрі. Помилка початкового обчислення координат орієнтирів зводиться до мінімуму і не накопичується з часом в математичному сенсі.

Ключові слова
Автономний рухомий об’єкт, Simultaneous Localization And Mapping, EKF-SLAM, GMapping, фільтр частинок Рао-Блеквелла, коваріація, прогнозування параметрів, позиціонування, алгоритм орієнтації, фільтр Калмана.

 

Список бібліографічних посилань
  1. Extended Kalman filter. Wikipedia. [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://en.wikipedia.org/wiki/Extended_Kalman_filter ‒ 29.12.2017
  2. ROBOT MAPPING AND EKF SLAM. [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://slideplayer.com/slide/5983202/ ‒ 10.01.2018
  3. J.S. Liu. Metropolized independent sampling with comparisons to rejection sampling and importance sampling. Statist. Comput., 6:113– 119, 1996 ‒ 15.05.2018
  4. Probabilistic Robotics (Intelligent Robotics and Autonomous Agents) / S.Thrun, W.Burgard, D.Fox // The MIT Press, 2005. P. 84–89. ‒ 10.06.2018
  5. Левченко А.А., Войтенков Р.М. Анализ предельных точностей вычислений в информационных системах с представлением чисел с плавающей запятой// Збірка тез доповідей 3-го науково-технічного семінару «Перспективні шляхи розвитку інформаційних систем прицілювання та самонаведення високоточного озброєння РВіА»– Львів: АСВ, 2012. – С. 119.
  6. Levchenko A. Arithmetic operation for binari numbers represettated as arrays // Modern engineering and innovative technologies / International periodic scientific journal  – Karlsruhe, Germany: – 2019. – №9, раrt 1. – p. 51-59.
  7. Левченко А.А., Войтенков Р.М. Метод представлення чисел для програмних засобів гарантоздатних інформаційних технологій систем підтримки прийняття рішень для керування станом ОВТ//Збірник тез доповідей 19-ї науково-практичної конференції «Проблеми створення, розвитку та застосування інформаційних систем спеціального призначення». – Житомир: ЖВІ НАУ, 2012. – С. 142-143.
  8. Кучерский Р.В., Манько С.В. Известия ЮФУ. Технические Науки// Алгоритмы локальной навигации и картографии для бортовой системы управления автономного мобильного робота 2012 № 3 (128) С. 13-22.
  9. Semchak О., Levchenko A. Disadvanteges of computer implementation of SLAM-metods of local navigation autonovus mobile objects // SWorld journal // International periodic scientific journal  – Sofia, Bulgaria: – 2019. – №2, раrt 2. – p. 108-115.
  10. Aulinas J. The SLAM Problem: A Survey // Proceedings of the 2008 Conference on Artificial Intelligence Research & Development. 2008. P. 363–371. URL: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.163.6439
  11. Любкевич К.О., Локалізація мобільного робота на місцевості. /К.О. Любкевич, Ю.О. Гунченко // Збірник матеріалів XIV Всеукраїнської конференції студентів і молодих науковців “Інформатика, інформаційні системи та технології”. – Одеса – 2017. – С. 188.
  12. Methods and technologies of monitoring of the position of a mobile object in space: Proceedings / Nechyporenko O.V. et. al. // Kompiuterne modeliuvannia ta optymizatsiia skladnykh system (KMOSS-2018). Dnipro: Balans-klub, 2018. P. 193–195.
  13. Levchenko A. Features of implementation of information technology for provision of numerical value of parameters // Modern engineering and innovative technologies // International periodic scientific journal – Karlsruhe, Germany: – 2019. – №10, раrt 1. – p.36-42.

 

 References
  1. Extended Kalman filter. Wikipedia. en.wikipedia.org Retrieved from: https://en.wikipedia.org/wiki/Extended_Kalman_filter [in English].
  2. ROBOT MAPPING AND EKF SLAM. slideplayer.com Retrieved from: https://slideplayer.com/slide/5983202/ [in English].
  3. Liu, J.S. (1996). Metropolized independent sampling with comparisons to rejection sampling and importance sampling. Statist. Comput., 6,113– 119 [in English].
  4. Thrun, S., Burgard, W., Fox D. (2005). Probabilistic Robotics (Intelligent Robotics and Autonomous Agents). The MIT Press, 84–89 [in English].
  5. Levchenko, A.A., Voitenkov, R.M. (2012). Analiz predelnyih tochnostey vyichisleniy v informatsionnyih sistemah s predstavleniem chisel s plavayuschey zapyatoy [Analysis of the limiting accuracy of calculations in information systems with the representation of floating point numbers]. Zbirka tez dopovidei 3-ho naukovo-tekhnichnoho seminaru «Perspektyvni shliakhy rozvytku informatsiinykh system prytsiliuvannia ta samonavedennia vysokotochnoho ozbroiennia RViA» – Collection of abstracts of reports of the 3rd scientific and technical seminar «Prospective ways of development of information systems of aiming and homing of high-precision weapons RViA» (p. 119). Lviv: ASV [in Russian].
  6. Levchenko, A. (2019). Arithmetic operation for binari numbers represettated as arrays. International periodic scientific journal Modern engineering and innovative technologies, №9, rart 1, 51-59 [in English].
  7. Levchenko, A.A., Voitenkov, R.M. (2012). Metod predstavlennia chysel dlia prohramnykh zasobiv harantozdatnykh informatsiinykh tekhnolohii system pidtrymky pryiniattia rishen dlia keruvannia stanom OVT [Method of representation of numbers for software of guaranteeable information technologies of decision support systems for management of the state of weapons]. Zbirnyk tez dopovidei 19-i naukovo-praktychnoi konferentsii «Problemy stvorennia, rozvytku ta zastosuvannia informatsiinykh system spetsialnoho pryznachennia» – Collection of abstracts of the 19th scientific-practical conference «Problems of creation, development and application of special purpose information systems». (pp. 142-143). Zhytomyr: ZhVI NAU [in Ukrainian].
  8. Kucherskyi, R.V., Manko, S.V. (2012). Algoritmyi lokalnoy navigatsii i kartografii dlya bortovoy sistemyi upravleniya avtonomnogo mobilnogo robota [Local navigation and mapping algorithms for the on-board control system of an autonomous mobile robot]. Yzvestyia YuFU. Tekhnycheskye Nauky – Izvestia SFedU. Technical science, № 3 (128),13-22 [in Russian].
  9. Semchak, O., Levchenko, A. (2019). Disadvanteges of computer implementation of SLAM-metods of local navigation autonovus mobile objects. International periodic scientific journal SWorld journal, №2, rart 2, 108-115 [in English].
  10. Aulinas, J. (2008). The SLAM Problem: A Survey. Proceedings of the 2008 Conference on Artificial Intelligence Research & Development. (pp. 363–371). URL: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.163.6439 [in English].
  11. Liubkevych, K.O., & Hunchenko, Yu.O. (2017). Lokalizatsiia mobilnoho robota na mistsevosti [Localization of mobile robot in the field]. Zbirnyk materialiv XIV Vseukrainskoi konferentsii studentiv i molodykh naukovtsiv «Informatyka, informatsiini systemy ta tekhnolohii» – Proceedings of the XIV All-Ukrainian Conference of Students and Young Scientists «Informatics, Information Systems and Technologies». (p. 188). Odesa [in Ukrainian].
  12. Nechyporenko, O.V. et.al. (2018). Methods and technologies of monitoring of the position of a mobile object in space: Proceedings. Kompiuterne modeliuvannia ta optymizatsiia skladnykh system (KMOSS-2018). (pp. 193-195). Dnipro: Balans-klub [in English].
  13. Levchenko, A. (2019). Features of implementation of information technology for provision of numerical value of parameters. International periodic scientific journal Modern engineering and innovative technologies, №10, rart 1, 36-42 [in English].

 

 
Copyright 2014 14.1.55-61 (укр) А. Розроблено ІОЦ ВА
Templates Joomla 1.7 by Wordpress themes free