radioelectronicsИзвестия высших учебных заведений России. РадиоэлектроникаJournal of the Russian Universities. Radioelectronics1993-89852658-4794Saint Petersburg Electrotechnical University10.32603/1993-8985-2026-29-1-92-102radioelectronics-1117Research ArticleРАДИОЛОКАЦИЯ И РАДИОНАВИГАЦИЯRADAR AND NAVIGATIONКалибровка инфракрасной системы позиционированияCalibration of an Infrared Positioning SystemБоронахинА. М.BoronakhinA. M.

Боронахин Александр Михайлович – доктор технических наук (2013), профессор (2020), профессор кафедры лазерных измерительных и навигационных систем, декан факультета информационно-измерительных и биотехнических систем. Автор более 120 научных публикаций. Сфера научных интересов – разработка интегрированных инерциальных технологий динамического мониторинга рельсового пути для обеспечения безопасности движения железнодорожного транспорта.

ул. Профессора Попова, д. 5 Ф, Санкт-Петербург, 197022

Alexander M. Boronakhin, Dr Sci. (Eng.) (2013), Professor (2020), Professor of the Department of Laser Measuring and Navigation Systems, Dean of the Faculty of Information Measuring and Biotechnical Systems. The author of more than 120 scientific publications. Area of expertise: development of integrated inertial technologies for dynamic monitoring of the rail track to ensure the safety of railway traffic.

AMBoronahin@etu.ruНгуенКуок ХаньNguyenQuoc Khanh

Нгуен Куок Хань – магистр по направлению "Приборостроение" (2020), аспирант. Автор 10 научных работ. Сфера научных интересов – инерциальные системы навигации и ориентации.

236, Хоанг Куок Вьет, Ко Нхуэ, Бак Ты Лиэм, Ханой

Nguyen Quoc Khanh, Engineer in Instrumentation Engineering (2020), Postgraduate student. The author of 10 scientific publications. Area of expertise: inertial navigation and orientation systems.

nguyenquockhanh183@gmail.comСанкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В. И. Ульянова (Ленина)РоссияSaint Petersburg Electrotechnical UniversityRussian FederationВьетнамский государственный технический университет им. Ле Куй ДонаВьетнамLe Quy Don Technical UniversityViet Nam20261003202629192102Copyright © Боронахин А.М., Нгуен К.K., 20262026Боронахин А.М., Нгуен К.Boronakhin A.M., Nguyen Q.K.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://re.eltech.ru/jour/article/view/1117

Введение. Для транспортных устройств (ТУ) задача определения положения всегда является одним из важнейших факторов, особенно для автономных устройств. В условиях внешней среды глобальная навигационная спутниковая система (Global Positioning System – GPS) остается оптимальным решением благодаря широкому покрытию, автоматичности и простоте использования. Однако в помещениях сигнал GPS значительно ослабляется, что создает серьезные трудности при определении местоположения устройства. Система Valve Lighthouse была предложена для навигации ТУ в ограниченных пространствах. Несмотря на то что случайный шум системы очень мал и может достигать уровня миллиметров, одним из ее недостатков является то, что вследствие неточностей при установке базовой станции принимаемый сигнал содержит искажения, что приводит к ошибкам в определении координат устройства. В настоящее время также отсутствуют материалы, посвященные методам определения этих искажений и калибровке системы. С этой целью в данной статье предлагается алгоритм определения коэффициентов в модели погрешностей сигнала системы, использующий только координаты ТУ. Цель работы. Калибровка сигнала инфракрасной системы, опираясь только на координаты транспортного устройства в системе координат, связанной с базовой станцией. Материалы и методы. Используется модель погрешностей инфракрасной системы, предоставленная компанией HTC Vive. Предлагаемый метод основан на методе Ньютона и использует набор данных истинных координат ТУ в системе координат, связанной с базовой станцией, а также координаты, определенные системой. Результаты. Предложенный метод позволяет определить коэффициенты в модели погрешностей сигнала инфракрасной системы, использующей одну базовую станцию. Заключение. Представлен метод калибровки сигнала инфракрасной системы с одной базовой станцией, основанный на методе Ньютона и наборе координат транспортного устройства в системе координат системы.

Introduction. For transportation systems and, in particular, autonomous devices, accurate position determination is an essential requirement. In outdoor environments, the Global Positioning System (GPS) remains the optimal solution due to its broad coverage, high level of automation, and ease of use. However, in indoor environments, the significantly weakened GPS signal creates serious difficulties for accurate localization. For navigation of   transportation devices in confined spaces, the Valve Lighthouse system has been proposed. Although this system exhibits rather low random noise, capable of achieving millimeter-level precision, its accuracy is sensitive to installation-related distortions in the received signal. This leads to errors in position estimation. The current literature lacks methods for identifying these distortions and performing system calibration. To address this gap, this paper proposes an algorithm for estimating the coefficients of a signal error model based exclusively on the coordinates of the transportation device. Aim. Calibration of the signal of an infrared system using exclusively the coordinates of the transportation device in the coordinate system associated with the base station. Materials and methods. An HTC Vive error model of an infrared system was used. The proposed approach is based on Newton’s method and uses a dataset of the true coordinates of the transportation device in the coordinate system associated with the base station, as well as the coordinates determined by the system. Results. The proposed method makes it possible to determine the coefficients of the signal error model of an infrared system using a single base station. Conclusion. A method for calibrating the signal of an infrared system using a single base station is presented. This method is based on Newton’s method and a dataset of transportation device coordinates in the system coordinate frame.

калибровкаметод Ньютонаинфракрасная системакалибровочные коэффициентыcalibrationNewton’s methodinfrared systemcalibration coefficientsReferencesKanellakis C., Nikolakopoulos G. Survey on Computer Vision for UAVs: Current Developments and Trends // J. of Intelligent & Robotic Systems. 2017. Vol. 87. P. 141–168. doi: 10.1007/s10846-017-0483-zKanellakis C., Nikolakopoulos G. Survey on Computer Vision for UAVs: Current Developments and Trends. J. of Intelligent & Robotic Systems. 2017, vol. 87, pp. 141–168. doi: 10.1007/s10846-017-0483-zChao H., Gu Y., Napolitano M. A survey of optical flow techniques for UAV navigation applications // Intern. Conf. on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS), Atlanta, USA, 28–31 May 2013. IEEE, 2013. P. 710–716. doi: 10.1109/ICUAS.2013.6564752Chao H., Gu Y., Napolitano M. A Survey of Optical Flow Techniques for UAV Navigation Applications. Intern. Conf. on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS), Atlanta, USA, 28–31 May 2013. IEEE, 2013, pp. 710–716. doi: 10.1109/ICUAS.2013.6564752A novel distributed architecture for UAV indoor navigation / Yu. Li, M. Scanavino, E. Capello, F. Dab bene, G. Guglieri, A. Vilardi // Transportation Research Procedia. 2018. Vol. 35. P. 13–22. doi: 10.1016/j.trpro.2018.12.003Li Yu., Scanavino M., Capello E., Dabbene F., Guglieri G., Vilardi A. A Novel Distributed Architecture for UAV Indoor Navigation. Transportation Research Pro cedia. 2018, vol. 35, pp. 13–22. doi: 10.1016/j.trpro.2018.12.003Indoor positioning system based on incident angles of infrared emitters / Ch. Lee, Yu. Chang, G. Park, J. Ryu, S.-G. Jeong, S. Park // 30th Annual Conf. of IEEE Indus trial Electronics Society, Busan, Korea (South), 02–06 Nov. 2004. IEEE, 2004. P. 2218–2222. doi: 10.1109/IECON.2004.1432143Lee Ch., Chang Yu., Park G., Ryu J., Jeong S.-G., Park S. Indoor Positioning System Based on Incident Angles of Infrared Emitters. 30th Annual Conf. of IEEE Industrial Electronics Society, Busan, Korea (South), 02–06 Nov. 2004. IEEE, 2004, pp. 2218–2222. doi: 10.1109/IECON.2004.1432143HyperCube: A small lensless position sensing de vice for the tracking of flickering infrared LEDs / T. Raharijaona, P. Mignon, R. Juston, L. Kerhuel, S. Viollet // Sensors. 2015. Vol. 15, № 7. P. 16484–16502. doi: 10.3390/s150716484Raharijaona T., Mignon P., Juston R., Kerhuel L., Viollet S. HyperCube: A Small Lensless Position Sensing Device for the Tracking of Flickering Infrared LEDs. Sen sors. 2015, vol. 15, no. 7, pp. 16484–16502. doi: 10.3390/s150716484DronOS: Aflexible open-source prototyping framework for interactive drone routines / M. Hoppe, M. Burger, A. Schmidt, T. Kosch // Proc of. 18th Intern. Conf. on Mo bile and Ubiquitous Multimedia. 2019. Art. № 15. P. 1–7. doi: 10.1145/3365610.3365642Hoppe M., Burger M., Schmidt A., Kosch T. DronOS: Aflexible Open-Source Prototyping Framework for Interactive Drone Routines. Proc of. 18th Intern. Conf. on Mobile and Ubiquitous Multimedia. 2019, art. no. 15, pp. 1–7. doi: 10.1145/3365610.3365642Greiff M., Robertsson A., Berntorp K. Performance bounds in positioning with the vive light-house system // IEEE Intern. Conf. on Information Fusion, Ottawa, Canada, 02–05 July 2019. IEEE, 2019. P. 1–8. doi: 10.23919/FUSION43075.2019.9011242Greiff M., Robertsson A., Berntorp K. Performance Bounds in Positioning with the Vive Light House System. IEEE Intern. Conf. on Information Fusion, Ottawa, Canada, 02–05 July 2019. IEEE, 2019, pp. 1–8. doi: 10.23919/FUSION43075.2019.9011242Sletten K. Automated testing of industrial robots using HTC vive for motion tracking. M. S. thesis. Nor way, University of Stavanger, 2017. 28 p.Sletten K. Automated Testing of Industrial Robots Using HTC Vive for Motion Tracking. M. S. thesis. Norway, University of Stavanger, 2017, 28 p.Yusefı A., Durdu A., Sungur C. ORB-SLAM-based 2D Reconstruction of Environment for Indoor Autonomous Navigation of UAVs // Avrupa Bilim Ve Teknoloji Dergisi. 2020. P. 466–472. doi: 10.31590/ejosat.819620.Yusefı A., Durdu A., Sungur C. ORB-SLAM-based 2D Reconstruction of Environment for Indoor Autonomous Navigation of UAVs. Avrupa Bilim Ve Teknoloji Dergisi. 2020, pp. 466–472. doi: 10.31590/ejosat.819620Niehorster D. C., Li L., Lappe M. The accuracy and precision of position and orientation tracking in the HTC vive virtual reality system for scientific research // I-Perception. 2017. Vol. 8, № 3. Art. № 2041669517708205. doi: 10.1177/2041669517708205Niehorster D. C., Li L., Lappe M. The Accuracy and Precision of Position and Orientation Tracking in the HTC Vive Virtual Reality System for Scientific Research. I-Perception. 2017, vol. 8, no. 3, art. no. 2041669517708205. doi: 10.1177/2041669517708205Ikbal M. S., Ramadoss V., Zoppi M. Dynamic pose tracking performance evaluation of HTC vive virtual reality system // IEEE Access. 2021. Vol. 9. P. 3798–3815. doi: 10.1109/ACCESS.2020.3047698Ikbal M. S., Ramadoss V., Zoppi M. Dynamic Pose Tracking Performance Evaluation of HTC Vive Virtual Reality System. IEEE Access. 2021, vol. 9, pp. 3798–3815. doi: 10.1109/ACCESS.2020.3047698HTC Vive Tracker: Accuracy for Indoor Localization / J. Lwowski, A. Majumdar, P. Benavidez, J. J. Prevost,M. Jamshidi // IEEE Systems, Man and Cybernetics Magazine. 2020. Vol. 6, iss. 4. P. 15–22. doi: 10.1109/MSMC.2020.2969031Lwowski J., Majumdar A., Benavidez P., Prevost J. J., Jamshidi M. HTC Vive Tracker: Accuracy for Indoor Localization. IEEE Systems, Man and Cyber netics Magazine. 2020, vol. 6, iss. 4, pp. 15–22. doi: 10.1109/MSMC.2020.2969031Боронахин А. М., Нгуен К. Х., Нгуен Ч. И. Сравнительное исследование навигационных систем для автономных беспилотных летательных аппаратов в помещении // Изв. вузов России. Радиоэлектроника. 2024. Т. 27, № 4. С. 6–18. doi: 10.32603/1993-8985-2024-27-4-6-18Boronakhin A. M., Nguyen Quoc Khanh, Nguyen Trong Yen. Comparative Review of Navigation Systems for Indoor Autonomous Unmanned Aerial Vehicles. 2024, vol. 27, no. 4, pp. 6–18.doi:10.32603/1993-8985-2024-27-4-6-18Lighthouse Positioning System: Dataset, Accuracy, and Precision for UAV Research / A. Taffanel, B. Rousselot, J. Danielsson, K. McGuire, K. Richardsson, M. Eliasson, T. Antonsson, W. Hönig. URL: https://arxiv.org/pdf/2104.11523 (дата обращения: 08.12.2025)Taffanel A., Rousselot B., Danielsson J., McGuire K., Richardsson K., Eliasson M., Antonsson T., Hönig W. Lighthouse Positioning System: Dataset, Accuracy, and Precision for UAV Research. Available at: https://arxiv.org/pdf/2104.11523 (accessed: 08.12.2025)HTC Vive: Analysis and Accuracy Improvement/ M. Borges, A. Symington, B. Coltin, T. Smith, R. Ventura // IEEE/RSJ Intern. Conf. on Intelligent Robots and Systems, Madrid, Spain, 01–05 Oct. 2018. IEEE, 2018. P. 2610–2615. doi: 10.1109/IROS.2018.8593707Borges M., Symington A., Coltin B., Smith T., Ventura R. HTC Vive: Analysis and Accuracy Improvement. IEEE/RSJ Intern. Conf. on Intelligent Robots and Systems, Madrid, Spain, 01–05 Oct. 2018. IEEE, 2018, pp. 2610–2615. doi: 10.1109/IROS.2018.8593707

The authors declare that there are no conflicts of interest present.