Train Localization During GNSS Outages: A Minimalist Approach Using Track Geometry And IMU Sensor Data

要約

全地球航法衛星システム (GNSS) の停止中の列車の位置特定は、鉄道ネットワークにおけるフェールセーフと正確な測位を確保する上で課題となります。
この論文では、トラックの形状と慣性測定ユニット (IMU) センサー データを活用した最小限のアプローチを提案します。
離散軌道図をルックアップ テーブル (LUT) として粒子フィルター (PF) ベースのソリューションに統合することで、IMU センサーと軌道図データのみで正確な列車の位置決めが実現します。
このアプローチはオープンな鉄道測位データセットでテストされ、特定のデータで GNSS が停止している間、最大 30 秒間正確な測位 (10 m 未満の絶対誤差) が維持できることが示されています。
さまざまな線路セグメントでの停止をシミュレーションし、線路の曲線や曲がりくねった鉄道線路でも正確な位置決めが達成されることを示します。
このアプローチは、位置推定の信頼性と堅牢性を高めるために、確立された測位ソリューションを冗長的に補完するものとして使用できます。

要約(オリジナル)

Train localization during Global Navigation Satellite Systems (GNSS) outages presents challenges for ensuring failsafe and accurate positioning in railway networks. This paper proposes a minimalist approach exploiting track geometry and Inertial Measurement Unit (IMU) sensor data. By integrating a discrete track map as a Look-Up Table (LUT) into a Particle Filter (PF) based solution, accurate train positioning is achieved with only an IMU sensor and track map data. The approach is tested on an open railway positioning data set, showing that accurate positioning (absolute errors below 10 m) can be maintained during GNSS outages up to 30 s in the given data. We simulate outages on different track segments and show that accurate positioning is reached during track curves and curvy railway lines. The approach can be used as a redundant complement to established positioning solutions to increase the position estimate’s reliability and robustness.

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