CC BY
43
В распределенных системах отсутствует постоянная необходимость подключения к серверу для внесения изменений. При этом разработчики могут работать параллельно, даже в отсутствии сетевого соединения.
Выводы
Таким образом, две основные категории системы управления версиями можно охарактеризовать следующим образом:
- в централизованных системах управления версиями репозиторий является единственным и хранится на сервере;
- в распределенных системах управления версиями каждый клиент хранит у себя полную копию репозитория локально.
Выбор необходимой архитектуры зависит от предпочтений разработчика (команды разработчиков) и от опыта его работы с соответствующей системой управления версиями.
Список литературы:
1. Одинцов И.О. Профессиональное программирование. Системный подход [Текст]: учеб. пособие. - II издание. - СПб.: Издательская программа, 2004. - 624 с.
2. Ефанов Д.В., Рощин И.Г. Система управления версиями Git: учебное пособие. - М.: НИЯУ МИФИ, 2014. - 88 с.
3. Алексеевский П.И. Применение средств управления версиями для коллективной работы студентов над проектом компьютерной игры // Педагогическое образование в России. - 2012. - № 6.
4. Акимов В.А. Системы управления версиями [Электронный ресурс] // II Общероссийская студенческая электронная научная конференция «Студенческий научный форум 2011». - Режим доступа: http://www.rae.ru/fo-rum2011/pdf/1809.pdf (дата обращения: 15.04.2015).
КОРРЕКЦИЯ НАВИГАЦИОННЫХ ДАННЫХ ТРАНСПОРТНОГО СРЕДСТВА
© Матушкин А.С.*
Уральский государственный университет путей сообщения, г. Екатеринбург
Использование «интеллектуальных» средств передвижения в городских условиях предъявляет повышенные требования к позиционированию транспортного средства. Сложность задачи позиционирования вынуждает разрабатывать навигационные системы, способные предос-
* Аспирант кафедры Проектирования и эксплуатации автомобилей.
тавить данные достаточной точности. В работе рассматривается объединённая спутниково-инерциальная навигационная система на основе Фильтра Калмана, её свойства, достоинства, недостатки, оценка результатов работы такой системы.
Ключевые слова спутниковая навигация, инерциальная навигационная система, фильтр Калмана, навигация в городских условиях.
Введение
На сегодняшний день спутниковая навигация применяется во множестве различных сфер деятельности, таких как авиация, спутниковый мониторинг движения транспорта, геодезия, картография, исследование тектоники и в других задачах.
Однако значения погрешности измерений при помощи таких систем, которые зависят от многих условий, являются в чистом виде недостаточно точными или чрезмерно зашумлёнными, чтобы использовать их для некоторых целей, требующих высокой точности и стабильности входных данных.
Разработка систем управления транспортными потоками, технологии диспетчеризации авиатранспорта, интеллектуальные средства передвижения, в том числе автоматически управляемые автомобили и средства обеспечения безопасности автомобиля требуют большой точности входных данных для лучшей работы, устойчивости функционирования навигационной системы в сложных ситуациях и приемлемого быстродействия.
По этой причине разработчики систем, использующих спутниковую навигацию, применяют различные математические методы и алгоритмы для приведения исходных данных с датчиков к требуемому виду, а также комбинирование различных видов навигации: спутниковой и инерциальной для движущихся объектов, лазерных датчиков для ориентирования в окружающей обстановке.
Навигационные системы
При определении местоположения такого объекта, как двигающийся по дороге автомобиль используются два вида навигации:
- инерциальная;
- спутниковая.
Каждый из видов обладает определёнными качествами, параметрами и недостатками.
Инерциальные навигационные системы имеют в своём составе датчики линейного ускорения (акселерометры) и угловой скорости (гироскопы или пары акселерометров, измеряющих центробежное ускорение). С их помощью можно определить отклонение связанной с корпусом прибора системы координат от системы координат, связанной с Землёй, получив углы ориентации. Линейное отклонение координат в виде широты, долготы и высоты определяется путём интегрирования показаний акселерометров.
Принцип работы спутниковых систем навигации основан на измерении расстояния от антенны на объекте (координаты которого необходимо получить) до спутников, положение которых известно с большой точностью. Таблица положений всех спутников называется альманахом, которым должен располагать любой спутниковый приёмник до начала измерений. Обычно приёмник сохраняет альманах в памяти со времени последнего выключения и если он не устарел - мгновенно использует его. Каждый спутник передаёт в своём сигнале весь альманах. Таким образом, зная расстояния до нескольких спутников системы, с помощью обычных геометрических построений, на основе альманаха, можно вычислить положение объекта в пространстве [2].
Типичная точность современных GPS-приёмников в горизонтальной плоскости составляет примерно 6-8 метров в идеальных условиях - при хорошей видимости спутников, в затруднённых городских условиях может снижаться до сотен метров, что вызывает проблемы с определением местоположения автомобиля даже в рамках квартала.
Так, например, специалист, занимающийся расчётом городского траф-фика, приводит в своей статье следующую информацию:
«Потребительские GPS-устройства определяют координаты с погрешностью, поэтому треки очень «шумные». Это усложняет не только расчёт средних скоростей, но и привязку треков к графу, например, когда дороги проходят близко друг к другу.
Например, полосы магистралей движутся с разными скоростями, поэтому на одном и том же участке треки могут одновременно показывать существенно разную скорость»[4].
Таким образом можно сделать вывод, что для навигации автомобиля в городе важным может быть расположение приёмника с точностью до полосы движения, ширина которой редко превышает 4 м. В то же время портативные GPS-приёмники не могут дать достаточно ровный и незашумлён-ный трек, чтобы его можно было в чистом виде использовать для определения местоположения и параметров движения движущегося автомобиля.
Рассмотрим особенности инерциальной навигационной системы:
- высокая точность определения положения и скорости в краткосрочном периоде;
- точная информация о положении в пространстве;
- точность уменьшается со временем;
- высокая скорость получения данных;
- автономность;
- отсутствие сбоев в получении данных;
- подвержено влиянию внешних факторов, не учитываемых датчиками.
Особенности спутниковой системы:
- высокая точность определения положения и скорости в долгосрочном периоде;
- информация о положении с большой долей шума;
- постоянная точность, независимая от времени;
- низкая скорость получения данных;
- неавтономность;
- «проскальзывание цикла» и потеря синхронизации;
- нечувствительность к внешним факторам.
Объединённая система навигации, включающая в себя как данные инер-циальной системы, так и данные спутниковых систем комбинирует достоинства систем:
- высокая точность определения положения и скорости;
- высокая точность определения положения в пространстве;
- высокая скорость данных;
- функционирование даже в случае сбоя в получении сигнала;
- обнаружение потерь синхронизации и проскальзываний цикла.
Точность совмещённой системы зависит от точности обеих систем: для
однократного или периодического определения абсолютного положения объекта в пространстве может использоваться спутниковая навигация, для постоянного же слежения за положением объекта хорошо подходит инерци-альная навигационная система, накопленная ошибка которой периодически корректируется спутниковой системой. В таком случае мы получаем все достоинства обеих систем, недостатки которых взаимно компенсируются.
Для коррекции данных спутниковых наблюдений часто используют фильтр Калмана, оценивающий общий вектор динамики системы, используя данные неполных и зашумлённых измерений.
Алгоритмы коррекции
L
Начальные значения состояния объекта и матрицы ошибок
Этап предсказания
1. Предсказание состояния системы
2. Предсказание ошибки ковариаиии
Этап корректировки
1. Вычисление усиления Калмана 2, Обновление оценки с учётом измерения 3. Обновление ошибки ковариаиии
Рис. 1. Схема действия фильтра Калмана
Фильтр Калмана - это, наверное, самый популярный алгоритм фильтрации, используемый во многих областях науки и техники. Благодаря своей простоте и эффективности его можно встретить в GPS-приемниках, обработчиках показаний датчиков, при реализации систем управления и т.д. [3].
Исследование, направленное на установление результатов компенсации потери и погрешности GPS-сигнала с помощью инерциальных датчиков при использовании фильтра Калмана даёт следующие результаты.
Рис. 2. График движения объекта в городских условиях
На рис. 2 представлены изображения зарегистрированных траекторий движения специально оборудованного транспортного средства в сложных городских условиях с использованием только модуля GPS (красный) и комбинации GPS с использованием ИНС (синий) [1].
На основе сделанного исследования сделаны выводы об успешном применении комбинирования данных ИНС и СНС для обхода сложностей в использовании СНС. При помощи оборудования умеренной стоимости можно достигнуть стабильной работы навигационной системы в городских условиях, туннелях, крытых помещениях, парковках. Решение может использоваться для планирования дорожного движения, проектирования автономных транспортных средств (без участия водителя), системы предупреждения столкновений и других задач.
На приведённом рисунке невооружённым глазом видны зоны потери уверенного GPS-сигнала и компенсацию его с помощью ИНС.
Заключение
Ни одна из навигационных систем, применяемая в чистом виде, независимо от другой системы и без применения алгоритмов коррекции не является
универсальной и не предоставляет высокой точности данных на любом промежутке времени. Причиной тому служит в случае инерциальной навигационной системы невозможность определения изначального местоположения и ориентации в пространстве, в случае со спутниковой навигационной системой - низкая точность измерений, вызываемая множеством факторов, негативно влияющих на неё, а также большой период этих измерений.
Однако объединение систем навигации обладает выгодными свойствами, позволяющими получить результаты измерений местоположения высокой точности в любой момент времени. Улучшение свойств объединённой системы происходит за счёт компенсации недостатков каждой системы преимуществами другой.
Для коррекции данных навигационных систем подходит фильтр Калма-на. Алгоритм обладает рядом недостатков, но возможна его модификация, которая позволит снизить влияние недостатков на результат.
Список литературы:
1. Enrique David Martí, David Martín, Jesús García, Arturo de la Escalera, José Manuel Molina and José María Armingol. Context-Aided Sensor Fusion for Enhanced Urban Navigation // sensors ISSN 1424-8220, 2012.
2. GPS NavStar. GPS Standart Positioning Service Signal Specification. 1995.
3. Вавилова Н.Б., Голован A.A., Парусников H.A. Математические модели и алгоритмы обработки измерений спутниковой навигационной системы GPS. Стандартный режим. - М.: Изд-во МГУ, 2009.
4. Юркин Д. Как устроен краткосрочный прогноз на Яндекс.Пробках. -2012.
ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ЗАДАЧЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОГОДНЫХ УСЛОВИЙ
© Рученькин М.А.*
Московский государственный университет леса, г. Мытищи
Нейронная сеть - это простая модель мозга, имитирующая его устройство и функциональность. Изначально сеть, подобно мозгу, плохо обучена и пе приспособлена для решения задач. Для обучения сети требуется время и опыт. Сеть, набирая экспериментальные данные, как человек в процессе жизни, обобщает их, «сглаживает». A затем, в сходной ситуации сеть уже может реагировать, исходя из своих прибли-
* Магистрант кафедры Вычислительной техники.
