Системы глобального позиционирования (GPS) часто сталкиваются с проблемами в городских условиях из-за высотных зданий, транспортных средств и других препятствий, которые блокируют спутниковые сигналы. Это приводит к ошибкам позиционирования, особенно критичным для автономных транспортных средств. Для обнаружения и устранения этих ошибок ученые из Уханьского университета, Юго-Восточного университета и Baidu разработали инновационное решение, основанное на искусственном интеллекте.
Как это работает?
Модель на основе алгоритма LightGBM позволяет эффективно обнаруживать и исключать ошибки позиционирования.
Метод использует камеру «рыбий глаз» для классификации сигналов GPS как прямых (LOS) или непрямых (NLOS) в зависимости от видимости спутников. Затем исследователи анализируют различные характеристики сигналов, включая отношение сигнал/шум, угол возвышения, согласованность псевдодальности и фазовую согласованность.
Модель LightGBM идентифицирует корреляции между этими характеристиками и типами сигналов, что позволяет точно различать прямые и непрямые сигналы с точностью 92%. По сравнению с традиционными методами, такими как XGBoost, этот подход обеспечивает более высокую точность и эффективность вычислений.
Зачем это нужно?
Исключение ложных сигналов из решений GPS может значительно повысить точность позиционирования, особенно в условиях городской застройки с большим количеством препятствий. Это имеет огромное значение для таких приложений, как автономное вождение и инфраструктура умных городов.
Исследование имеет огромный потенциал для отраслей, зависящих от технологии GPS, включая автономные транспортные средства, дроны и городское планирование.
Повышая точность обнаружения и исключения ложных сигналов, этот метод может повысить точность систем GPS, сделав навигацию более безопасной и эффективной в густонаселенных городах. По мере того как города становятся умнее и более взаимосвязанными, это достижение будет играть ключевую роль в поддержке следующего поколения транспортных и навигационных технологий.
Исследование опубликовано в журнале Satellite Navigation.
