Мобильное приложение Transit определяет местоположение пассажира метро в 90% случаев, используя только данные акселерометра (вибрация смартфона)
Как известно, смартфон умеет определять своё местоположение внутри помещений, где нет сигнала со спутника. Достаточно просканировать окружающие точки доступа WiFi, координаты которых есть в базах Google и Apple. Есть и другие методы.
Но как вычислить координаты смартфона, если он вообще в офлайне, в режиме полного радиомолчания. Нет никаких сигналов, ни от Global Navigation Satellite System (сюда входят GPS и другие системы GNSS), ни WiFi, ничего.
Оказывается, в некоторых случаях координаты пользователя можно определить, имея информацию лишь от акселерометра.
▍ Джамминг и спуфинг
В последние годы ненадёжность GPS стала очевидной. Джамминг и спуфинг на территории боевых действий мешают мирной жизни далеко за пределами зон военных конфликтов.
Региональная карта помех GPS на 9 апреля 2025 года, источник
Как уже рассказывалось на Хабре, в наше время энтузиаст-любитель с парой сотней долларов и инструкциями на Github может подделать сигнал GPS. Правительства тоже стали активно искажать сигналы систем навигации в рамках электронных войн. Спуфинг перешёл из теоретических научных статей в реальную жизнь.
▍ Альтернативы GPS
Чтобы бороться с подавлением сигнала GPS, разрабатываются альтернативные методы навигации.
Например, в 2024 году компания SandboxAQ представила навигационную систему AQNav, которую разрабатывала полтора года по контракту от ВВС США. Система использует алгоритмы ИИ, квантовые сенсоры и магнитное поле земной коры для обеспечения геомагнитной (геофизической) навигации в реальном времени в отсутствие сигнала GPS.
Ключевой элемент AQNav — чувствительные квантовые магнитометры, которые и регистрируют характеристики магнитного поля. ИИ-алгоритмы сопоставляют рисунки земной коры с известными магнитными картами, что позволяет AQNav точно и быстро определять своё положение.
Кроме геомагнитной, есть несколько разработок по атомным навигаторам, где в качестве акселерометров используются атомы. В лондонском метро в 2024 году начали тестировать первый в мире квантовый акселерометр:
В стальном шкафу находится контейнер с несколькими миллиардами атомов рубидия и лазерная система, чтобы охладить установку до околонулевой температуры по Кельвину.
▍ Навигация по звёздам
Для беспилотных аппаратов рассматривается вариант астрономической навигации. Такую технологию разработали инженеры из Университета Южной Австралии, пока что в виде прототипа. Научная статья опубликована в журнале Drones 7 ноября 2024 года (doi: 10.3390/drones8110652).
Прототип объединяет триангуляцию по звёздам с алгоритмическими вычислениями на основе машинного зрения. Астронавигация работает только ночью, но для многих БПЛА это преимущественное время работы.
Навигация по звёздам
и 
с учётом зенитных углов 
и 
даёт две потенциальные точки наблюдения 
и 
В отличие от GNSS, новая разработка не получает и не излучает никаких сигналов, что делает её невосприимчивой к существующим методам глушения.
Размещение автопилота и системы астронавигации
Инженеры сконструировали компактную систему астронавигации из миниатюрного одноплатника Raspberry Pi 5 и монохромного сенсора с широкоугольным объективом. Её подключили к бортовому автопилоту БПЛА для алгоритмического анализа картинки. Задача в том, чтобы идентифицировать звёзды и сравнить их с базой данных. Зная ориентацию камеры и момент времени, можно определить местоположение БПЛА по этим данным.
Система астронавигации: Raspberry Pi 5, монохромный сенсор Alvium 1800 U-240 и широкоугольный объектив 6 мм f/1.4
В современных БПЛА редко используется астронавигация. Этому мешает размер и вес качественных видеокамер с оптическими стабилизаторами. Тем не менее, это один из немногих способов навигации в отсутствие сигналов GNSS.
Система отслеживания звёзд на видеозаписях, отснятых в полёте. Яркость увеличена в 10 раз
Тестирование показало, что БПЛА способен стабильно определять своё местоположение с точностью до 4 км, совершая полёты на фиксированной высоте и скорости. Астронавигатор не так точен, как GPS, и ему требуется чистое звёздное небо, но он может служить резервным инструментом на случай помех или неисправностей.
Траектория тестового полёта БПЛА с астронавигацией в условиях сильной ветрености
Можно сказать, что астронавигация в БПЛА — своеобразное возвращение к истокам, ведь древние путешественники тоже ориентировались по Солнцу и звёздам, а также визуально по окружающим геообъектам, как сейчас система машинного зрения, которая дополняет звёздную навигацию.
Астрономическая и геомагнитная навигация — пока что экспериментальные методы. Но есть и реальные технологии навигации без GPS, которые уже сейчас работают на практике. Правда, с некоторыми ограничениями.
▍ Приложение Transit
Например, мобильное приложение Transit для поиска общественного транспорта точно показывает координаты поездов метро и самого пользователя за счёт детектирования вибраций. То есть оно вообще не требует никакой связи: ни мобильной связи, ни WiFi, ни GPS.
Возможно, это первая в мире технология точного позиционирования без GNSS и WiFi, которая реально работает на практике в коммерческом приложении.
Данные с акселерометра смартфона во время поездки
Данные с акселерометра (ускорение в м/с²) с помощью преобразования Фурье переводятся в частоту (герцы):
Когда поезд движется, смартфон вибрирует с частотой около 5 Гц, а при ходьбе — около 2 Гц. Но картину портят случайные шумы и гармонические частоты (каскады светло-розовых линий над более яркими красными).
Чтобы однозначно отличить движущийся поезд, нужно обучить систему классифицировать типы движения. Эта задача потребовала сбора большого количества данных для обучения. Двое добровольцев ездили в нью-йоркском метро и автобусах, вооружённые несколькими смартфонами iPhone и Android.
В итоге они объездили все линии и все станции метро в Нью-Йорке. Сбор данных занял две недели. Записанные показания обучили нейросеть надёжно различать типы вибраций:
- движущийся поезд метро,
- поезд во время остановки,
- ходьба,
- ходьба по лестнице,
- и так далее...
Дальше в действие вступает другая модель Mixer (миксер), которая учитывает на входе четыре показателя:
- тип движения,
- последнее известное местоположение пользователя,
- было ли это последнее известное местоположение недавно или очень давно,
- расписание поездов.
На выходе модель выдаёт текущее местоположение пользователя, правильно предсказывая его в 90% случаев.
Моменты сотовых пингов во время поездки на парижском метро — видно, что под землёй (левая часть) смартфон лишь изредка получает обновления местоположения через GPS, Bluetooth и WiFi. Благодаря этим обновлениям программа калибрует прогнозы местоположения в зонах без покрытия. Когда смартфон поднимается над землёй (справа), программа возвращается к использованию GPS
Таким образом, координаты пользователя вычисляются даже на участках без сотового покрытия:
Обе модели (классификатор и миксер) работают локально на смартфоне пользователя, не требуют сетевого подключения и не отсылают никаких данных на серверы разработчика. Система чем-то напоминает инерциальную навигацию в крылатых ракетах и БПЛА, где текущие координаты относительно точки запуска вычисляются по направлению и скорости. Там используются акселерометры, гироскопы и ЭВМ, тоже без спутниковых сигналов.
А ещё несколько лет назад проводились эксперименты с барометрами на смартфонах, которые измеряют атмосферное давление. Оказалось, что благодаря эффекту Вентури эти сенсоры стопроцентно точно показывают вход и выход поезда из тоннеля метро даже без использования акселерометров:
Вход/выход из тоннеля как раз соответствует станциям. Зная расстояние между станциями, даже показаний барометра достаточно, чтобы вычислить координаты устройства.
Конечно, это очень ограниченный вариант «навигации без GPS». Он работает только в тоннелях метрополитена, где вычислить координаты человека проще всего, особенно если знать расписание движения поездов. Но это один из первых примеров, когда такая система находится в коммерческой эксплуатации и работает для реальных пользователей, а не на стадии эксперимента или научной работы.
Теоретически, систему можно расширить за пределы метрополитена, если обучить модель ML учитывать маршруты наземного транспорта, остановки поездов дальнего следования (с учётом их расписания), типичные маршруты передвижения конкретных пользователей и другие факторы. В будущем с этим вообще не возникнет проблем, когда сильный ИИ получит доступ ко всем камерам уличного наблюдения и системе распознавания лиц. Но до этого нужно ещё дожить…
Любопытный факт. Хотя сигнал со спутников GNSS достаточно слабый, но в марте 2025 года его впервые успешно уловили на Луне в рамках эксперимента Lunar GNSS Receiver Experiment (LuGRE) на частном посадочном аппарате Blue Ghost от американской компании Firefly Aerospace.
LuGRE полагается на спутниковые группировки GPS и Galileo, позволяя триангулировать положение аппарата по десяткам среднеорбитальных земных спутников, предоставляющих данные в режиме реального времени.
Сигнал детектирован на максимальном расстоянии 391 000 км (243 000 миль от Земли). Сенсоры GNSS позволят лунным аппаратам автономно измерять время, скорость и положение в пространстве без помощи операторов на Земле. Автономная навигация важна для нормального функционирования роботов на будущей лунной базе.
© 2025 ООО «МТ ФИНАНС»
Telegram-канал со скидками, розыгрышами призов и новостями IT 💻
