Die Wissenschaft hinter der Sensorfusion bei der mobilen Kartierung

In diesem Blog gehen wir im Detail auf die Sensorfusion beim Mobile Mapping ein und erläutern, warum sie wichtig ist und wie sie funktioniert.

Warum Sensorfusion bei der mobilen Kartierung wichtig ist

Die Sensorfusion bei der mobilen Kartierung bietet eine Reihe von Vorteilen. Letztlich geht es darum, möglichst genaue Positions- und Orientierungsdaten für die direkte Georeferenzierung zu erzeugen. Dies ist für Fachleute im Bereich der mobilen Kartierung von Bedeutung, da sie dadurch in der Lage sind, Erhebungen in einem breiteren Spektrum von Umgebungen durchzuführen und möglicherweise neue Arten von Erhebungen anzubieten - je nach den integrierten Sensoren.

Ein entscheidendes Unterscheidungsmerkmal für ein mobiles Kartierungsunternehmen könnte auch sein, dass es in der Lage ist, Orte genau zu erfassen, die andere nicht erfassen können.

Natürlich ist es erwähnenswert, dass selbst ein einfaches GNSS/INS, das unter freiem Himmel arbeitet, GNSS- und IMU-Daten fusioniert, und OXTS hat dies seit über 25 Jahren perfektioniert. Die Integration zusätzlicher Sensordaten in die Lösung ist jedoch eine wichtige Priorität für vorausschauende mobile Kartierer, da sie versuchen, die folgenden Vorteile zu erreichen: 

Redundanz in verschiedenen Umgebungen

Die für die Positionsmessung verwendeten Sensoren sind nicht unfehlbar. Veränderte Bedingungen oder auch nur zufällige Fehler können dazu führen, dass herkömmliche Ortungstechnologien Ungenauigkeiten in einen Datensatz einbringen. Die Sensorfusion trägt dazu bei, dies abzumildern, indem sie unterstützende Daten von anderen Sensoren liefert, die sich anders verhalten. Wenn Sie sich zum Beispiel bewegen durch einen Tunnel und Ihr GNSS-Signal verschwindet, können Sie möglicherweise Daten von einem LiDAR-Scanner verwenden, um die fehlenden GNSS-Daten zu kompensieren.

Freiheit, sich zwischen Umgebungen zu bewegen

Vermessungsingenieure und mobile Kartierer befassen sich zunehmend mit Vermessungsumgebungen, in denen überhaupt kein GNSS-Signal verfügbar ist - entweder auf Wunsch des Kunden oder um proaktiv Dienstleistungen anzubieten, mit denen sie sich von der Konkurrenz abheben. Beispiele für solche Umgebungen sind vor allem der Untergrund und Innenräume. Hier kommt die Sensorfusion bei der mobilen Kartierung ins Spiel.

Für diese Bereiche gibt es bereits Kartierungslösungen, die jedoch unter Außenbedingungen oft nicht gut funktionieren. Wenn Sie also einen Standort vermessen müssen, der sowohl Innen- als auch Außenbereiche umfasst, können zusätzliche Komplikationen auftreten.

Mit dem Ansatz der Sensorfusion können Sie Lokalisierungsmethoden für Innen- und Außenbereiche in ein und derselben Lösung kombinieren, so dass Sie mit einer einzigen Vermessungsnutzlast nahtlos zwischen verschiedenen Umgebungen wechseln können.

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Wie IMUs, GNSS und andere Sensoren zusammenwirken

Das Herzstück: eine IMU

Jetzt kommen wir zu den Details. In jedem System zur Sensorfusion gibt es im Allgemeinen eine Kernsensor, an den alle anderen angeschlossen sind. Unter die große Mehrheit der Systeme, das ist eine Trägheitsmesseinheit (IMU). Eine IMU enthält Beschleunigungsmesser und Gyroskope, die Änderungen des Drehimpulses messen, Geschwindigkeit und Beschleunigung. Diese Daten werden durch einen als Kalman-Filter bekannten Algorithmus geleitet, der Daten herausfiltert, die wahrscheinlich Irrtum, und verwendet die Daten der IMU, um Schätzungen über die Position und Bewegung der IMU zu berechnen.

Die nächste Ebene: GNSS

Clever wird es dann, wenn Sie Daten von zusätzlich Sensoren in den Kalman-Filter einfließen, um die Schätzungen zu verbessern genau. Der häufigste Sensor Daten zu einer IMU zu verschmelzen, ist wohl GNSS Daten, die Positions- und Höhenmessungen liefern. Ein System, das verschmilzt IMU- und GNSS-Daten sind allgemein genannt als Trägheitsnavigationssysteme oder GNSS/INS bezeichnet. In letzter Zeit wurden jedoch Fortschritte bei der Integration anderer Sensoren in die Lösung erzielt, um sie noch robuster zu machen.

Wie bereits erwähnt, hat OXTS seit seiner Gründung an folgenden Themen gearbeitetund Es ist einer der Gründe, warum unsere Geräte den Ruf haben, dass sie äußerst zuverlässig und genau Daten.

Die nächste Generation: LiDAR und andere Sensoren

Der beliebteste Sensor zur Zeit zu einem GNSS/INS zu verschmelzen, ist LiDAR. Kurz für Light Detection Und Reichweite, LiDAR ist ein leistungsstarker Sensor, der häufig für die Sensorfusion bei der mobilen Kartierung verwendet wird.. Er feuert Laserimpulse ab, die von Objekten in der Umgebung des Sensors abprallen. Durch Messung der Zeit, die der Impuls benötigt, um zurückzukehren, kann das LiDAR die Entfernung zwischen dem Sensor und dem Punkt genau messen. Es ist eine komplexe Arbeit erforderlich, um diese Daten in Messungen, die von einem Kalman-Filter verwendet werden können - aber es gibt bereits Integrationen (einschließlich unserer eigenen), die es einfacher machen.

Erfahren Sie mehr über Verwendung von LiDAR zur Verbesserung der Positionsgenauigkeit 

Auch andere Sensoren können integriert werden. Raddrehzahlsensoren (auch als Radzeckensensoren bekannt) wurden von Kfz-Prüfgeräte Sie können auch für die Sensorfusion bei der mobilen Kartierung verwendet werden, so lange wie das Fahrzeug ist landgestützt und hat Räder.

Kameras können integriert werden, wobei einige Standardlösungen Folgendes bieten kamerabasierte Odometrie. Und es gibt noch viele weitere Sensoren, die verwendet werden könnten. Solange Sie haben die technischen Fachwissen um die Daten korrekt zu integrieren, können Sie die eine breite Palette von Sensoren zur Verbesserung der Genauigkeit. Wir bei OXTS gehen davon aus, dass jeder Sensor seine eigenen Stärken hat, die genutzt werden können, um die Schwächen anderer Sensoren in verschiedenen Umgebungen auszugleichen. Sie können diese Philosophie in unserem neuesten Produkt in Aktion sehen, WayFinder, die ein GNSS/INS, LiDAR und Kameras integriert, um eine schlüsselfertige Navigationslösung zu bieten, die in jeder Umgebung funktioniert.

Aber welches Fachwissen brauchen Sie? Schauen wir uns einige der wichtigsten Überlegungen für eine erfolgreiche Sensorfusion beim Mobile Mapping an.

Synchronisierung und Kalibrierung der Sensoren

Dies sind zwei grundlegende Überlegungen zur Sensorfusion. Betrachten wir sie der Reihe nach.

Synchronisierung der Sensoren

Bei Navigationssystemen mit mehreren Sensoren ist es von entscheidender Bedeutung, dass die internen Uhren der Sensoren alle synchronisiert sind. Wenn das nicht der Fall ist, kann das ganze System zusammenbrechen.

In den meisten modernen Systemen geschieht dies durch PTP, oder gPTP. Alle OXTS-Geräte unterstützen PTP- und gPTP-Konfigurationen und können entweder als Hauptuhr fungieren (so dass alle anderen Sensoren ihre Uhren mit dem GNSS/INS abgleichen) oder als Client, der sich mit der Uhr eines anderen Geräts synchronisiert. Auch dies kann ein wichtiger Faktor für die Sensorfusion bei der mobilen Kartierung sein.

Erfahren Sie mehr über PTP und gPTP

Sensor-Kalibrierung

Wenn es bei der Synchronisierung darum geht, dass sich die Sensoren auf wenn, Die Kalibrierung bringt die Sensoren dazu, sich auf wobei. Alle Sensoren erzeugen Daten in einem so genannten Referenzrahmen. So könnte zum Beispiel eine Bewegung im Format x,y,z gemeldet werden - wir haben uns 3 cm entlang der x-Achse, 5 cm entlang der y-Achse und 2 cm in der z-Achse bewegt. Andere Sensoren könnten dieselbe Bewegung im Format vorwärts, seitlich, abwärts melden - also 3 cm vorwärts, 5 cm seitlich und -2 cm abwärts (oder 2 cm aufwärts!). In einem ersten Schritt müssen Sie alle Daten von Ihren Sensoren in einen gemeinsamen Bezugsrahmen umwandeln, damit der Kalman-Filter sie korrekt verarbeiten kann. 

Wenn das erledigt ist, müssen Sie auch die unterschiedlichen Positionen Ihrer Sensoren berücksichtigen. Jeder Sensor befindet sich an einer etwas anderen Stelle Ihrer Nutzlast, was bedeutet, dass sie die Bewegung etwas anders berechnen - insbesondere beim Drehen, da ein Sensor an der Außenseite Ihrer Nutzlast weiter weg ist als ein Sensor in der Mitte Ihrer Nutzlast.

Hinzu kommt, dass die Sensoren möglicherweise nicht einmal in die gleiche Richtung zeigen. Ein seitlich montierter LiDAR-Sensor, der seitlich vom Fahrzeug ausgerichtet ist, würde zum Beispiel eine Vorwärtsbewegung als seitliche Bewegung melden. Diese Abweichungen müssen mithilfe von Hebelarmen berücksichtigt werden: eine Reihe von Messungen, die den Unterschied zwischen der Position und der Ausrichtung Ihres Sensors und dem Hauptsensor - in diesem Fall der IMU - beschreiben. 

Sie können mit der LiDAR-Kalibrierung eine weitere Genauigkeitsstufe erreichen, indem Sie eine Achsenkalibrierung durchführen. Eine Boresight-Kalibrierung gleicht die LiDAR- und GNSS/INS-Koordinatenrahmen auf Zehntelgrad genau ab. Für LiDAR-Vermesser hat die Boresight-Kalibrierung einen doppelten Nutzen: Sie verbessert die Genauigkeit der LiDAR-Daten für Navigationszwecke und auch die Genauigkeit der endgültigen Punktwolkenvermessung.

Erfahren Sie mehr über die Kalibrierung des Zielfernrohrs

Zusammenführung der Daten

Sobald Sie die Synchronisierung eingerichtet und Ihre Sensoren kalibriert haben, können Sie die Sensorfusion durchführen. 

Die von Ihnen durchgeführten Kalibrierungen - Ausrichten von Koordinatenrahmen und Hebelarmen - werden in der Schnittstelle zwischen Ihren externen Sensoren und Ihrem Kernsensor gespeichert; diese Schnittstelle übernimmt die Ausgaben Ihrer Sensoren und wandelt sie in Messungen um, mit denen der Kalman-Filter der IMU arbeiten kann.

Ein weiteres wichtiges Element, das in diese Schnittstelle aufgenommen werden muss, ist die so genannte Kovarianz. Dabei handelt es sich um eine Schätzung der Genauigkeit Ihrer Daten, die der Kalman-Filter verwendet, um zu entscheiden, ob eine Messung von diesem Sensor beibehalten oder verworfen werden soll. Normalerweise finden Sie diese Information in der Dokumentation Ihres Sensors; falls nicht, gibt es andere Möglichkeiten, sie zu ermitteln, z. B. in unsere Dokumentation zur Sensorfusion unter Verwendung unserer generischen Hilfsdaten (GAD) Schnittstelle.

Nachdem Sie alles konfiguriert haben, müssen Sie einige Zeit damit verbringen, alles zu testen, um sicherzustellen, dass Sie die gewünschten Ergebnisse erhalten.

Brauchen Sie Unterstützung?

Wir hoffen, dass dieser Artikel Ihnen geholfen hat, die Funktionsweise der Sensorfusion beim Mobile Mapping zu verstehen und Ihr eigenes Projekt voranzubringen. Wenn Sie immer noch Schwierigkeiten haben, können unsere Ingenieure Ihnen vielleicht helfen. Wir arbeiten schon seit Jahren an der Sensorfusion, Unsere Ingenieure haben also viele der verschiedenen Herausforderungen gesehen, die auftreten können und kann Ihnen helfen, sie zu bewältigen.

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