Навигатор автономный: Страница не найдена — Гикер

Содержание

Сканер | Автономный GPS-навигатор DIGMA DM350

Новости / Автономный GPS-навигатор DIGMA DM350

Digma DM350 – новая модель в линейке персональных GPS-навигаторов DIGMA. Современный и стильный, он отличается сверхтонким корпусом (11,95 мм), компактностью и легкостью (вес модели — 106 г).

Яркий 3,5″ TFT-дисплей повышенной четкости с антибликовым покрытием обеспечивает удобный просмотр навигационной информации. Чувствительный сенсорный экран с крупными цветными иконками оптимизирован для удобства управления, а интуитивно понятное меню GPS навигатора Digma DM350 позволяет настроить все параметры максимально быстро.

Еще одна особенность данной модели – активный автомобильный держатель, благодаря которому при установке GPS-навигатора происходит его автоматическое подключение.

Digma DM350 определит ваше текущее местоположение на карте и автоматически проложит оптимальный маршрут до пункта назначения. С помощью функции голосовых подсказок вам будет предоставлена информация о времени прибытия в точку назначения и актуальной скорости движения, а также о необходимости совершения поворотов на заданном маршруте. Доступны и многие другие навигационные функции.

GPS-навигатор Digma DM350 обладает дополнительными мультимедийными возможностями – воспроизведение музыкальных треков и просмотр ваших любимых фотографий.

В комплект поставки входит навигационная программа НАВИТЕЛ НАВИГАТОР 3.2. с детальным покрытием крупнейших городов России и регулярно обновляемыми картами (обновление происходит бесплатно).*

* Конфигурация навигатора не является закрытой. Устройство можно самостоятельно настроить на использование альтернативного программного обеспечения для навигации.

На данный момент доступны следующие навигационные карты для

навигационной системы «Навител Навигатор 3.2»:

  • Вся Россия (масштаб 1:1 000 000)
  • Москва и Московская область
  • Санкт-Петербург и Ленинградская область
  • Екатеринбург и Свердловская область
  • Новосибирск и Новосибирская область
  • Самара
  • Челябинск и Челябинская область
  • Курган и Курганская область
  • Уфа и республика Башкортостан
  • Тюмень и Тюменская область
  • Нижний Новгород
  • Белгород и Белгородская область
  • Воронеж и Воронежская область
  • Калуга
  • Пенза и Пензенская область
  • Орёл и Орловская область
  • Ростов-на-Дону и Ростовская область
  • Пермь и Пермский край
  • Ижевск и Удмуртская республика
  • Казань и республика Татарстан
  • Ставрополь и Ставропольский край
  • Великий Новгород и Новгородская область
  • Курск и Курская область
  • Тверь и Тверская область
  • Ярославль и Ярославская область
  • Владимир и Владимирская область
  • Краснодар и Краснодарский край
  • Майкоп и республика Адыгея

Особенности GPS-навигатора DM350:

  • Сверхтонкий, компактный и легкий GPS-навигатор
  • Активный автомобильный держатель
  • Быстрое и удобное управление
  • Дополнительные мультимедийные функции
  • Карты России «Навител Навигатор 3.
    2» в комплекте

▷ Лучший автономный GPS навигатор, 3 приложения без подключения к интернету 🏆

Какой, на ваш взгляд, лучший GPS навигатор? Мы представляем 3 приложения GPS без подключения к Интернету. И это с GPS навигатор на мобильном это стало абсолютно необходимым. Но большая проблема в том, что большинству приложений этого типа требуется подключение к Интернету. Поэтому, если мы собираемся совершить длительную поездку, мы можем в конечном итоге потратить скорость передачи данных раньше времени.

Чтобы решить эту проблему, сегодня мы собираемся показать 3 автономных GPS-навигатора, которые не должны быть подключены к Интернету, поэтому вам не нужно использовать свои данные заранее.

GPS навигаторы, которым не нужно подключаться к интернету

Sygic GPS

Sygic – одно из самых скачиваемых навигационных приложений в мире. И вам нужно только подключиться к Интернету, если вы ищете информацию о трафике в режиме реального времени.

Это Android-приложение имеет автономные карты всех стран мира. Многие из этих карт взяты из базы данных Том ТомХотя есть и другие провайдеры, которые предлагают свои. После того, как все карты загружены, вам не обязательно подключаться к сети.

Но тот факт, что карты хранятся в телефоне, не означает, что возможность их обновления теряется. И это то, что приложение получает несколько обновлений в год. Таким образом, карты всегда будут максимально приближены к реальности, не встречая адресов, которые больше не существуют.

Как обычно в браузерах, вы можете попросить Sygic GPS дать вам голосовые подсказки, Чтобы не потеряться, вам будут даны четкие указания и указания с названиями улиц. Таким образом, способ добраться до адреса, где вы находитесь, будет наиболее указанным. Кроме того, он также имеет опцию навигации для пешеходов, которая покажет туристические достопримечательности каждого города.

Вы можете скачать это приложение GPS без подключения к Интернету по следующей ссылке:

OsmAnd

OsmAnd – это приложение для GPS-навигации, имеющее две разные опции.

Один из них, скорее, должен быть подключен к Интернету. Другое использование, которое мы можем использовать, немного медленнее, но не требует подключения к Интернету.

Поэтому у него есть то преимущество, что мы всегда можем выбирать то, что нам нужно. Но мы всегда будем иметь точные и подробные инструкции.

Несмотря на то, что нет необходимости постоянно подключаться к сети, в ней есть все, что можно запросить у GPS-навигатора. Таким образом, ваш синтезированный голос будет давать пошаговые инструкции, чтобы вы правильно прибыли в пункт назначения. Кроме того, если он обнаружит изменение в маршруте, он изменит маршрут, чтобы адаптировать его к вашей позиции.

Если вам нужно переехать общественный транспорт, приложение также имеет опцию, которая будет указывать линии, которые вам нужно пройти, чтобы добраться до места назначения.

Это совершенно бесплатное приложение, которое стало довольно популярным в Google Play. Не удивительно, что оно уже имеет более 5 миллионов загрузок.

Вы можете скачать этот автономный GPS-навигатор по ссылке, указанной ниже:

Navmii GPS World

Третий вариант, который мы рекомендуем использовать в качестве браузера без подключения к Интернету: Navmii, Это приложение имеет карты со всего мира, которые будут храниться на вашем устройстве. Таким образом, вам не нужно будет подключаться к Интернету каждый раз, когда вы хотите совершить поездку. Он имеет опцию голосовой навигации, так что вы можете добраться до нужного вам места без опасности потеряться.

При поиске адреса вы можете выбрать, будете ли вы делать это с подключением к Интернету или без него. В случае, если вы не хотите подключаться, у вас не будет серьезных проблем, так как вы можете продолжать использовать браузер как обычно. Основное преимущество, которое вы можете получить при использовании его с подключением, заключается в том, что у вас будет возможность получать информацию о трафике в реальном времени, что очень положительно, особенно в крупных городах.

Приложение полностью бесплатное. Это, наряду с его хорошими показателями, сделало его очень популярным, с более чем 10 миллионов пользователей по всему миру Если вы хотите стать следующим пользователем, вы можете скачать его прямо с Google Play Store по следующей ссылке:

Карты Google Оффлайн, серфинг без подключения к интернету

Наконец, мы дадим опцию, которая не является точно браузером, но которая может избавить вас от неприятностей. А в том, что у Google Maps есть опция, позволяющая загружать определенные карты.

Таким образом, вы можете хранить их на своем телефоне, поэтому вам не нужно подключаться к Интернету для доступа к ним. Таким образом, вы можете использовать популярное приложение Google Maps без подключения к Интернету и не тратя слишком много данных.

Это правда, что не все районы доступны, Но в большинстве наиболее распространенных направлений вы можете использовать его без проблем и очень удобным способом.

Если область, которую вы хотите, доступна, это, вероятно, лучший вариант. Во-первых, поскольку Карты Google предустановлены практически на всех телефонах Android, вам не нужно устанавливать ничего дополнительного. А во-вторых, потому что вы, вероятно, не найдете другой с лучшими функциями. Кроме того, вполне возможно, что вы уже использовали его, поэтому вы будете использовать его без проблем.

Единственное, что вы должны иметь в виду, это то, что карты истекает через 30 дней после загрузкипоэтому по истечении этого времени вам придется снова скачивать из сети WiFi.

У вас наверняка будет это приложение для Android на вашем телефоне. Если это не так, у вас есть для загрузки:

Какой GPS-навигатор в автономном режиме или без подключения к Интернету вы используете, когда вы не хотите использовать данные? Вы можете поделиться им с другими пользователями в разделе комментариев ниже.

Конкурс «Инновационный навигатор»

Алтайский край Амурская область Архангельская область Астраханская область Белгородская область Брянская область Владимирская область Волгоградская область Вологодская область Воронежская область Еврейская автономная область Забайкальский край Ивановская область Иркутская область Кабардино-Балкарская Республика Калининградская область Калужская область Камчатский край Карачаево-Черкесская Республика Кемеровская область Кировская область Костромская область Краснодарский край Красноярский край Курганская область Курская область Ленинградская область Липецкая область Магаданская область Москва Московская область Мурманская область Ненецкий автономный округ Нижегородская область Новгородская область Новосибирская область Омская область Оренбургская область Орловская область Пензенская область Пермский край Приморский край Псковская область Республика Адыгея Республика Алтай Республика Башкортостан Республика Бурятия Республика Дагестан Республика Ингушетия Республика Калмыкия Республика Карелия Республика Коми Республика Крым Республика Марий Эл Республика Мордовия Республика Саха (Якутия) Республика Северная Осетия — Алания Республика Татарстан Республика Тыва Республика Хакасия Ростовская область Рязанская область Самарская область Санкт-Петербург Саратовская область Сахалинская область Свердловская область Севастополь Смоленская область Ставропольский край Тамбовская область Тверская область Томская область Тульская область Тюменская область Удмуртская республика Ульяновская область Хабаровский край Ханты-Мансийский автономный округ — Югра Челябинская область Чеченская республика Чувашская республика Чукотский автономный округ Ямало-Ненецкий автономный округ Ярославская область

ООО СЕРВИСНАЯ КОМПАНИЯ НАВИГАТОР | РБК Компании

Профиль

Дата регистрации01. 09.2006

Уставной капитал10 000 ₽

Юридический адрес АВТОНОМНЫЙ ОКРУГ ХАНТЫ-МАНСИЙСКИЙ АВТОНОМНЫЙ ОКРУГ — ЮГРА РАЙОН СУРГУТСКИЙ ПОСЕЛОК ГОРОДСКОГО ТИПА ФЕДОРОВСКИЙ УЛИЦА ЛЕНИНА ДОМ 31

ОГРН 1068617008294

ИНН / КПП 8617024503 861701001

Среднесписочная численность57 сотрудников

Описание

Компания ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ «СЕРВИСНАЯ КОМПАНИЯ «НАВИГАТОР» зарегистрирована 01.09.2006 г. Краткое наименование: СЕРВИСНАЯ КОМПАНИЯ НАВИГАТОР. При регистрации организации присвоен ОГРН 1068617008294, ИНН 8617024503 и КПП 861701001. Юридический адрес: АВТОНОМНЫЙ ОКРУГ ХАНТЫ-МАНСИЙСКИЙ АВТОНОМНЫЙ ОКРУГ — ЮГРА РАЙОН СУРГУТСКИЙ ПОСЕЛОК ГОРОДСКОГО ТИПА ФЕДОРОВСКИЙ УЛИЦА ЛЕНИНА ДОМ 31.

Малыхин Игорь Александрович является генеральным директором организации. Учредители компании — Малыхин Игорь Александрович.

В соответствии с данными ЕГРЮЛ, основной вид деятельности компании ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ «СЕРВИСНАЯ КОМПАНИЯ «НАВИГАТОР» по ОКВЭД: 09.10.9 Предоставление прочих услуг в области добычи нефти и природного газа. Общее количество направлений деятельности — 3.

За 2019 год прибыль компании составляет — 33 340 000 ₽, выручка за 2019 год — 423 704 000 ₽. Размер уставного капитала ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ «СЕРВИСНАЯ КОМПАНИЯ «НАВИГАТОР» — 10 000 ₽. Выручка на начало 2019 года составила 398 260 000 ₽, на конец — 423 704 000 ₽. Себестоимость продаж за 2019 год — 364 914 000 ₽. Валовая прибыль на конец 2019 года — 58 790 000 ₽. Общая сумма поступлений от текущих операций на 2019 год — 416 573 000 ₽.

Финансовые показатели ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ «СЕРВИСНАЯ КОМПАНИЯ «НАВИГАТОР» — улучшились. На 21 марта 2021 организация действует.

Юридический адрес СЕРВИСНАЯ КОМПАНИЯ НАВИГАТОР, выписка ЕГРЮЛ, аналитические данные и бухгалтерская отчетность организации доступны в системе.

ООО «СТК НАВИГАТОР» — Ненецкий автономный округ, г. Нарьян-Мар, ул.

Октябрьская
ГУП НАО «ЦЕНТРСТРОЙЗАКАЗЧИК», 166000, Ненецкий АО, г. Нарьян-Мар, пер. Лесной, д. 13, кв. 1
РМОО «ГРИН ХОУМ», 166002, Ненецкий АО, Заполярный район, рп. Искателей, ул. Дружбы, д. 18, кв. 20
ООО «ЖЕЛДОРСЕРВИС», 166000, Ненецкий АО, г. Нарьян-Мар, ул. Ненецкая, д. 14, офис 2
БЮРО ПО ЛИЦЕНЗИРОВАНИЮ И АККРЕДИТАЦИИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СУБЪЕКТОВ СИСТЕМЫ МЕДИЦИНСКОГО СТРАХОВАНИЯ И АККРЕДИТАЦИИ МЕДИЦИНСКИХ И ФАРМАЦЕВТИЧЕСКИХ РАБОТНИКОВ, 166000, Ненецкий АО, г. Нарьян-Мар, ул. Смидовича, д. 20
ФОНД ЭП, 166700, Ненецкий АО, Заполярный район, рп. Искателей, пер. Газовиков, д. 2
ООО «АГЕНТСТВО БИЗНЕС СОПРОВОЖДЕНИЯ», 166000, Ненецкий АО, г. Нарьян-Мар, ул. Полярная, д. 25, а
ООО «ТЕПЛОГРАД», 166700, Ненецкий АО, Заполярный район, рп. Искателей, ул. Россихина, д. 14, кв. 10
ООО «ФАН-СОЮЗ», 166000, Ненецкий АО, г. Нарьян-Мар, ул. Портовая, д. 12
ЗАО «НОРД-ВЕСТ ОЙЛ», 166000, Ненецкий АО, г. Нарьян-Мар, ул. Рыбников, д. 1, а, кв. 1
ООО «КИНДЕРБУМ», 166000, Ненецкий АО, г. Нарьян-Мар, ул. им. В. И. Ленина, д. 29Б, кв. 131
ООО «КРИСТАЛЛ-А», 166000, Ненецкий АО, г. Нарьян-Мар, ул. Полярная, д. 8, кв. 3
ТСЖ «КОМФОРТ», 166700, Ненецкий АО, Заполярный район, рп. Искателей, ул. Монтажников, д. 4, в, кв. 3
ООО «ВЕРТИКАЛЬ», 166004, Ненецкий АО, г. Нарьян-Мар, ул. Песчаная, д. 4
НЕНЕЦКАЯ ОКРУЖНАЯ ОБЩЕСТВЕННАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ ВСЕРОССИЙСКОЙ ОРГАНИЗАЦИИ ВЕТЕРАНОВ, 166000, Ненецкий АО, г. Нарьян-Мар, ул. им. В. И. Ленина, д. 12, кв. 16
ООО «ГАРАЖ», 166000, Ненецкий АО, г. Нарьян-Мар, пер. Лесной, д. 7, кв. 1

Установка автономных СКУД в Москве и СПб

Автоматизированные системы контроля доступа позволяют обеспечить на предприятиях и фирмах полную безопасность за счёт предоставления санкционированного прохода на их территорию. Они могут быть выполнены в виде центральных дверей со специальным замком либо турникеты. За счёт автоматизации легко определить время посещения объекта, нахождения в нём, а также принятия беспристрастных решений по предоставлению доступа, например, в отличие от охранников, которые могут допускать ошибки. Основной особенностью такой системы является её продуманность и высокая надёжность.

Конструктивные элементы автономных СКУД и их назначение

Стандартная конструкция автономных СКУД состоит из комплекса управления, в который входит компьютер со специальным программным обеспечением, устройства контроля доступа, записывающего оборудования и ключей доступа. Однако на практике многие компании обеспечивают различные комплектации поставок с разными уровнями защиты, чтобы системы были максимально приближены к требованиям конкретного заказчика и условиям эксплуатации.

Наша компания всегда учитывает все технические условия монтажа автономных СКУД и стремится чётко следовать условиям технического задания клиента. Поэтому применяет комплекс для управления доступом с удобным для пользователей интерфейсом. Дополнительно устанавливается защита от взлома с использованием энкодеров и программаторов, а также карточек доступа. Специализированные платы передачи данных работают по беспроводной технологии, поэтому определить место нахождения базы достаточно сложно. В этом и состоит важное преимущество автономной СКУД.

Точки ограничения доступа могут оборудованы в виде дверных замков или турникет. Однако способ авторизации у них одинаковый. Оборудование на точке доступа имеет сходное аппаратное обеспечение с центром контроля. В нём могут храниться те же базы данных о доступе, что и на базе. Однако производители автоматизированных систем контроля доступа значительно усложнили технологию шифрования данных, делающая их использование недоступным для взломщиков без специальных криптографических ключей, которые зашиты на специальном носителе информации.

Защита ключей автономных СКУД

Автономные СКУД могут обеспечить доступ на охраняемый объект только по специальному цифровому ключу. Основным его преимуществом является разделения ключа доступа между базой данных и электронным ключом. То есть сотрудник при вставке ключа сообщает картоприёмнику часть информации о ключе, а он сравнивает его с базой и принимает решение о предоставлении доступа. Ключи перезаписываемы и поэтому в случае нарушений режима объекта доступ может быть моментально ограничен системой при первой вставке карточки в картоприёмник путём перезаписи информации карты.

Как организована защита обмена информацией о правах доступа в автономных СКУД?

Автономные СКУД передают данные по беспроводному каналу и поэтому для обеспечения безопасности ему уделяется особое внимание. Наша компания для своих клиентов предлагает на выбор две надёжные технологии:

  1. Считывание автоматизированными системами контроля доступа ключей с возможностью записи в режиме реального времени по результатам обмена с центром контроля, что не позволяет считать информацию с карты программатором и выполнить её дубликат.
  2. Комбинирование нескольких устройств доступа: автономного и онлайн. Это существенно повышает уровень безопасности, так как злоумышленник не будет ничего знать об автономном ключе со статичными данными.

Виды ключей для автономных СКУД

Автономные СКУД могут иметь различные конструктивные исполнения носителей информации с хранением ключей:

  • touch memory в виде таблетки или кнопки;
  • контактные и бесконтактные смарт-карты.

Основные преимущества при установке СКУД нашими сотрудниками

При заказе проектирования и монтажа автоматизированных систем контроля доступа в нашей компании клиенты получат следующие преимущества:

  1. Мы обеспечим высокую функциональность системы, установим и настроим всё необходимое оборудование и программное обеспечение. После этого проведём её тестирование.
  2. Применяем только качественное оборудование, которое выполнено из надёжных и стабильных комплектующих, что позволяет нам гарантировать отсутствие поломок при соблюдении правил эксплуатации.
  3. Используем передовые технологии шифрования на программном и аппаратном уровне, гарантирующие максимальный уровень защиты.
  4. Применение наших автономных СКУД не потребует специальных знаний или опыта в обслуживании устройств.
  5. При необходимости расширения точек контроля не возникнет никаких проблем, так как наши СКУД масштабируемы и достаточно гибки при конфигурировании.
  6. Стоимость заказа системы будет в несколько раз ниже аналогичных по функциональности, чем у других компаний. Это обусловлено прямыми поставками оборудования от производителей, а не снижением качества компонентов.

Не стоит откладывать установку СКУД на предприятии, так как она позволит не только выполнять функцию контроля охраняемой территории, а и экономить финансовые средства на недобросовестных работниках за счёт введения почасовой оплаты труда. Обращайтесь в нашу компанию прямо сейчас по одному из указанных на сайте контактных телефонов и делайте заказ.

Количество людей, решивших обезопасить свой офис, склад, гостиницу или другой объект стремительно растет. Это вполне оправданно. СКУД дает возможность существенно сократить персонал, задействованного в охране, тем самым экономя немалые деньги. Теперь всю работу может выполнять один специалист, находящийся на контрольной точке, легко следящий за огромной территорией, используя современное оборудование. 

Управление осуществляется при помощи довольно простого оборудования. На основных дверях устанавливается специальный считыватель, фиксирующий время входа сотрудника в здание и выхода из здания. Возле каждой двери устанавливается дополнительный контроллер. Используя магнитную карту, сотрудник может войти в помещение.

Как показывает практика, использование систем контроля позволяет существенно повысить производительность труда. Процент опозданий и случаев раннего ухода с работы существенно сокращается. Специалисты больше не могут незаметно перемещаться по помещениям, решая личные дела во время, когда должны работать.


Реализованные проекты


Другие реализованные проекты

Почему клиенты выбирают нас?

Десятки и сотни людей, желающих установить в своих офисах, гостиницах или лабораториях системы управления доступом в Санкт-Петербурге, предпочитают обращаться в нашу компанию. Это удачное решение. Мы не первый год занимаемся предоставлением подобных услуг. За этот период было выполнено множество подобных заказов. К тому же, установленная в нашей компании на СКУД цена делает использование услуг доступным для большинства клиентов. Высокий профессионализм мастеров гарантирует быстрое и качественное выполнение всех работ.

Навигатор по мерам поддержки сельхозкооперации

Алтайский край

Амурская область

Архангельская область

Астраханская область

Белгородская область

Брянская область

Владимирская область

Волгоградская область

Вологодская область

Воронежская область

Еврейская автономная область

Забайкальский край

Ивановская область

Иркутская область

Кабардино-Балкарская Республика

Калининградская область

Калужская область

Камчатский край

Карачаево-Черкесская Республика

Кемеровская область

Кировская область

Костромская область

Краснодарский край

Красноярский край

Курганская область

Курская область

Ленинградская область

Липецкая область

Магаданская область

г. Москва

Московская область

Мурманская область

Ненецкий автономный округ

Нижегородская область

Новгородская область

Новосибирская область

Омская область

Оренбургская область

Орловская область

Пензенская область

Пермский край

Приморский край

Псковская область

Республика Адыгея

Республика Алтай

Республика Башкортостан

Республика Бурятия

Республика Дагестан

Республика Ингушетия

Республика Калмыкия

Республика Карелия

Республика Коми

Республика Крым

Республика Марий Эл

Республика Мордовия

Республика Саха (Якутия)

Республика Северная Осетия — Алания

Республика Татарстан

Республика Тыва

Республика Хакасия

Ростовская область

Рязанская область

Самарская область

г. Санкт-Петербург

Саратовская область

Сахалинская область

Свердловская область

г.Севастополь

Смоленская область

Ставропольский край

Тамбовская область

Тверская область

Томская область

Тульская область

Тюменская область

Удмуртская Республика

Ульяновская область

Хабаровский край

Ханты-Мансийский Автономный округ — Югра

Челябинская область

Чеченская Республика

Чувашская Республика

Чукотский автономный округ

Ямало-Ненецкий автономный округ

Ярославская область

Автономная навигация для летающих роботов

В последние годы большую популярность получили летающие роботы, такие как миниатюрные вертолеты или квадрокоптеры. Возможные области применения варьируются от аэрофотосъемки при удаленном визуальном осмотре промышленных объектов до автоматической трехмерной реконструкции зданий. Управление квадрокоптером вручную требует умелого пилота и постоянной концентрации. Поэтому существует большой научный интерес к разработке решений, позволяющих квадрокоптерам летать автономно и без постоянного наблюдения человека. Это сложная исследовательская проблема, потому что полезная нагрузка квадрокоптера крайне ограничена, и поэтому как качество бортовых датчиков, так и доступная вычислительная мощность сильно ограничены.

В этом курсе мы познакомим вас с основными концепциями автономной навигации для квадрокоптеров. Будут рассмотрены следующие темы:

  • 3D-геометрия,
  • вероятностная оценка состояния,
  • визуальная одометрия, SLAM, 3D-картографирование,
  • линейное управление.

В частности, вы узнаете, как определить положение квадрокоптера по показаниям его датчика и как управлять им по траектории.

Курс состоит из серии еженедельных видеолекций, которые чередуются интерактивными викторинами и практическими задачами по программированию. Для летных экспериментов мы предоставляем симулятор квадрокоптера на основе браузера, который требует от студентов написания небольших фрагментов кода на Python.

Этот курс предназначен для студентов и аспирантов в области информатики, электротехники или машиностроения.Этот курс был впервые предложен ТУМ летом 2014 года на EdX с более чем 20 000 зарегистрированных студентов, из которых 1400 сдали экзамены. MOOC основан на предыдущей лекции TUM «Визуальная навигация для летающих роботов», получившей награду TUM TeachInf за лучшую лекцию в 2012 и 2013 годах.

FAQ

Нужно ли мне покупать учебник?

Нет, все необходимые материалы будут предоставлены в рамках курса. Однако, если вам интересно, мы рекомендуем следующие дополнительные материалы:

  1. Этот курс основан на лекции ТУМ «Визуальная навигация для летающих роботов».Веб-сайт курса содержит видео лекций (прошлогодних), дополнительные упражнения и полную программу: http://vision.in.tum.de/teaching/ss2013/visnav2013
  2. Вероятностная робототехника. Себастьян Трун, Вольфрам Бургард и Дитер Фокс. MIT Press, 2005.
  3. Компьютерное зрение: алгоритмы и приложения. Ричард Селиски. Springer, 2010.
  4. .

Нужно ли мне строить / владеть квадрокоптером?

Нет, мы предоставляем веб-симулятор квадрокоптера, который позволит вам протестировать ваши решения в моделировании.Однако мы особо позаботились о том, чтобы код, который вы напишете, был совместим с настоящим квадрокоптером Parrot Ardrone. Так что, если у вас есть квадрокоптер Parrot Ardrone, мы рекомендуем вам по-настоящему испытать свои решения.

5 проблем при создании автономных навигационных систем

 

Повышение уровня автономности навигации в мобильных роботах дает ощутимые преимущества для бизнеса тем компаниям, которые их нанимают. Но создание автономной навигационной системы — непростая задача.

Brain Corporation из Сан-Диего, похоже, догадалась. В середине 2017 года компания привлекла 114 миллионов долларов во главе с Softbank Vision Fund для продолжения разработки своей платформы BrainOS, которая позволяет автономным роботам самостоятельно перемещаться с использованием готового оборудования и датчиков.

Savioke недавно объявила, что интегрирует BrainOS в своих коммерческих сервисных роботов. В течение многих лет Savioke создавал свой стек автономной навигации с нуля, используя ROS, но этого больше не будет.

«Мы хотим сосредоточиться на областях, в которых Savioke может быть уникальным, а не на областях, в которых у нас нет конкурентного преимущества», — недавно сказал The Robot Report основатель и генеральный директор Savioke Стив Казинс. «Brain Corp. делает некоторые интересные вещи, которые потенциально могут изменить правила игры с точки зрения стоимости. Они могут определять оптовые цены на датчики, а мы не можем. И они конструируют вещи, чтобы они хорошо сочетались друг с другом «.

Конечно, многие разработчики робототехники все еще хотят разрабатывать свои собственные автономные навигационные системы.Brain Corporation это понимает. Директор по инновациям Brain Corp Пол Бенке вместе с вице-президентом по инновациям Филом Даффи (который выступал на первом мероприятии Robotics Summit & Showcase ) поделились своими мыслями, чтобы проинформировать разработчиков робототехники о проблемах, возникающих при проектировании автономной навигационной системы. в совместно проведенном вебинаре «Робототехника: десятиборье стартапов».

Правильное программное обеспечение

«Это определенно первая проблема, которая приходит на ум, когда вы думаете о разработке робототехники для новых сред», — сказал Бенке.

Правильное программное обеспечение особенно сложно для роботов, которые будут автономно перемещаться в динамичных средах, таких как аэропорты, торговые центры, склады и другие рабочие места с интенсивным движением. Эти области часто имеют ограниченное пространство и постоянно меняющиеся препятствия, требующие сложных маршрутов. Задача состоит в том, чтобы написать программное обеспечение, которое решает эти проблемы с учетом интересов конечного пользователя.

Робот должен по-прежнему включать минимальное обучение операторов, отсутствие настройки условий окружающей среды, однократное обучение путем демонстрации и создание отчетов о производительности.

Собираем достаточно данных из реального мира

Переменные, влияющие на автономную навигацию, не ограничиваются физическими препятствиями, мешающими работе робота. Отсутствие функциональных возможностей и даже время суток усложняют автономную навигацию. Многие из этих препятствий являются крайними случаями, которые проявляются только после разработки программного обеспечения и тестирования роботов в реальной среде. Кейсы Edge — это удар, которого вы не ожидаете. Бенке использует этот пример:

«Навигация в загроможденной динамичной среде с большим количеством людей, перемещающихся вокруг, кажется сложной.Но открытая гимназия в университете — это так же сложно, потому что в ней нет функций. На самом деле нет ничего, что можно было бы привязать или привязать, когда вы строите карту ».

Успех зависит от того, насколько быстро ваш робот и программное обеспечение, которое его запускает, будут работать в различных средах. Функциональные автономные навигационные системы не разрабатываются в лаборатории. Даффи сказал, что можно начинать разработку там, чтобы создать демо-версию или получить финансирование. Но эти этапы — предел для лабораторной среды.

«С коммерческой точки зрения это не сработает, пока вы не столкнетесь с рядом сценариев, потому что проблемы, с которыми вы столкнетесь в дикой природе, не могут быть воспроизведены в лаборатории».

Вы не можете решить или предвидеть все крайние случаи, с которыми ваш робот столкнется в реальном мире. Привлечение сотрудников вашего клиента к процессу установки и предоставление им инструментов для устранения неполадок в режиме реального времени может повысить эффективность вашего робота.

Даффи также использовал такие примеры, как робот, принимающий свет от отражающей поверхности за физический объект, или инфракрасные обогреватели, прерывающие путь робота.По сути, чем больше крайних случаев вы сможете решить, тем лучше будет ваше навигационное решение. Данные — это король.

Создание точного управления движением

Даффи говорит, что настоящий ключ к созданию робота с автономной навигацией — это создание системы, которая имеет точное и точное управление движением.

«Для многих роботов вы просто перемещаете робота из точки А в точку Б. Первым выпуском на рынок Brain Corporation является именно промышленные машины для ухода за полом, и им нужно подъехать как можно ближе к краю, как можно ближе к стене, как можно ближе к препятствию, чтобы максимально эффективно мыть пол.”

Высокоточное управление движением является обязательным условием, если вы хотите, чтобы ваш робот мог справляться со сложными и ограниченными пространствами. Это то, что вы не можете сделать с роботом, занимающим гораздо большую площадь. Создание максимально тесной и точной системы дает вам гораздо лучшие возможности для навигации в сложных пространствах.

Brain Corp. поделилась этим примером, на котором одна из ее машин перемещается в ограниченном пространстве:

Уменьшение количества ложных срабатываний

Обнаружение человека имеет решающее значение для расширения приложений конечных пользователей. Если ваш робот не может отличить человека от пакета на полу, значит, вы подорвали свой бизнес еще до того, как он начался.

«Если вы разрабатываете свои собственные алгоритмы, если вы ищете навигационные системы для использования в своем проекте робототехники, то наличие системы, которая может распознавать людей, отличных от препятствий, имеет важное значение. Если вы не собираетесь убирать всех в среде, в которой работает робот, что ограничивает возможности приложений, вам действительно нужно решить человеческий фактор. Это одна из самых больших проблем, которые вам предстоит решить », — сказал Даффи.

Однако излишняя осторожность тоже имеет свои проблемы. Бенке упоминает, что, когда компания Brain Corp провела несколько первоначальных пилотных испытаний своей машины для мытья полов, роботы проверяли, приостанавливали и анализировали в целях безопасности так часто, что люди чувствовали себя менее комфортно рядом с ними. Люди думали, что роботы были неразумными, поэтому им было неудобно рядом с ними. Очень важно использовать данные датчиков из реальных сценариев и виртуальных сред, чтобы уменьшить количество ложных срабатываний.

Установка должна быть простой

Чтобы ваш продукт был действительно масштабируемым, процесс установки должен быть простым, а не техническим. Многие современные роботы нуждаются в инженере для установки в новой среде. Этот процесс просто выходит за рамки навыков нетехнического персонала. Этот всесторонний и технически сложный запуск может стать узким местом на этом критически важном раннем этапе; направление инженера на место каждого нового клиента не является устойчивым или масштабируемым.

Один из способов противодействовать этой проблеме — попросить ваших клиентов определить сотрудников, которые могут принять установку в качестве нового проекта.Другой — провести профилактическое обслуживание конструкции. Вы хотите, чтобы ваш робот был эстетически знаком с продуктами, которые сотрудники ваших клиентов использовали раньше. Убедитесь, что пользовательский интерфейс прост и интуитивно понятен. Бенке использует следующий пример:

«Мы хотели сделать это как можно проще… Как вы можете видеть на этом снимке экрана прямо здесь, у пользователя есть только два варианта выбора: выбрать маршрут или обучить маршрут».

«И в этом секрет работы с нетехническими сотрудниками, которые используют эти машины.Мы разработали систему, которой очень легко пользоваться. Пользователь либо использует машину так, как всегда, и пока они это делают, она создает карту пространства и записывает маршруты, либо они начинают играть ».

% PDF-1.4 % 1 0 obj > эндобдж 2 0 obj > эндобдж 7 0 объект > эндобдж 8 0 объект > эндобдж 10 0 obj > эндобдж 9 0 объект (1. Введение) эндобдж 11 0 объект > эндобдж 12 0 объект > эндобдж 13 0 объект > эндобдж 15 0 объект > эндобдж 24 0 объект > эндобдж 43 0 объект > эндобдж 14 0 объект (1.1 Мотивация) эндобдж 23 0 объект > эндобдж 44 0 объект > эндобдж 53 0 объект > эндобдж 22 0 объект (1.2 Структура данной работы) эндобдж 19 0 объект > эндобдж 54 0 объект > эндобдж 18 0 объект > эндобдж 17 0 объект (2 Современное состояние) эндобдж 20 0 объект > эндобдж 21 0 объект > эндобдж 56 0 объект > эндобдж 65 0 объект > эндобдж 55 0 объект (2.1 Навигация в городской местности) эндобдж 57 0 объект > эндобдж 67 0 объект > эндобдж 68 0 объект > эндобдж 91 0 объект > эндобдж 66 0 объект (2.2 Внедорожная навигация по местности с практически отсутствующей растительностью) эндобдж 64 0 объект > эндобдж 92 0 объект > эндобдж 104 0 объект > эндобдж 63 0 объект (2.3 Внедорожная навигация в густонаселенной местности) эндобдж 60 0 объект > эндобдж 105 0 объект > эндобдж 111 0 объект > эндобдж 59 0 объект > эндобдж 58 0 объект (3 оборудования) эндобдж 61 0 объект > эндобдж 62 0 объект > эндобдж 113 0 объект > эндобдж 121 0 объект > эндобдж 112 0 объект (3.1 Базовая платформа) эндобдж 120 0 объект > эндобдж 122 0 объект > эндобдж 140 0 объект > эндобдж 119 0 объект (3.2 Сенсорные системы) эндобдж 116 0 объект > эндобдж 141 0 объект > эндобдж 149 0 объект > эндобдж 115 0 объект > эндобдж 114 0 объект (4 Программное обеспечение) эндобдж 117 0 объект > эндобдж 118 0 объект > эндобдж 151 0 объект > эндобдж 161 0 объект > эндобдж 150 0 объект (4. 1 Рамка) эндобдж 152 0 объект > эндобдж 163 0 объект > эндобдж 165 0 объект > эндобдж 171 0 объект > эндобдж 162 0 объект (4.2 Обработка сенсора) эндобдж 164 0 объект > эндобдж 173 0 объект > эндобдж 175 0 объект > эндобдж 183 0 объект > эндобдж 172 0 объект (4.3 Локализация) эндобдж 174 0 объект > эндобдж 185 0 объект > эндобдж 186 0 объект > эндобдж 192 0 объект > эндобдж 184 0 объект (4.4 Локальная навигация) эндобдж 160 0 объект > эндобдж 195 0 объект > эндобдж 197 0 объект > эндобдж 202 0 объект > эндобдж 194 0 объект > эндобдж 193 0 объект (4.5 Глобальная навигация) эндобдж 196 0 объект > эндобдж 204 0 объект > эндобдж 207 0 объект > эндобдж 213 0 объект > эндобдж 203 0 объект (4.5.1 Планирование топологического пути с учетом затрат) эндобдж 206 0 объект > эндобдж 214 0 объект > эндобдж 223 0 объект > эндобдж 205 0 объект (4.5.2 Прогноз топологической стоимости) эндобдж 159 0 объект > эндобдж 224 0 объект > эндобдж 229 0 объект > эндобдж 158 0 объект (4.6 Навигация на промежуточном уровне) эндобдж 155 0 объект > эндобдж 230 0 объект > эндобдж 240 0 объект > эндобдж 154 0 объект > эндобдж 153 0 объект (5 экспериментов) эндобдж 156 0 объект > эндобдж 157 0 объект > эндобдж 242 0 объект > эндобдж 249 0 объект > эндобдж 241 0 объект (5.1 Эксперимент 1: Испытание для проверки предотвращения столкновений) эндобдж 243 0 объект > эндобдж 251 0 объект > эндобдж 252 0 объект > эндобдж 260 0 объект > эндобдж 250 0 объект (5.2 Эксперимент 2: Испытание для проверки обнаружения воды) эндобдж 248 0 объект > эндобдж 261 0 объект > эндобдж 247 0 объект (5.3 Эксперимент 3: Испытание для проверки обнаружения прохождения) эндобдж 245 0 объект > эндобдж 262 0 объект > эндобдж 266 0 объект > эндобдж 244 0 объект (6 Заключение и дальнейшая работа) эндобдж 246 0 объект > эндобдж 268 0 объект > эндобдж 269 ​​0 объект > эндобдж 273 0 объект > эндобдж 267 0 объект (7 благодарностей) эндобдж 16 0 объект > эндобдж 275 0 объект > эндобдж 276 0 объект > эндобдж 274 0 объект (Рекомендации) эндобдж 277 0 объект > эндобдж 3 0 obj > эндобдж 4 0 obj > / Type / Annot / H / I / Rect [213. 2hp23 샣 X = b + s [S.n / [gVI% [J-d + kr0C) Awl`7W $ 7 = 87Z`O95i | 4 = 򶛮% nr cbQQI}

Автономные автомобили | НовАтель

Интеграция датчика

Такие компоненты, как радар, LiDAR и камеры, используются для определения расстояния до объектов, окружающих автомобиль. Если известно точное местоположение окружающих объектов, эта технология может обеспечить абсолютное местоположение автомобиля с помощью большого количества картографических данных. При интеграции с дополнительными технологиями, такими как: ультразвуковые, инерционные, цифровые карты, радары / LiDAR и камеры, GNSS действует как шестое чувство, обеспечивая характеристики позиционирования, необходимые для автономных транспортных средств.

Многие технологии на борту транспортных средств обеспечивают локальную или относительную локализацию. GNSS обеспечивает абсолютное решение для локализации, и с помощью следующих технологий можно достичь требований к точности и доступности полного автономного решения для вождения.

SPAN

® GNSS + INS Navigation

С развитием автомобильных технологий возникла потребность в точных, надежных и надежных опорных точках.Глобальные навигационные спутниковые системы (GNSS) + инерциальные навигационные системы (INS) являются важным компонентом для достижения высокой точности наземных данных, мобильного картографирования и точного позиционирования в реальном времени для автономии. NovAtel поставляет технологию SPAN ® GNSS + INS в легко интегрируемых пакетах, предназначенных для определения истинных траекторий и тестирования вашего автономного решения.

Зачем нужен SPAN?

Высокоскоростные данные:
Пользователи имеют доступ к высокоскоростным и плавным решениям, необходимым для высокоскоростного движения по автострадам / шоссе.

Точность и гибкость:
В сочетании с кинематическими поправками в реальном времени (RTK) и пост-обработкой SPAN предлагает наилучшее возможное решение даже в туннелях и сверхсложных городских каньонах. Гибкость системы позволяет добавить датчик колеса и другие внешние входы для дальнейшего совершенствования вашего решения.

Надежность оборудования:
Внутренняя регистрация и несколько интерфейсов связи позволяют настраивать использование и гибкость при интеграции в тестовые автомобили.

Набор инструментов для работы с помехами

The Interference Toolkit (ITK) предоставляет функциональные возможности для мониторинга, количественной оценки и удаления тех непреднамеренных источников помех, которые влияют на характеристики приемника. ITK имеет встроенные функции для предварительного обследования демонстрационных участков, поиска возможных источников помех внутри транспортного средства и устранения помех.

ITK включает два основных компонента:

1. Выходные данные спектрального анализа:
Отобразите уровни сигнала по вертикальной оси в диапазоне частот по горизонтальной оси.Инструменты спектрального анализа показывают, какая мощность сигнала воспринимается в разных частотных диапазонах GNSS. При наличии интерференционного сигнала его можно визуализировать на графике спектрального анализа.

2. Расширенная обработка сигналов и цифровая фильтрация:
Снижайте и устраняйте помехи с помощью встроенного программного обеспечения, применяемой обработки сигналов и цифровых фильтров. Эти методы обработки подавляют помехи, позволяя сигналам GNSS отслеживать, а приемник продолжает нормально работать.

Зачем использовать ITK для подтверждения правды?

  • Для предварительного обследования демонстрационных участков для выявления и устранения возможных источников помех
  • Для определения источников помех в автомобиле
  • Для устранения помех встроенными фильтрами

Путевая точка

® Постобработка Программное обеспечение

Waypoint обеспечивает идеальное решение для приложений, требующих точного определения местоположения, скорости или ориентации после миссии. Постобработка с помощью Waypoint максимизирует точность наземной истинной траектории за счет прямой и обратной обработки во времени, сглаживания обратного сглаживания и объединения результатов.Он дает возможность оценить надежность и точность решения с помощью обширных инструментов анализа качества и построения графиков.

Зачем использовать путевую точку для получения достоверной информации?

  • Обеспечивает максимальную точность тестовых траекторий GNSS + INS
  • Обеспечивает возможность смещения и преобразования между опорными базами
  • Профили экспорта настраиваются в соответствии с различными потребностями
  • Можно сравнить качество в реальном времени и после обработки
  • Легко экспортировать в Google Планета Земля для тестового обзора

Поправки GNSS

Сигналы

GNSS без поправок обеспечивают точность позиционирования от пяти до десяти метров (16-32 фута).Исправления могут быть созданы с помощью ряда источников или методов, и разработчики системы должны выбрать метод исправлений, который лучше всего соответствует требованиям их приложения.

Поправки работают в сочетании с многочастотными измерениями от GNSS для обеспечения точности от субдециметров до сантиметров — в зависимости от источника поправок.

GNSS-навигационных систем автономного дрона для доставки грузов | Journal of Big Data

Помимо использования только информации о курсе с датчика IMU, мы предложили использовать информацию о курсе над землей в качестве еще одной сенсорной информации, которую мы могли бы использовать для дальнейшего совершенствования навигации дронов.Курс относительно земли рассчитывается с использованием пеленга между двумя записанными геодезическими координатами во время полета дрона по определенной траектории, созданной с помощью предыдущего алгоритма. Для дальнейшего уточнения значения курса относительно земли в предлагаемом нами методе используются ковариации положения, предоставляемые программным обеспечением Autopilot Software, которые отправляются вместе с текущими геодезическими координатами дрона. Мы используем преобразование без запаха [19] для вычисления пеленга между двумя координатами, учитывая, что эти две координаты имеют ковариации. Проблема заключается в ковариации положения, обеспечиваемой программным обеспечением автопилота, которая измеряется в метрах.Это вызывает некоторые разногласия в правилах определения положения дрона. Чтобы исправить это, мы должны рассчитать дисперсию позиции обратно в градусной форме. Для этого мы могли бы использовать приближение Тейлора для расстояния Хубени, чтобы получить обратную функцию от метров к градусам. Если имеется более одного наземного курса, мы могли бы использовать фильтр Калмана [20] для уточнения наших измерений. На рисунке 8 показан алгоритм, используемый для получения курса относительно земли с использованием преобразования без ценового диапазона.

Рис. 8

Алгоритм расчета курса относительно земли

Чтобы использовать курс относительно земли, мы могли бы представить курс относительно земли как выходную траекторию входной текущей траектории, созданной из предыдущей итерации расчета траектории . Имея это в виду, мы могли бы полностью заменить потребность в информации о курсе, сравнивая ввод, вывод и пеленг, но в этой системе мы вычисляем новую траекторию вместе с информацией о курсе. Для этого мы используем концепцию Kalman Gain [20], чтобы объединить два вычисления в одну входную траекторию.{hdg} \) обозначает разницу между курсом и пеленгом. Символ \ (\ sigma \) обозначает дисперсию его нижнего индекса. Функция UT (v, c, f) — это функция безцентированного преобразования, которая передает вектор v с ковариацией c в функцию f, используя безцентированное преобразование, чтобы получить результат функции и ее ковариацию. Вышеупомянутая функция func — это функция для поиска разницы между углом, указанным в качестве параметра (3-я строка вектора), и азимутом между текущей позицией и целевой позицией.

После получения 2 входных траекторий мы объединяем эти два вычисления, ниже приведена формула:

$$ \ begin {array} {* {20} c} {\ theta _ {{drone_ {t}}} ^ {cog} = \ theta _ {{drone_ {t — 1}}} + \ theta _ {{world_ {t}}} ^ {cog}} \\ \ end {array} $$

(16)

$$ \ begin {array} {* {20} c} {\ theta _ {{drone_ {t}}} ^ {hdg} = \ theta _ {{world_ {t}}} ^ {hdg}} \\ \ end {array} $$

(17)

$$ \ begin {array} {* {20} c} {\ theta_ {Innovation} = \ theta _ {{drone_ {t}}} ^ {cog} — \ theta _ {{drone_ {t}}} ^ {hdg }} \\ \ end {array} $$

(18)

$$ \ begin {array} {* {20} c} {K = \ frac {{\ sigma _ {{\ theta _ {{world_ {t}}} ^ {hdg}}}}} {{\ sigma _ {{ \ theta _ {{world_ {t}}} ^ {hdg}}} + \, \ sigma _ {{\ theta _ {{world_ {t}}} ^ {cog}}}}}} \\ \ end {array} $ $

(19)

$$ \ begin {array} {* {20} c} {\ theta _ {{drone_ {t}}} = \ theta _ {{drone_ {t}}} ^ {hdg} + \ left ({K {\ cdot } \ theta_ {инновация}} \ right)} \\ \ end {array} $$

(20)

где \ (\ theta _ {{drone_ {t}}} ^ {cog} \) обозначает разницу между разницей между курсом относительно земли и пеленгом и предыдущей входной траекторией, \ (\ theta _ {{drone_ {t }}} ^ {hdg} \) обозначает разницу между курсом и пеленгом дрона, а \ (\ theta _ {{drone_ {t}}} \) обозначает входную траекторию дрона с индексом t в качестве временного шага. На рисунке 9 показана полная навигационная система с наземным курсом.

Рис.9

Навигация с помощью дрона с алгоритмом наземного курса

Как работает автономное вождение? Введение в SLAM | by Madeline Schiappa

SLAM — это процесс, при котором робот / транспортное средство строит глобальную карту своего текущего окружения и использует эту карту для навигации или определения своего местоположения в любой момент времени [1–3].

Использование SLAM обычно встречается в автономной навигации, особенно для помощи в навигации в областях, где не работают системы глобального позиционирования (GPS), или в ранее невидимых областях.В этой статье мы будем называть робота или транспортное средство «сущностью». Сущность, которая использует этот процесс, будет иметь систему обратной связи, в которой датчики получают измерения внешнего мира вокруг них в реальном времени, и процесс анализирует эти измерения, чтобы отображать местную среду и принимать решения на основе этого анализа.

SLAM — это тип временной модели, цель которой — вывести последовательность состояний из зашумленного набора измерений [4]. Ожидается, что расчеты отобразят среду, м , и путь объекта, представленный в виде состояний w с учетом предыдущих состояний и измерений.Состояния могут быть самыми разными, например, Розалес и Скларофф (1999) использовали состояния как трехмерное положение ограничивающей рамки вокруг пешеходов для отслеживания их перемещений. Davison et al. (2017) использовали положение камеры монокулярной камеры, четырехмерную ориентацию камеры, скорость и угловую скорость, а также набор трехмерных точек в качестве состояний для навигации.

SLAM включает два этапа, и хотя исследователи различаются в терминологии, которую они здесь используют, я буду называть их этапом прогнозирования и этапом измерения.Чтобы точно представить систему навигации, необходим процесс обучения между состояниями, а также между состояниями и измерениями. Наиболее распространенный метод обучения SLAM называется Фильтр Калмана .

Фильтр Калмана

Фильтр Калмана — это тип байесовского фильтра, используемый для оценки состояния. Это рекурсивный алгоритм, который делает прогноз, а затем корректирует прогноз с течением времени в зависимости от неопределенности в системе. Неопределенность представлена ​​в виде веса оценки текущего состояния и предыдущих измерений, называемого усилением Kalman .Алгоритм принимает в качестве входных данных историю состояния объекта, входные данные наблюдений и управления, а также входные данные текущего наблюдения и управления. Фильтр использует два шага: прогноз и измерение. Процесс предсказания использует модель движения , которая оценивает текущее положение с учетом предыдущих положений и текущего управляющего входа. Измерение Процесс коррекции использует модель наблюдения , которая делает окончательную оценку текущего состояния на основе предполагаемого состояния, текущих и исторических наблюдений и неопределенности.

Рис. 1. От Сирилла Стахниса, UNI Freiburg. Новое состояние wₜ₊₁ и m оценивается с использованием исторических состояний, управляющих входов и наблюдений, а также текущих управляющих входных данных и наблюдений.

Первый шаг включает временную модель, которая генерирует прогноз на основе предыдущих состояний и некоторого шума.

Уравнение 1. Шаг / модель прогнозирования. μ — средний вектор, представляющий изменение состояний. ψ — это матрица количества состояний по количеству состояний, которая связывает среднее значение состояния в текущий момент времени с предыдущим.ε — шум перехода и может определить, насколько тесно текущее состояние связано с предыдущим. [4]

На втором этапе выполняется измерение для «корректировки» прогноза. Датчики — это распространенный способ сбора измерений для автономной навигации. Есть две категории сенсоров: экстроцептивные и проприоцептивные [1]. Датчики Extroceptive собирают измерения из окружающей среды и включают гидролокатор, дальномеры, камеры и GPS. В терминологии SLAM это будут значения наблюдений. Proprioceptive Датчики собирают измерения внутри системы, такие как скорость, положение, изменение и ускорение, с помощью устройств, включая энкодеры, акселерометры и гироскопы. В терминологии SLAM это будут измерения, которые могут быть введены в объект. У всех этих датчиков есть свои плюсы и минусы, но в сочетании друг с другом они могут создавать очень эффективные системы обратной связи.

Уравнение 2. μₘ — это средний вектор для измерений. Φ — это матрица количества измерений по количеству состояний, которая связывает среднее значение измерений с текущим состоянием.εₘ — это шум измерения, который нормально распределен с ковариацией Σ. [4]

Коэффициент усиления Калмана — это то, как мы взвешиваем доверие, которое мы имеем в наших измерениях, и используется, когда возможные состояния мира намного больше, чем наблюдаемые измерения. Например, если наша камера не в фокусе, мы не будем так сильно доверять контенту, который она предоставляет. Небольшое усиление Калмана означает, что измерения мало влияют на прогноз и ненадежны, в то время как большое усиление Калмана означает обратное.

Уравнение 3. Расчет усиления Калмана, где Σ ₊ — прогнозируемая ковариация. [4]

Процесс обновления выглядит следующим образом:

Уравнение 4. Процесс обучения фильтра Калмана с использованием коэффициента усиления Калмана [4]. Изображение из Саймона Дж. Д. Принса (2012).

Хотя этот метод очень полезен, с ним есть некоторые проблемы. Фильтр Калмана предполагает одномодальное распределение, которое может быть представлено линейными функциями. Два метода, которые обращаются к линейности, — это расширенный фильтр Калмана (EFK) и фильтр Калмана без запаха (UFK).EFK использует разложение Тейлора для аппроксимации линейных отношений, в то время как UFK аппроксимирует нормальность с помощью набора точечных масс, которые детерминированно выбираются так, чтобы иметь такое же среднее значение и ковариацию исходного распределения [4]. После выбора точек алгоритм пропускает точки через нелинейную функцию для создания нового набора выборок, а затем устанавливает для прогнозируемого распределения нормальное распределение со средним значением и ковариацией, эквивалентными преобразованным точкам.

Предположение об одномодальном распределении, наложенное фильтром Калмана, означает, что несколько гипотез состояний не могут быть представлены.Использование сажевого фильтра — распространенный метод решения этих проблем.

Изображение из Саймона Дж. Д. Принса (2012).

Фильтр частиц

Фильтры частиц позволяют представить несколько гипотез через частицы в космосе, в которых более высокие измерения требуют большего количества частиц. Каждой частице присваивается вес, который отражает нашу уверенность в гипотезе состояния, которую она представляет. Шаг предсказания начинается с выборки из исходных взвешенных частиц и из этого распределения выборки предсказанных состояний.На этапе коррекции измерения веса корректируются в соответствии с тем, насколько хорошо частицы согласуются с наблюдаемыми данными, задача ассоциации данных. Последний шаг — нормализовать результирующие веса так, чтобы их сумма была равна единице, чтобы получилось распределение вероятностей от 0 до 1.

Изображение от Саймона Дж. Д. Принса (2012). Здесь показаны шаги фильтра твердых частиц.

Поскольку количество частиц может увеличиваться, улучшения в этом алгоритме сосредоточены на том, как уменьшить сложность выборки. Выборка по важности и Разбиение Рао-Блэквеллизации — два широко используемых метода [4].

Приведенные ниже изображения взяты из Fuentes-Pacheco, J., Ruiz-Ascencio, J., & Rendón-Mancha, JM (2012), «Визуальная одновременная локализация и картографирование: обзор» и представляют некоторые из текущих подходов в SLAM до 2010 года. Они разделяют исследования на несколько областей. Основным решением является используемый алгоритм обучения, некоторые из которых мы обсуждали выше. Тип карты — это метрическая карта, отражающая геометрические свойства окружающей среды, и / или топологическая карта, описывающая связь между различными местоположениями.

Наиболее часто используемые функции в онлайн-отслеживании — это основных объекта и ориентир . Ориентир — это регион в окружающей среде, который описывается его трехмерным положением и внешним видом (Frintrop and Jensfelt, 2008). Важная особенность — это область изображения, описываемая его 2D-положением и внешним видом. Методы глубокого обучения часто используются для описания и обнаружения этих характерных особенностей на каждом временном шаге, чтобы добавить дополнительную информацию в систему [4–5].Обнаружение — это процесс распознавания заметных элементов в окружающей среде, а описание — это процесс преобразования объекта в вектор признаков.

Таблица 1 из J. Fuentes-Pacheco et al. (2012). Исследования, связанные с извлечением признаков.

Есть два сценария, в которых применяется SLAM: один — замыкание петли, а другой — «похищенный робот». Обнаружение замыкания цикла — это распознавание места, которое уже было посещено в циклической экскурсии произвольной длины, в то время как «похищенный робот» составляет карту окружающей среды без предварительной информации [1].

Таблица 1 является продолжением J. Fuentes-Pacheco et al. (2012) для методов, специфичных для окружающей среды.

SLAM — это структура для временного моделирования состояний, которая обычно используется в автономной навигации. Он в значительной степени основан на принципах вероятности, делая выводы на основе апостериорных и априорных распределений вероятностей состояний и измерений и взаимосвязи между ними. Основная проблема в этом подходе — вычислительная сложность. Чем больше размерностей в состояниях и чем больше измерений, тем сложнее становятся вычисления, что создает компромисс между точностью и сложностью. Полный список источников, использованных для создания этого контента, ниже , надеюсь, вам понравилось!

[1] Фуэнтес-Пачеко, Дж., Руис-Асенсио, Дж., И Рендон-Манча, Дж. М. (2012). Визуальная одновременная локализация и картографирование: обзор. Обзор искусственного интеллекта, 43 (1), 55–81. https://doi.org/10.1007/s10462-012-9365-8

[2] Даррант-Уайт, Х. и Бейли, Т. (2006). Одновременная локализация и отображение: Часть I. IEEE Robotics and Automation Magazine, 13 (2), 99–108. https: // doi.org / 10.1109 / MRA.2006.1638022

[3] Т. Бейли и Х. Даррант-Уайт (2006). «Одновременная локализация и отображение (SLAM): часть II» в IEEE Robotics & Automation Magazine , vol. 13, вып. 3. С. 108–117. DOI: 10.1109 / MRA.2006.1678144

[4] Саймон Дж. Д. Принс (2012). Компьютерное зрение: модели, обучение и выводы. Издательство Кембриджского университета.

[5] Мурали В., Чиу Х. и Ян К. В. (2018). Использование семантических визуальных ориентиров для точной навигации на автомобиле.

[6] Сеймур, З., Сикка, К., Чиу, Х.-П., Самарасекера, С., и Кумар, Р. (2019). Семантически осведомленные внимательные нейронные вложения для долгосрочной 2D визуальной локализации. (1).

[7] Фуэнтес-Пачеко, Дж., Руис-Асенсио, Дж., И Рендон-Манча, Дж. М. (2012). Визуальная одновременная локализация и картографирование: обзор. Обзор искусственного интеллекта , 43 (1), 55–81. https://doi.org/10.1007/s10462-012-9365-8

RS предоставляет AIP для автономной и дистанционно управляемой навигационной технологии

Российский Морской Регистр Судоходства (РС) вручил Принципиальное одобрение (AIP) автономной и дистанционно управляемой навигационной технике российской компании ЗАО «Кронштадтские технологии» (комплекс технических решений a-Nav ).

Технология допущена к применению на судах, участвующих в испытаниях автономных навигационных систем.

В набор технических решений a-Nav входят:

  • автономная система навигации
  • система оптического наблюдения и анализа
  • стационарный или мобильный центр дистанционного управления.

Дополнительно на борту может быть установлена ​​система управления движением и маневрированием, а также судовая силовая установка и система контроля и управления механизмами.

В настоящее время комплекс технических решений a-Nav установлен на трех кораблях класса RS, участвующих в полевых ходовых испытаниях автономных судов под флагом Российской Федерации. Как сказано в сообщении RS, решение о возможности применения этих систем вместе с традиционным оборудованием навигации и автоматизации на судах, не участвующих в испытаниях, будет принято по результатам испытаний.

«Система тестировалась нами в качестве советника штурмана на судне, в формате электронного планшета с картографией.Он предлагает штурману оптимальный маневр для отклонения от потенциально опасных целей, исключающий риск столкновения, что соответствует Международным правилам предотвращения столкновений в море / COLREG. При разработке концепции мы одновременно изучали и моделировали все возможные риски, связанные с ее дальнейшим применением », — сказал Андрей Родионов , генеральный директор ООО« Кронштадтские технологии ».

Он также отметил, что принципиальное одобрение концепции и накопленный вместе с судовладельцами опыт эксплуатации оборудования для беспилотного плавания создают условия для формирования правовых основ и дальнейшего развития безопасного и эффективного автономного судоходства в Российской Федерации.

«Краеугольным камнем деятельности РС, поддерживающей усилия отрасли по формированию нормативной базы автономного судоходства, является обеспечение адекватной безопасности навигации и уровня слежения для автономного или дистанционно управляемого судна. Особое внимание мы уделяем кибербезопасности. В тесном сотрудничестве с отраслью мы разработали совместное видение по обеспечению кибербезопасности при проектировании и строительстве судов и судовых автоматизированных систем », — сказал генеральный директор RS Константин Пальников .