GNSS-RTK и инерциальные датчики объединили для позиционирования автономного экскаватора

Исследователи представили систему позиционирования автономного гусеничного экскаватора, объединяющую данные GNSS-RTK, инерциального измерительного блока (IMU) и датчиков перемещения гусениц. Работа посвящена проблеме надёжного определения положения строительной машины в условиях, когда спутниковый сигнал может ухудшаться, а вибрации и проскальзывание гусениц снижают точность отдельных датчиков.

Для объединения измерений используется расширенный фильтр Калмана (EKF), реализованный в программной среде Robot Operating System (ROS). Алгоритм учитывает различия в характеристиках сенсоров и снижает влияние спутниковых измерений, если качество GNSS-решения ухудшается. Это позволяет поддерживать более непрерывную оценку положения машины в меняющихся условиях строительной площадки.

Систему испытали на открытом участке с заранее измеренным контрольным маршрутом. По результатам эксперимента среднеквадратичное отклонение траектории объединённой системы составило 0,139 м, а 95-й процентиль отклонения — 0,213 м относительно эталонного маршрута. Для сравнения, при использовании только одометрии гусениц среднеквадратичное отклонение составило 12,248 м.

Авторы отмечают, что система позволяет организовать позиционирование без использования LiDAR-карты для локализации и внешней инфраструктуры позиционирования. Вместе с тем результаты относятся к конкретному полевому испытанию, а не гарантируют такую же точность на любой строительной площадке. В дальнейшем исследователи планируют расширить испытания и улучшить учёт проскальзывания.

Источник