Спутниковые системы навигации *

Всем привет! Я, как и многие здесь, не только программист, но и большой любитель активного отдыха. Велосипед, походы, горы — все это требует тщательного планирования. И хотя существует множество отличных сервисов, мне всегда хотелось чего-то большего: платформы, которая объединяла бы в себе гибкий инструмент для создания маршрутов, базу знаний о интересных местах и сообщество единомышленников.

Так я начал в одиночку создавать The Peakline — свой большой проект для аутдор-энтузиастов. Одной из центральных и самых сложных частей этой системы должен был стать планировщик маршрутов. Я решил сделать его максимально функциональным и открытым, чтобы он стал витриной возможностей всего проекта.

Предыдущая часть

Часть 5: Алгоритмы – реализация и модель ошибок

Предисловие. Сегодня расскажу мало про технику, но много про практическую часть работы с поставщиками компонентов на примере известного сервиса JLCPCB. Расскажу какие возникли сложности и как сумели их решить. Поэтому если вам более по душе технический сюжет, то можете смело пропускать статью.

План статьи: В этой части рассматривается практический процесс изготовления печатной платы нашего устройства.

В 2016 году на МКС все еще работали Intel 80386SX на 20 МГц — процессоры, которым уже четверть века. В российских модулях «Звезда» до сих пор летают приборы «Электроника», а на наземных станциях ГЛОНАСС стоят «Эльбрусы» первой версии. В «малом космосе» приоритеты другие: низкая цена, быстрая итерация и использование кубсатов на Raspberry Pi и Linux‑контейнерах.

Давайте разберем, почему в космосе ценят проверенные временем технологии — и какое место в этой истории занимают решения советской и российской школы. Детали под катом.

Предисловие. Получив ряд критических комментариев от читателей постарался учесть замечания и давать больше конкретики в описании реализации. Т.к. потребовалось излагать больше конкретики привожу описание формул в на мета-языке, либо картинками.

Также хочу еще раз сказать, что создание данного устройства - это исключительно моя инициатива, как начинающего пилота. Я не создаю такие устройства на постоянной основе, я не обладаю профильным образованием в авионике, а иду по пути проб и ошибок создавая полезное для себя устройство. Если я захожу на вашу территорию ваших профессиональных или академических интересов, то прошу отнестись с пониманием к некоторым неточностям или ошибкам термионологии. Буду рад вашим комментариям!

Итак, в этой части опишу следующие аспекты:

Стоит только подьехать к центру города, Красной площади или Дворцовой, как ваш навигатор виснет, а GPS-точка прыгает через дороги, заводит вас во дворы и упорно считает, что вы идёте по Неве, а не по тротуару. В городских джунглях GPS сталкивается с отражениями, перекрытиями сигналов и тёмными зонами, из-за которых точность падает до нескольких десятков метров, а иногда и сотен.

Разберёмся, какие механизмы приводят к «скачкам» позиционирования и как индустрия борется с тем, чтобы вы не терялись. Детали внутри ката.

Привет, решил немного отвлечься от Java и поделиться своим опытом в любительском дроностроении, а именно в настройке приёмников ГНСС, с помощью которых птица сможет вернуться домой при обрыве сигнала или по крайней мере передать свои последние координаты. Это сильно облегчит поиск, особенно, если вы всё сделали правильно, передаёте координаты в телеметрии* и пишете их в лог в вашем пульте ;)

26 мая горел заповедник в Муромском районе, Владимирской обл., в котором водится, например, исчезающий вид зверька — русская выхухоль.

Огонь локализован по периметру ~450 м., МЧС не встретил, цена — поцарапанные ноги, руки об шиповник/ветки, слегка обжёгся, уничтоженные кроссовки без возможности их восстановления и ни единой занозы.

В данной работе мы представляем технологию пассивного радиопеленгования беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). В её основе лежит многопозиционный подход, позволяющий точно определять координаты радиоизлучающего объекта, преимущественно БПЛА, без применения активных радиолокационных средств.

База Open Street Map (OSM) является открытым ресурсом, пополняемым добровольцами. Она широко используется в проектах, где нужно отобразить что-либо на карте. Встаёт вопрос - насколько данные в ней полные и корректные?

Мы попробуем ответить на него для объектов типа "строение" (дом) на территории России. В этом нам поможет база объектов ГАР ФИАС, которая также содержит объекты такого типа, и её с некоторыми оговорками можно брать за эталонный уровень полноты. С оговорками - потому что каждый месяц в ней появляются новые объекты. На данный момент в ней около 32 млн строений (не считая гаражей, земельных участков и устаревших объектов).

Объекты ГАР ФИАС не содержат координат GPS, но есть ещё один открытый ресурс - Публичная кадастровая карта Росреестра. К сожалению, она не даёт выгружать данные целиком, как предыдущие базы, а предоставляет только API, по которому можно извлекать один объект за раз. Но зато она для многих из них содержит GPS, так что можно их сопоставить с GPS от OSM.

Забегая вперёд, озвучим результат: OSM содержит около 24% от всех домов ГАР, ПКК - около 21%, пересечение OSM с ПКК - 6% и разница координат несущественная.

Для получения результата использовался движок нормализации адресов Pullenti Address.

Привет Хабр! Меня зовут Александр, я инженер-электроник. Около пяти лет назад я разрабатывал с нуля GPS приемник. Когда более-менее ожил первый макетный образец, оказалось, что в офисе на окне спутники почти не ловятся - ни телефоны ни контрольный приемник в виде модуля U-blox даже не захватывали хотя бы пару спутников в слежение.

В здании находилось производство и я первым делом грешил на наличие больших сетевых помех, перегружающих усилитель в активной автомобильной патч-антенне через которую я пытался отлаживаться. Чтобы исключить фактор помех и повысить чувствительность я решил сделать полноразмерную патч-антенну на воздушном диэлектрике, о которой хочу поведать далее.

Мы подошли к заключительной части цикла статей, в рамках которого были разобраны аспекты расчета пробега транспортного средства по данным спутниковых систем и штатного одометра. Целью данного цикла являлось изучение причин расхождения между пробегом, зафиксированным одометром и спутниковой навигацией, а также предложение методов корректировки данных для повышения точности измерений. 

В предыдущих публикациях мы рассмотрели ключевые факторы, влияющие на точность измерений: состояние транспортного средства и условия его эксплуатации, высоту над уровнем моря, качество навигационного оборудования и обработку полученных данных. Теперь настало время перейти к финальному сравнению – пробег по данным ГНСС против пробега, полученного со штатного одометра через CAN-шину автомобиля.

Заключительная часть цикла позволит сформировать целостное представление об использовании значений пробегов полученных различными способами в задачах мониторинга транспорта.

В мониторинге транспорта телематические данные — это основа для принятия решений. Однако даже самые продвинутые системы не застрахованы от ошибок и погрешностей. Расхождения в данных спутниковой навигации, которые мы разбирали в предыдущих статьях, зачастую обусловлены не только методами расчета, но и качеством самих данных.

В этой статье мы разберем оставшиеся 3 поля из нашего датасета, кроме показаний пробега по одометру, полученные через CAN-шину. Мы разберем, как эти показатели формируются, какие значения считаются приемлемыми и как интерпретировать их при анализе данных. На основе реального датасета мы проанализируем влияние качества данных на точность расчета пробега.

В этой статье мы разберём методы расчета скорости и направления движения в транспортной телематике, а также сравним их точность на реальных данных. Можно было бы назвать эту публикацию аналогичным образом: “Скорость автомобиля: почему значение в навигаторе и стрелка спидометра расходятся?”.

Нельзя обойти тему скорости в рамках цикла наших статей, так как ранее мы выяснили, что одометр транспортного средства считает пробег именно на основе скорости движения. Направление или курс движения - менее важный параметр, который зачастую используется только для визуализации маркера объекта на картографической подложке. 

Мы с вами живем в трехмерном мире и не можем игнорировать третью компоненту координат в пространстве. Но в мониторинге транспорта исторически так сложилось, что высота зачастую игнорируется. Возможно, это наследие от мореплавателей, откуда и зародилась навигация, которым высота над уровнем моря казалась неизменной константой ;) У нас в системе до сих пор есть трекеры-"долгожители", которые шлют свою скорость в морских узлах.

Например, в экспертной статье от разработчиков СМТ Wialon про неверный пробег вообще не упоминается высота. При этом в разделе документации про основные счетчики указано, что высота все-таки учитывается, если ее разброс менее 500 (!) метров между телематическими сообщениями. На практике же зачастую учет высоты отключают из-за недостаточной точности его значения в данных от GPS-трекеров. В этой статье мы попробуем оценить разницу в пробеге с учетом высоты и без нее.

Разовый расчет конкретного случая расхождения одометра и пробега по спутникам - это хороший аргумент в диалоге с Клиентом в рамках оказания услуг по мониторингу транспорта. Но провести сотни или хотя бы десятки таких экспериментов проблематично, как минимум, потому, что техника предназначена для целевого использования, а не экспериментов в рамках деловых отношений.

Поэтому попробуем провести исследование на обезличенных данных с реальных транспортных средств южной инфраструктурной геозоны платформы управления автопарками Waliot. Юг выбран по нескольким причинам: во-первых, это самый крупный кластер Waliot по количеству собственных объектов мониторинга и соответственно телеметрии, во-вторых, здесь мы сможем оценить влияние РЭБ и дорог с серьезным перепадом высот (перевалы и серпантины).

Если кратко, то ни одометр на приборной панели, ни показания спутниковой навигации никогда не будут идеально точно отображать реальный пробег автомобиля. На этом можно было бы поставить точку, но задача измерения пробега автомобиля является важной не только для личного использования, но и для транспортных компаний и предприятий с автопарками, которые ведут учет эксплуатационных показателей своей техники.

Пробег является одним из главных показателей состояния автомобиля, определяющий регламент проведения технического обслуживания, замену расходных материалов и запчастей, а также управление затратами на предприятии. В действительности для большинства этих задач корректнее использовать моточасы двигателя, но эта тема выходит за рамки данной статьи.

Размышляя о том, зачем я живу и в чем смысл моего существования, я пришел к мысли, что человечеству захватить Млечный путь.

Невероятно эффективное общество, где каждый поддерживает друг друга. В котором существует полная свобода для развития. Где доступ к ресурсам находится в свободном доступе у каждого индивида, кто трудится на благо общества.