Традиционные инерциальные системы склонны к накоплению ошибок со временем. ВИНС решает эту проблему, сопоставляя данные с акселерометров и гироскопов с видеопотоком с бортовой камеры, ориентируясь на детали ландшафта. Однако обработка сотен визуальных ориентиров классическими методами требовала колоссальных вычислительных мощностей из-за кубической сложности алгоритмов.
Предложенное решение использует декомпозицию фильтра Калмана через метод главных компонент. Это снижает вычислительную нагрузку до линейной зависимости от числа признаков, сохраняя при этом высокую точность. Ключевое отличие от аналогов – отсутствие временного ограничения на отслеживание объекта. Если контрастный ориентир долго находится в поле зрения, система извлекает максимум информации о перемещении за все время наблюдения, что значительно повышает надежность позиционирования.
Алгоритм уже прошел практическую проверку на стенде-демонстраторе многокамерного жидкостного ракетного двигателя, подтвердив свою эффективность. Система способна работать как с искусственными маркерами, так и с естественными деталями рельефа, не требуя заранее загруженной карты местности.
Результаты исследования удостоены диплома II степени на профильной конференции, а научная статья опубликована в журнале «Гироскопия и навигация». Разработки ученых открывают путь к созданию полностью автономных комплексов для работы под землей, внутри зданий и в условиях радиоэлектронной борьбы.
