За последние десятилетия технологии V2X (связь между транспортными средствами и окружающей средой) позволили создать системы совместного позиционирования (CP), где группа автомобилей в плотной городской застройке обменивается данными для точного определения местоположения.

Совместное позиционирование (CP) — метод, при котором группа транспортных средств обменивается данными (например, сигналами GPS или замерами расстояний между собой), чтобы точнее определять свое местоположение, особенно там, где спутниковые сигналы недоступны.

Особенно эффективны такие системы с участием специальных эталонных транспортных средств (SRV), но в городах с высотной застройкой сигналы прерываются, и сеть распадается на изолированные группы.

В результате подгруппы с малым числом SRV теряют точность. Большинство существующих методов фокусируются только на данных внутри одной группы, игнорируя потенциальную пользу от обмена информацией между ними.

Команда исследователей под руководством Хунбо Чжао из Пекинского университета авиации и космонавтики предложила решение: они добавили в CP-сеть беспилотник (UAV), который выступает связующим звеном между разрозненными группами автомобилей. Их метод, опубликованный в издании Chinese Journal of Aeronautics, не только обеспечивает обмен данными между кластерами, но и оптимизирует использование всех доступных ресурсов для повышения точности позиционирования.

Мы разработали стратегию кластерной оптимизации, где беспилотник передает данные от высокоточной группы к низкоточным, а затем применяем алгоритм локально-централизованной оптимизации для обработки этих данных, — объясняет Чжао.

Результаты впечатляют:

• Погрешность в низкоточных группах снизилась с 0,98 м до 0,40 м.
• В высокоточных — с 0,65 м до 0,22 м.

В будущем команда планирует учесть задержки связи и добавить больше воздушных элементов, например дроны, чтобы создать единую сеть для наземного и воздушного транспорта.

Этот метод может кардинально улучшить навигацию в «умных городах»:

• Безопасность — меньше аварий из-за точного позиционирования даже в «мертвых зонах».
• Логистика — оптимизация маршрутов грузового транспорта.
• Автономные автомобили — надежная работа в условиях плотной застройки.

Не учтена энергоэффективность: беспилотники требуют частой подзарядки, а их интеграция в масштабные сети увеличит затраты. Также неясно, как метод поведет себя при одновременной работе тысяч устройств.

Ранее ученые превратили интернет-спутники в навигаторы.