Учеными РУДН разработан новый метод определения ориентации объектов антенного комплекса по измерениям бесплатформенной инерциальной системы
Установлено, что современные методы определения ориентации, использующие измерения спутниковых навигационных систем или инерциальных систем ориентации, не обеспечивают требуемой точности решения задачи ориентации крупногабаритных или среднеразмерных объектов. В связи с этим разработан новый динамический алгоритм оценки стохастических параметров ориентации, инвариантный к характеру движения основания и обеспечивающий устойчивость и требуемую точность оценивания при самых общих предположениях о характере помех чувствительных элементов бесплатформенной инерциальной системы ориентации, построенной на базе ВТГ. В качестве наблюдаемого вектора параметров ориентации используется вектор параметров Родрига-Гамильтона, а в качестве его наблюдателя предложено использовать выходной сигнал акселерометра. По построенным для самого общего случая движения объекта стохастическим нелинейным уравнениям вектора параметров текущей ориентации и уравнениям стохастических моделей выходных сигналов акселерометров был сформирован обобщенный фильтр Калмана, обеспечивающий общее решение задачи оценки параметров ориентации произвольной конструкции на подвижном основании. Результаты численного моделирования подтвердили возможность использования разработанного метода для решения задачи высокоточного определения ориентации без коррекции от глобальных спутниковых навигационных систем на длительном интервале времени.
Статья в журнале Измерительная техника.
В РУДН рождаются проекты, способные изменить целые отрасли экономики. Один из них — AgronomiaRus — высокоэффективные автоматизированные многоэтажные фермы. Девиз проекта: «Используем новейшие технологии, чтобы выращивать больше, быстрее и чище».
Студент ИМЭБ РУДН Владимир Мишаткин с командой создал прототип беспроводной инсулиновой помпы с функцией Bluetooth. Устройство автоматически рассчитывает дозировку, анализирует уровень глюкозы и предоставляет пациенту индивидуальные рекомендации для безопасного контроля диабета.
Исследователи РУДН разработали инновационную систему «Челомер» для создания высокоточных трёхмерных моделей лица за считанные секунды. Проект, поддержанный акселератором RUDN.VC, уже вышел на стадию ранних продаж.