人と車の協調ナビゲーションと測位技術の最適化

活用例

客先ハルビン工業大学

場所の大きさ

キーワードコラボレーティブナビゲーションテクノロジー、マルチエージェントシステム、歩行者ナビゲーションシステム

キャプチャー対象無人機

核心配置

ナビゲーション技術は私たちの生活と密接に関係しています。歩行者ナビゲーションシステムは、歩行者向けのナビゲーションサービスを提供するポータブルデバイスであり、地下や鉱山などの衛星信号が拒否されるエリアや、ショッピングモールなどの複雑なトポロジー構造を持つエリアに適応できます。 MIMUは、本質的に慣性ナビゲーションシステムです。一種です。 MIMUデバイスを使用しているため、歩行者ナビゲーションシステムは、精度の低さやエラーの蓄積という問題にも直面しています。したがって、歩行者ナビゲーションシステムの精度を向上させ、エラーの発散を抑制することは、歩行者ナビゲーションの分野におけるホットな研究の方向性です。

図1

コラボレーティブナビゲーション技術は、歩行者のナビゲーション精度を向上させるソリューションです。ノード間のナビゲーションステータスのマルチエージェントシステム共有、ノード間の情報測定、またはノード位置情報と不確実性情報の保存と転送により、各ノードのナビゲーション精度が向上します。

歩行者ノードと無人車両ノードを含むマルチエージェントシステムは、典型的な異種マルチエージェントシステムです。無人機は通常、カメラ、レーダー、GNSS、高精度慣性センサーなど、高いナビゲーション精度を備えた豊富なナビゲーション機器を装備できます。現時点では、歩行者ノードと無人車両ノード間の協調ナビゲーション技術を使用することで、歩行者ノードのナビゲーション精度を効果的に向上させることができ、それによってマルチエージェントシステムの全体的なタスク能力を向上させることができます。

ハルビン工業大学の研究者は、人間と車両の協調ナビゲーションのための因子グラフ理論に基づく協調ナビゲーションシステムモデルを提案し、ナビゲーション状態を最適化して情報融合を完了するための遺伝的アルゴリズムを導入しました。

図2-コラボレーティブナビゲーションシステムの全体的なアーキテクチャ

システム内の2つのノードは、ナビゲーション精度の高い無人車両で構成され、1つのフォロワーノードは歩行者ナビゲーションシステムで構成されています。歩行者ナビゲーションノードには、歩行者の足の慣性情報を測定するためのMEMS技術に基づく慣性測定ユニットが装備されています。ナビゲーション座標系に対する無人車両ノードの3次元位置情報は、外部デバイスによって提供されます。無人車両と歩行者ナビゲーションノードの両方に、歩行者と無人車両の間の距離を測定するためのUWB測距装置が装備されています。

図3-反射マーキングポイントが貼り付けられたUWBベースステーション

因子グラフと遺伝的アルゴリズムに基づく協調航法アルゴリズムを検証するために、研究者は歩行航法実験を実施しました。実験では、2つのUWB基地局がデュアルパイロット（無人車両の交換）として機能し、それらのリアルタイムの位置情報が測定されました。 NOKOVモーションキャプチャシステム供給による。歩行者ノードにはMIMUタグとUWBタグが装備されており、これらのタグを使用して、体の角速度、体の加速度、および歩行者ノードと2つのパイロットノード間の距離を測定できます。

図4-ノコフアクションキャプチャシステム

実験では合計49.7mの歩行を行いました。歩行過程では、MIMUが歩行者の足の体角速度と加速度を測定し、UWBデバイスが歩行者の足とデュアルパイロット間の距離情報を測定し、協調ナビゲーションを使用します。歩行者ノードをナビゲートするアルゴリズム。状態が解決されます。 NOKOVメトリックモーションキャプチャシステムは、サブミリメートルレベルに達する高い測位精度を備えているため、NOKOVによって取得された測位情報は、実験における歩行者の実際の軌道値として使用されます。

図5-軌道図を解く協調ナビゲーションアルゴリズム

実験では、協調ナビゲーションアルゴリズムによって計算された歩行者ノードの軌道値を、NOKOVメトリックモーションキャプチャシステムによって提供された実際の軌道値と比較することによって、アルゴリズムの有効性と精度がテストされます。青い軌道は協調ナビゲーションアルゴリズムによって計算された歩行者ノードの軌道値であり、黒い軌道はモーションキャプチャシステムによって提供される実際の軌道です。実験的検証の結論は、歩行終点の誤差が0.0648メートルであることを示しています。相対歩行距離のエラー率は0.13％であり、アルゴリズムと一致しており、妥当性により期待される結果が検証されます。

参考文献：

[1]HuangCan。因子グラフに基づく人と車の協調ナビゲーションアルゴリズム[D]。HarbinInstituteofTechnology、2021年。