10.14489/vkit.2026.03.pp.003-009

DOI: 10.14489/vkit.2026.03.pp.003-009

Маркова Д. А.
АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ НАВИГАЦИОННОГО МОДУЛЯ ДЛЯ ТЕНЕВЫХ ЗОН ГЛОБАЛЬНЫХ НАВИГАЦИОННЫХ СПУТНИКОВЫХ СИСТЕМ
(c. 3-9)

Аннотация. Представлен встроенный навигационный модуль, обеспечивающий локализацию автомобиля в условиях длительного отсутствия GNSS сигнала, например, в тоннелях, каменных каньонах и на парковках. Основой решения является расширенный фильтр Калмана в кватернионной постановке, работающий с инерциальными данными автомобильных МЭМС гироскопов и акселерометров, а также с импульсами штатной колесной одометрии. Снос ограничивается за счет онлайновой самокалибровки, оценивающей рычаг IMU, углы установки и эффективный радиус качения колес. Калибровка выполняется методом максимального правдоподобия в скользящем окне 60 с. Результаты вводятся в фильтр через экспоненциальное «забывание», что смягчает скачки и сохраняет численную устойчивость. Анализ спектра вибраций отслеживает шероховатость дороги. При смене контекста автоматически перенастраиваются ковариации процесса и измерений, повышая робастность к ударам и кратковременным потерям одометрии. Байесовский детектор событий CAN фиксирует маневры с высокой поперечной динамикой; если вероятность превышает 0,7, запускается EM уточнение параметров колес. Обученный офлайн LSTM корректор выдает оценки дрейфа гироскопов. Фильтр работает на 32 битном микроконтроллере с частотой 200 Гц и формирует предложения NMEA с частотой 10 Гц. Моделирование шумов и дорожные испытания на легковом автомобиле показали, что система удерживает относительную погрешность положения менее 1 % на дистанции 20  км без GNSS поддержки, а ошибка курса не превышает 0,3° на 1 км. Конструкция совместима со штатной электроникой транспортных средств и BLE интерфейсом современных мультимедийных систем.

Ключевые слова: инерциально‑одометрическая навигация; расширенный фильтр Калмана; самокалибровка on‑line; GNSS‑теневая зона; радиус качения; рычаг IMU; адаптивная ковариация; автомобильные МЭМС‑датчики.

Markova D. A.
ALGORITHMIC SUPPORT OF THE NAVIGATION MODULE FOR SHADOW ZONES OF GLOBAL NAVIGATION SATELLITE SYSTEMS
(pp. 3-9)

Abstract. This paper presents an embedded navigation module that keeps a vehicle localized during extended GNSS outages common in tunnels, urban canyons and parking garages. Its core is an error state extended Kalman filter expressed in quaternions and fusing inertial data from automotive MEMS gyroscopes and accelerometers with wheel tick pulses from the stock odometer. Drift is contained by an on line self calibration routine that estimates the IMU lever arm, mounting misalignment and rolling radius. Calibration employs maximum likelihood optimisation in a 60 s sliding window and feeds the EKF through exponential forgetting, damping abrupt updates and preserving stability. A vibration spectrum analyser tracks road roughness; when context changes it automatically tunes process and measurement covariances, maintaining robustness against shocks and short odometry dropouts. A Bayesian detector on CAN events marks manoeuvres with high lateral dynamics; if probability exceeds 0.7, an EM step refines wheel parameters. An LSTM based bias corrector, trained offline, supplies gyro bias estimates. The filter runs at 200 Hz on a 32 bit MCU and outputs NMEA sentences at 10 Hz. Simulated noise models and road trials with a compact car show that the system limits relative position error to below 1 % over 20 km without GNSS, while heading error stays under 0.3 ° km⁻¹. The design remains compatible with stock vehicle electronics and the BLE link found in modern infotainment units.

Keywords: Inertial odometric navigation; Extended Kalman filter; On line self calibration; GNSS shadow zone; Rolling radius; IMU lever arm; Adaptive covariance; Automotive MEMS sensors.

+ - Информация об авторах (About the Authors) Click to collapse

Рус

Д. А. Маркова (Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», Москва, Россия) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

Eng

D. A. Markova (National Research Nuclear University “MEPhI”, Moscow, Russia) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

+ - Библиографический список (References) Click to collapse

Рус

1. Grewal M. S., Andrews A. P., Bartone C. G. Global Navigation Satellite Systems, Inertial Navigation, and Integration. 4th ed. Hoboken: Wiley, 2020. 608 p.
2. Titterton D. H., Weston J. L. Strapdown Inertial Navigation Technology. 3rd ed. London: The Institution of Engineering and Technology, 2021. 688 p.
3. A survey of GNSS spoofing and anti-spoofing technology / M.Ma, J. Lu, Y. Duan et al. // Remote Sensing. 2022. V. 14, Is. 19. Art. 4826.
4. Levinson J., Thrun S. Robust vehicle localization in urban environments using probabilistic maps // Proc. IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation. 2010. P. 4372–4378.
5. Liu R., Ibrahim J., Saripalli S. GPS-denied navigation using low-cost inertial sensors and recurrent neural networks // Sensors. 2021. V. 21, No. 12. Art. 4008.
6. Mironyuk V. P., Annenkov A. V. Analysis of technologies that ensure positioning of highly automated vehicles // Dorogi i Mosty. 2024. No. 52/2. P. 233–261.
7. Wheel-GINS: a GNSS/INS integrated navigation system with a wheel-mounted IMU / Y. Wu, J. Kuang, X. Niu et al. // IEEE Trans. Intelligent Transportation Systems. 2025. V. 26, No. 5. P. 6891–6903.
8. Multi-sensor fusion for wheel-inertial-visual systems using a fuzzification-assisted iterated error-state Kalman filter / G. Huang, H. Huang, Y. Zhai et al. // Sensors. 2024. V. 24, No. 23. Art. 7619.
9. Ouyang W., Wu Y., Chen H. INS/odometer land navigation by accurate measurement modeling and multiple-model adaptive estimation // IEEE Trans. Aerospace and Electronic Systems. 2021. V. 57, No. 5. P. 3584–3599.

Eng

1. Grewal, M. S., Andrews, A. P., & Bartone, C. G. (2020). Global navigation satellite systems, inertial navigation, and integration (4th ed.). Wiley.
2. Titterton, D. H., & Weston, J. L. (2021). Strapdown inertial navigation technology (3rd ed.). The Institution of Engineering and Technology.
3. Ma, M., Lu, J., Duan, Y., et al. (2022). A survey of GNSS spoofing and anti-spoofing technology. Remote Sensing, 14(19), Article 4826.
4. Levinson, J., & Thrun, S. (2010). Robust vehicle localization in urban environments using probabilistic maps. Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, 4372–4378.
5. Liu, R., Ibrahim, J., & Saripalli, S. (2021). GPS-denied navigation using low-cost inertial sensors and recurrent neural networks. Sensors, 21(12), Article 4008.
6. Mironyuk, V. P., & Annenkov, A. V. (2024). Analysis of technologies that ensure positioning of highly automated vehicles. Dorogi i Mosty, (52/2), 233–261.
7. Wu, Y., Kuang, J., Niu, X., et al. (2025). Wheel-GINS: A GNSS/INS integrated navigation system with a wheel-mounted IMU. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 26(5), 6891–6903.
8. Huang, G., Huang, H., Zhai, Y., et al. (2024). Multi-sensor fusion for wheel-inertial-visual systems using a fuzzification-assisted iterated error-state Kalman filter. Sensors, 24(23), Article 7619.
9. Ouyang, W., Wu, Y., & Chen, H. (2021). INS/odometer land navigation by accurate measurement modeling and multiple-model adaptive estimation. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 57(5), 3584–3599.

+ - Заказать электронную версию статьи (Purchase digital version of a single article) Click to collapse

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 700 руб. (в том числе НДС 20%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.

После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.

Для заказа скопируйте doi статьи:

10.14489/vkit.2026.03.pp.003-009

и заполните форму

Отправляя форму вы даете согласие на обработку персональных данных.

Eng

This article is available in electronic format (PDF).

The cost of a single article is 700 rubles. (including VAT 20%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.

After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.

To order articles please copy the article doi:

10.14489/vkit.2026.03.pp.003-009

and fill out the form