Навигация без GPS: как устроена система ориентирования в тоннелях от МИФИ
Сотрудница кафедры компьютерных систем и технологий НИЯУ МИФИ Дарья Маркова предложила систему навигации, которая позволяет безошибочно обнаружить свою машину даже там, где не ловит спутник. Обозреватель «Вечерней Москвы» пообщалась с автором разработки и узнала, как новая система ведет себя в деле.
Заезжаете вы в тоннель, спускаетесь на подземную парковку или оказываетесь в районе, где сигнал GPS пропадает и навигатор в телефоне или встроенная система автомобиля вдруг «слепнет». Вы вынуждены двигаться наугад, полагаясь на память и интуицию. Что и говорить — далеко не всегда и не у всех это работает. Между тем такая ситуация знакома, наверное, каждому водителю мегаполиса. В эпоху, когда на дорогах все чаще появляются беспилотные автомобили, такая «слепота» недопустима.
Решением этой проблемы занимается сотрудник кафедры компьютерных систем и технологий Национального исследовательского ядерного университета МИФИ Дарья Маркова. В своих работах она представила программно-аппаратный комплекс, который позволяет автомобилю продолжать ориентироваться на местности, даже когда спутниковые сигналы полностью исчезают.
Сумма выдает ошибку
Основа системы — данные с нескольких датчиков, которые есть во многих современных автомобилях. Это датчик движения и поворотов (инерциальный измерительный модуль — ИМУ) и счетчик пройденного пути (колесный одометр). Казалось бы, ну что тут сложного — просто взять и сложить показания. Но Дарья объясняет: в таком случае погрешности накапливаются очень быстро.
Решение проблемы — использовать математический алгоритм, который сопоставляет данные с разных датчиков и исправляет погрешности. Зовется он солидно — «расширенный фильтр Калмана». На практике это работает так: если машина на два километра останется без связи, то новый алгоритм удержит ошибку в пределах 4,9 метра.
Зоркость орла
Во второй работе Дарьи Марковой говорится о том, как системе не накапливать те самые погрешности. Суть метода проста: когда автомобиль полностью останавливается, система понимает — скорость авто равна нулю. Казалось бы, зачем тогда что-либо перепроверять?
Дело в том, что внутренние датчики автомобиля «шумят» и даже на остановившейся машине могут ложно показывать, будто она куда-то чуть-чуть ползет. И в момент остановки система использует этот гарантированный ноль как эталон: она обнуляет накопившуюся погрешность датчиков скорости и настраивает их точнее на будущее. Правда, саму проблему это решает лишь наполовину. Мы обнулили ошибку датчика скорости, но система все еще не знает своих точных координат на карте — она знает лишь то, что в этой неизвестной точке мы сейчас стоим на месте.
— Тогда на помощь приходит третий компонент системы — фронтальная камера и технологии визуальной одометрии. Алгоритмы компьютерного зрения анализируют изображение, находят устойчивые ориентиры — контуры зданий, дорожные знаки, элементы инфраструктуры — и сопоставляют их с ранее увиденными кадрами. Такая визуальная одометрия — зоркая как глаз орла — позволяет оценивать перемещение автомобиля по последовательным кадрам. В нынешнем прототипе Road Graph Fusion (слияние дорожных графов) движение дополнительно сопоставляется с цифровой картой дорог, — рассказывает Дарья.
Если объяснять на пальцах: представьте, что вы едете в такси по незнакомому району. Как понять, что вы двигаетесь и с какой скоростью, если спидометр сломался? Вы смотрите в окно и видите: промелькнул столб, вывеска «Продукты», сзади остался дорожный знак. Алгоритм выполняет ровно то же самое. Камера непрерывно делает кадры перед машиной, компьютерное зрение цепляется глазом за стабильные ориентиры — углы зданий, столбы или знаки, — и сравнивает картинки между собой. На прошлом кадре этот столб был в метре от нас, а на новом — уже за спиной. Значит, мы продвинулись вот на столько.
В итоге получается баланс: когда машина останавливается, система мгновенно сбрасывает ошибки скорости и калибрует датчики. А пока машина едет и остановок нет, умная камера «считает столбы» за окном, сравнивает кадры и максимально точно определяет, где именно сейчас находится автомобиль.
Тройной эффект
Самое интересное начинается, когда все три метода работают вместе. По словам Дарьи Марковой, при моделировании проезда тоннеля и в натурных испытаниях на городском маршруте с многоуровневой парковкой такая система показала среднюю позиционную ошибку всего 0,3 процента от пройденного пути. Так, для маршрута в 5 километров максимальное отклонение не превышало 10 метров, в то время как чистая инерциальная навигация «уводила» автомобиль на 65 метров.
— Нынешний прототип проверялся на записях реальных поездок одного из автомобилей, — говорит Дарья. — На двух основных маршрутах среднее расхождение с GPS телефона составило 8,44 и 9,59 метра. В 95 процентах сравнительных отсчетов расхождение укладывалось примерно в 17 и 18 метров, в то время как без прототипа — 182 и 116 метров соответственно.
Этот подход можно адаптировать для автобусов, грузовиков, специальной техники и колесных роботов. Может быть, с этой системой и спутниковые данные вскоре не понадобятся. На сегодняшний день автор разработки рассматривает систему как способ уменьшить зависимость от спутников. Полный отказ от спутниковых данных, безусловно, еще требует подтверждения, но Дарья планирует совершенствовать технологию.
ЭТО ИНТЕРЕСНО
Первая навигация появилась в 1930-х годах в Италии. Еще задолго до изобретения GPS существовал прибор Iter Avto. Устройство крепилось на приборную панель и заправлялось рулоном бумажной карты. Карта была механически соединена со спидометром с помощью тросика. Чем быстрее ехал автомобиль, тем быстрее прокручивалась лента. Если водитель сворачивал с маршрута, ему приходилось вручную останавливать машину и заправлять новый рулон с нужным участком дороги.