Оценка точности позиционирования трамвая в кривых на основе данных карты и сегментированных изображений

Али Б., Садеков Р.Н. Оценка точности позиционирования трамвая в кривых на основе данных карты и сегментированных изображений // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2025. Т. 25, № 4. С. 771–779. doi: 10.17586/2226-1494-2025-25-4-771-779

Введение. Предложен подход к оценке точности навигационных систем по информации датчиков технического зрения и данных цифровой карты. Цифровая карта задается в виде арочно-линейных сплайнов, аппроксимирующих осевую линию рельсового пути. Такой подход не требует использования навигационных спутниковых данных и актуален в задачах оценки качества навигационных решений для подвижных транспортных средств, эксплуатирующимися в городской среде. Метод. Предложенное решение основывается на идее сопоставления сегментированных изображений, содержащих рельсовый путь, с данными цифровой карты. В работе рассмотрены два способа сопоставления. Первый способ основан на сравнении областей с использованием метрики IoU, второй — на сравнении линий и расчета невязки между ними. В первом способе арочно-линейный сплайн маршрута проецируется в кадр изображения, выделяя область дороги по показаниям навигационной системы и цифровой карты. Во втором способе из области рельсового полотна на сегментированном изображении извлекается осевая линия, которая сравнивается со сплайном маршрута. Поскольку формируемые невязки в обоих случаях являются нелинейными, оценка ошибок навигационной системы осуществляется на основе фильтра частиц, где каждая частица определяет координаты и ориентацию «вероятного» местоположение трамвая. Оценка местоположения и ориентации трамвая осуществляется на основе взвешенного суммирования частиц: чем лучше согласуются данные измерений и синтезированных областей/ линий, тем выше «вес» частицы. Основные результаты. Предложенная методика апробирована на модельных и реальных данных, собранных на трамвайных маршрутах в Санкт-Петербурге. Эксперименты показали, что первый способ обеспечивает более высокую точность. Это объясняется необходимостью постпроцессинга данных сегментированного изображения для выделения осевой линии рельсового пути и, как следствие, уменьшением полезной информации. Полученная зависимость точности определения навигационных параметров от радиуса кривизны дороги продемонстрировала снижение точности на кривых большего радиуса. Обсуждение. Экспериментально подтверждена применимость предложенного подхода для оценки навигационных ошибок, его устойчивость к изменению погодных условий и качеству дорожного покрытия. Предложенный в работе подход выгодно отличается простотой и доступностью данных. По сравнению с методами, основанными на лидарных данных, предложенный подход не требует наличия дорогих датчиков и трудоемкого процесса сопоставления лидарного облака с высокоточной картой. В отличие от методов, использующих техническое зрение, не требуется составления карты ориентиров, разработки сложной процедуры их идентификации и сопоставления.

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License