Мы подошли к заключительной части цикла статей, в рамках которого были разобраны аспекты расчета пробега транспортного средства по данным спутниковых систем и штатного одометра. Целью данного цикла являлось изучение причин расхождения между пробегом, зафиксированным одометром и спутниковой навигацией, а также предложение методов корректировки данных для повышения точности измерений. 

В предыдущих публикациях мы рассмотрели ключевые факторы, влияющие на точность измерений: состояние транспортного средства и условия его эксплуатации, высоту над уровнем моря, качество навигационного оборудования и обработку полученных данных. Теперь настало время перейти к финальному сравнению – пробег по данным ГНСС против пробега, полученного со штатного одометра через CAN-шину автомобиля.

Заключительная часть цикла позволит сформировать целостное представление об использовании значений пробегов полученных различными способами в задачах мониторинга транспорта.

Основные выводы из предыдущих публикаций:

• Часть 1. Расхождения между пробегом по одометру и спутниковой навигации обусловлены различиями в принципах измерения и их точности.

• Часть 2. Для сравнения пробега по спутникам и одометру необходимо учитывать доступность данных и их качество, а также влияние различных внешних факторов.

• Часть 3. Учёт высоты над уровнем моря влияет на точность расчета пробега по спутникам, так как игнорирование вертикальных перемещений приводит к погрешностям в сравнении с данными одометра.

• Часть 4. Точность расчета в спутниковой навигации зависит от качества данных и алгоритмов их обработки, однако комбинированное использование ГНСС, инерциальных датчиков и CAN-шины позволяет минимизировать ошибки и повысить надежность систем мониторинга транспорта.

• Часть 5. Качество данных спутниковой навигации, определяемое количеством видимых спутников, их положением (HDOP) и алгоритмов валидации, оказывает значительное влияние на точность расчета пробега, и для минимизации ошибок необходим анализ треков и программная обработка.

В этой статье мы сравним пробег, полученный со штатного одометра через CAN-шину, с рассчитанным пробегом по спутниковой навигации с учетом всего ранее сказанного. Для начала вспомним способы расчета пробега. В предыдущих статьях мы использовании встроенные функции расширения PostGIS для РСУБД PostgreSQL, а именно:

• ST_Distance - функция расчета минимального расстояния, которая работает как с типом geometry, так и с типом geography. Для geometry возвращает декартово расстояние в указанных проекционных единицах, для geography - минимальное геодезическое расстояние в метрах. В зависимости от флага use_spheroid используется:
  

  • ST_DistanceSpheroid - сфероид, определенный в указанном SRID. Расстояние вычисляется более точно.

  • ST_DistanceSphere - сфера и радиус, полученные из сфероида, определенного SRID. Расстояние вычисляется быстрее, но менее точно.

• ST_3DDistance - функция расчета минимального трехмерного декартового расстояния в проекционных единицах, но работает только с типом geometry. Позволяет учитывать 3-ю компоненту координат - высоту.

Эти функции позволяют рассчитать расстояние между двумя соседними координатами, соответственно итоговый пробег - это сумма всех расстояний. В PostGIS есть аналогичная функция ST_Length, давайте сравним ее с самописной реализацией для трекера из предыдущей статьи за весь 2024 год:

В итоге получаем расхождение пробега в метрах только в 6-ом знаке после запятой, поэтому для дальнейших расчетов будем использовать функцию ST_Length вместо самописной реализации.

Теперь посчитаем пробег по данным со штатного одометра. Здесь все просто, достаточно взять начальную и конечную точку и посчитать между ними разницу, т.к. одометр - это монотонно возрастающее значение с привязкой ко времени (fix_time):

Получаем итоговый пробег за весь период по одометру 10 887 км. При этом пробег посчитанный выше по спутникам равен 18 302 км. Разница в 8 тысяч километров, а это практически половина всего пробега за год! Давайте разбираться… Выведем график пробега по CAN за весь период:

Скручиваний пробега или каких-то других аномалий на графике одометра нет. Видно только, что под конец года в IV квартале машина стала меньше двигаться. Давайте попробуем наложить график изменения пробега по одометру на график накопления пробега по ГНСС. Для этого посчитаем расстояние между каждой парой точек по ГНСС и одометру:

Интересный факт! CAN-шина данного транспортного средства фиксирует показания пробега с шагом в 125 метров. При этом пробег по ГНСС, который мы высчитываем сами по координатам ближе к реальному значению в конкретный момент времени. На графике это выглядит вот так:

Переведем значения графиков в накопительные величины для оценки суммарного роста пробега, для этого организуем сумматоры для каждого из значений по CAN и GPS и посмотрим на небольшой участок времени:

Ну и теперь сравним динамику роста пробега по одометру и спутникам за весь интервал времени:

Интересная картина. По одометру машина под конец года стала меньше ездить, а по ГНСС во второе полугодие рост пробега наоборот увеличился. Как итог - пробеги, полученные разным путем, разошлись практически в 2 раза. Попробуем разделить 2024 год на 2 половины и разобраться в чем разница.

Движение за 1-ое полугодие по городу Краснодар без каких-либо проблем:

Движение во 2-ом полугодии с выездами в сторону города Славянск-на-Кубани с “телепортами” и “кругами”:

Отдельно стоит отметить РЭБ, который и стал основной причиной “накрутки” пробега по спутникам:

В предыдущей статье мы уже придумывали собственные параметры фильтрации для борьбы с радиоэлектронной борьбой (как бы это не звучало). Попробуем еще раз простыми порогами “победить” РЭБ, а именно:

• флаг валидности должен быть TRUE;

• HDOP принимаем только идеальный (значение 0);

• количество спутников должно быть выше 15;

• высоту больше 100 метров над уровнем моря считаем невалидной;

• а также игнорируем данные, если расстояние между координатами больше 1 км.

Такая фильтрация дает следующий результат на наших графиках:

Если разделить данные до и после появления РЭБ, то есть когда ГНСС работал корректно, между показаниями одометра и спутниками будет абсолютная корреляция и среднеквадратическое отклонение в 50 километров:

Когда машина начала базироваться в зоне РЭБ, то корреляция упала до 0.95, а отклонение выросло до 370 километров:

Выводы

Решить проблему РЭБ в мониторинге транспорта наивной фильтрацией с какими-то одними значениями порогов невозможно. Наверное, самым очевидным решением является полный переход на показания одометра через CAN, но к сожалению, это будет работать только для автомобилей с подключенным и исправно работающим CAN-считывателем. 

Для остальных автомобилей без CAN-считывателя, которых большинство в транспортной телематике, работа РЭБ остается серьезной проблемой, и если не брать в расчет возможности LBS-навигации и технологий Map Matching, которые выходят за рамки данного цикла статей, то остается только разработка более сложных алгоритмов с адаптивными параметрами под каждый объект мониторинга с учетом его текущего местоположения. 

Для большинства транспортных средств без серьезных отклонений в работе штатного одометра и проблем с глушением спутникового сигнала будет наблюдаться типичная картина, при которой значение пробега по навигации расчет быстрее, чем по одометру. И со временем эта разница будет только накапливаться. Можно сказать, что это “стандарт” в мониторинге транспорта:

Ниже пример нового автомобиля без проблем со спутниковой связью, у которого показания одометра и спутникого пробега идеально совпадают. Со временем картина изменится на представленную выше, т.к. эксплуатация ТС неизбежно приведет к погрешности в работе одометра.

А вот “отличный” пример влияния РЭБ на современную транспортную телематику:

Заключение

Серебряной пули, как обычно, не оказалось! Универсального и идеального метода расчета пробега не существует, но сочетание нескольких подходов и грамотный анализ данных позволяет минимизировать ошибки и принимать более точные управленческие решения.

Сравнение показало, что разница в пробеге между ГНСС и одометром может достигать значительных величин, особенно при неблагоприятных условиях, таких как воздействие РЭБ, ошибки спутникового сигнала или некорректные алгоритмы обработки данных. Однако фильтрация данных по ключевым параметрам — флагу валидности, HDOP, количеству видимых спутников и высоте — позволила серьезно сократить погрешность, но не решить проблему полностью.

Для точного контроля пробегов автопарка необходимо комбинировать данные одометра и ГНСС, учитывать внешние факторы (городская застройка, рельеф, помехи), применять фильтрацию данных и учитывать особенности эксплуатации. Простые методы исправления данных (жёсткие пороги) не всегда спасают, поэтому разработка адаптивных алгоритмов коррекции остается важной задачей.