Современные подводные аппараты критически зависят от спутниковых навигационных систем для точного определения координат. Однако данные с таких приемников часто содержат помехи — шумы и кратковременные выбросы, которые могут искажать реальное положение объекта. Исследователи из МГТУ им. Н.Э. Баумана предложили решение этой проблемы — адаптивный медианный фильтр, способный эффективно очищать сигналы без задержек и дополнительного оборудования.
Фильтр анализирует скорость движения подводного аппарата, автоматически подстраивая параметры обработки данных. Чем чаще встречаются аномальные значения скорости, тем интенсивнее становится фильтрация, что позволяет отсеивать даже кратковременные помехи. При этом в режиме плавного движения или дрейфа система минимизирует вмешательство, сохраняя точность координат. Это особенно важно для аппаратов, которые могут резко менять режим работы — от активного маневрирования до полной остановки.
Новая разработка превосходит традиционные методы, такие как фильтры Калмана или нейросетевые алгоритмы, которые требуют сложной настройки или данных от дополнительных датчиков. Предложенное решение использует только информацию о динамике самого аппарата, что делает его универсальным для любых условий работы. В ходе испытаний оптимальная версия фильтра продемонстрировала способность полностью устранять помехи без задержек в передаче координат.
Технология имеет широкие перспективы применения не только в подводной робототехнике, но и в геодезии, мониторинге сооружений и других областях, где важна точность спутниковых данных. Важное преимущество — система не требует предварительного сбора больших массивов информации, что особенно ценно при работе в неисследованных акваториях.
Фильтр уже успешно протестирован в реальных условиях и готов к внедрению. Его надежность, простота и автономность открывают новые возможности для создания точных навигационных систем следующего поколения, способных стабильно работать в самых сложных условиях.
Результаты исследования опубликованы в журнале «Известия высших учебных заведений. Машиностроение»
Создано при поддержке Минобрнауки РФ в рамках Десятилетия науки и технологий (ДНТ), объявленного Указом Президента Российской Федерации от 25 апреля 2022 г. № 231.
