Návrh a validace robustních algoritmů fúze dat pro lokalizace tramvají

Abstract

Lokalizace tramvají za použití potenciálně zpožděných dat a vícero senzorů není triviální. Zde se problem řeší pomocí Kalmanových filtrů a 2D modelu s konstantním zrychlením a úhlovou rychlostí (CTRA). Jsou zde navržena a implementována různá vylepšení (adaptace modelu, využití mapy, využití zpožděných měření). Výstupem je ROS 2 uzel vytvořený v Simulinku využívající numericky stabilní maticový rozklad. Výsledky ukazují, že při příjmu kvalitního GNSS signálu je chyba odhadu polohy tramvaje pouze v řádu decimetrů.Localizing trams using possibly delayed data and multiple sensors is not trivial. Here, the problem is addressed using the Kalman filtering framework and the 2D constant turn rate and acceleration model (CTRA). Various improvements are considered and implemented, such as model adaptation, track constraints and handling of delayed measurements. The result is a ROS 2 node implemented in Simulink using a numerically stable matrix factorization. Results indicate that when the GNSS signal quality is good, the position estimation error is in the order of decimeters.