Алгоритм интеграции сенсорных данных для оценки состояния автономных роботов в интеллектуальной транспортной среде
- Авторы: Трефилов П.М.1
-
Учреждения:
- ФГБУН Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН
- Выпуск: № 112 (2024)
- Страницы: 257-273
- Раздел: Управление подвижными объектами и навигация
- URL: https://ogarev-online.ru/1819-2440/article/view/284218
- ID: 284218
Цитировать
Аннотация
Предложен алгоритм интеграции сенсорных данных для оценки состояния автономных объектов в интеллектуальной транспортной среде (ИТС). Основное внимание уделяется обеспечению точности навигации в сложных и динамически изменяющихся условиях городской среды, где традиционные методы навигации, такие как GPS, могут быть недостаточно эффективными. Предложенный алгоритм объединяет данные от различных сенсоров (LIDAR, камеры, инерциальные сенсоры, GPS) и элементов ИТС, обеспечивая точную оценку положения и траектории движения автономных систем. Экспериментальные результаты, полученные в условиях имитационного моделирования и натурных испытаний, подтвердили повышение точности, что делает его перспективным для применения в автономных транспортных средствах. В работе также обсуждаются возможности дальнейшего развития алгоритмов машинного обучения и методов защиты данных для улучшения эффективности и безопасности навигационных систем в ИТС.
Об авторах
Петр Михайлович Трефилов
ФГБУН Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН
Email: petertrfi@ipu.ru
Москва
Список литературы
- ЖАРКО Е.Ф., ПРОМЫСЛОВ В.Г., ИСХАКОВ А.Ю. и др. Кибербезопасность беспилотных транспортных средств. Архитектура. Методы проектирования. – М.: Радиотехника, 2021. – 160 с.
- ROMANOVA M.A., GALIN R.R., TREFILOV P.M. Applica-tion of IoT technologies for automation of management in agriculture // IOP Conference Series: Earth and Environmen-tal Science. – Krasnoyarsk: IOP Publishing Ltd, 2019. – Vol. 315. – DOI: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1755-1315/315/3/032032/pdf.
- ABDI B., AL HAGE J., EL BADAOUI EL NAJJAR M. et al. Multi-Robot Autonomous Navigation System Using Informa-tional Fault Tolerant Multi-Sensor Fusion with Robust Closed Loop Sliding Mode Control // 21st International Con-ference on Information Fusion (FUSION) – 2018. – P. 2258–2265 – doi: 10.23919/ICIF.2018.8455787.
- BASHAR Md. S., ASHIKUZZAMAN A.K.M., RAFID M. et al. Recent Advancements in Visual-Inertial Simultaneous Localization and Mapping (VIO-SLAM) for Autonomous Ve-hicles: A Review // Int. Journal of Engineering Research & Technology (IJERT). – May, 2023. – Vol. 12, Iss. 05. – P. 280–284.
- DURRANT-WHYTE H., BAILEY T. Simultaneous Localiza-tion and Mapping: Part I // IEEE Robotics & Automation Magazine. – 2006. – Vol. 13, No. 2. – P. 99–110. – doi: 10.1109/MRA.2006.1638022.
- GOSMAN C., DOBRE C., POP F. Privacy-Preserving Data Aggregation in Intelligent Transportation Systems // IFIP/IEEE Symposium on Integrated Network and Service Management (IM-2017), Lisbon, Portugal, 2017. – P. 1059–1064. – doi: 10.23919/INM.2017.7987438.
- KALMAN R. A New Approach to Linear Filtering and Pre-diction Problems // Journal of Basic Engineering. – 1960. – P. 35–45.
- KENDALL A., GRIMES M. End-to-End Learning of Geome-try and Context for Deep Stereo Regression // IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 2017. – P. 678–692.
- LABBE M., MICHAUD F. RTAB-Map as an Open-Source Lidar and Visual SLAM Library for Large-Scale and Long-Term Online Operation // Journal of Field Robotics. – 2021. – Vol. 36, No. 3. – P. 545–564.
- MADAAN G., KUMAR A., BHUSHAN B. Blockchain As-sisted Secure Data Sharing in Intelligent Transportation Sys-tems // Smart and Sustainable Approaches for Optimizing Performance of Wireless Networks – 2022. – P. 1834–1843.
- MARTI E., GARCIA J., MOLINA J. Opportunistic Multi-Sensor Fusion for Robust Navigation in Smart Environments // User-Centric Technologies and Applications – 2011. – Vol. 94. – P. 1–10.
- SHLADOVER S., RIZZETTO C. Automated Vehicles and the Smart Transportation System // IEEE Trans. on Intelligent Transportation Systems. – 2013. – P. 23–33.
- THRUN S. Probabilistic Robotics. – MIT Press, 2005. – P. 45–78.
- XIAO J., LIU Y., ZOU Y. et al. An Efficient Elliptic Curve Cryptography-Based Secure Communication with Privacy Preserving for Autonomous Vehicle // Journal of Advanced Transportation. – 2024. – Vol. 2024, No. 5808088. – P. 1–10. – doi: 10.1155/2024/5808088.
- XU M., CHEN S., HUANG S. et al. Invariant EKF Based 3D Active SLAM with Exploration Task. // Springer Nature – 2022. – P. 1–14.
- BITHAS P. Special Issue "Challenges in V2X Communica-tions for Cooperative Autonomous Driving." //Signal Pro-cessing – 2019. – P. 1–5.
Дополнительные файлы
