LiDAR-Boost-Nachbearbeitung

  • 0.218 m Position 2D (60s GNSS-Ausfall)
  • 0.05° Überschrift (60er Jahre GNSS-Ausfall)
  • 0.02° Roll/Pitch (60s GNSS-Ausfall)
OXTS INS device for mobile mapping

OXTS Inertiale Navigationssysteme und LiDAR-Boost-Nachbearbeitung

GNSS has its limits. Tunnels, urban canyons, underground environments – anywhere signal is weak or blocked is a gap in your localisation data. LiDAR Boost closes that gap.

 

OXTS xNAV650 inertial navigation system and Ouster LiDAR

What is LiDAR Boost Post-Process?

LiDAR Boost Post Process is a powerful Windows-based application designed to deliver high-accuracy navigation through advanced sensor fusion. By processing synchronised INS and LiDAR data logs, the software applies our innovative LiDAR Boost algorithms to generate additional navigation aiding directly from LiDAR measurements.

This LiDAR-derived aiding is seamlessly combined with GNSS and IMU data from the INS to produce a robust, precision navigation solution. Even in challenging or GNSS-denied environments, LiDAR Boost bridges gaps in satellite coverage, constraining IMU error growth and maintaining reliable positioning performance.

With support for both an intuitive graphical user interface and a flexible command-line interface, LiDAR Boost Post Process fits easily into a wide range of workflows. Automatic quality reports also provide at-a-glance performance analysis and simplify debugging.

As the offline counterpart to the real-time LiDAR Boost capability in our WayFinder Prime and WayFinder Hub systems, it enables detailed post-mission processing, validation, and performance optimisation of your INS, ensuring maximum insight and accuracy from your data.

Wie es funktioniert

Die LiDAR-Nachbearbeitung umfasst zwei komplementäre Techniken, um die Genauigkeit unabhängig von Ihrem Standort aufrechtzuerhalten:

LiDAR Trägheits-Odometrie (LIO) analysiert Punktwolkendaten von Ihrem LiDAR-Scanner. Es erkennt Ebenen und Objekte und verfolgt Bewegungen zwischen den Frames, um Geschwindigkeitsaktualisierungen in Echtzeit zu berechnen. Es ist ideal für Bereiche, in denen das GNSS-Signal lückenhaft ist, für vorübergehende Ausfälle wie Tunnel oder zum Schutz vor Mehrwegefehlern, die beim Navigieren durch Städte häufig auftreten.

LiDAR-Kartenabgleich geht einen Schritt weiter – wenn Sie über eine bestehende Punktwolke eines Raumes verfügen, kann LMM Live-LiDAR-Daten damit vergleichen, um jedes Mal eine genaue und vollständig wiederholbare Leistung zu erzielen, wenn Sie sich in dieser Umgebung bewegen.

Das Problem: Positionsdrift

Positionsdriften sind bei freier Sicht selten ein Problem. In Umgebungen mit schlechter GNSS-Sicht, wie z. B. in Häuserschluchten, ist es jedoch entscheidend, die Driften zu minimieren, um die Integrität des Datensatzes zu wahren.

Der gegenüberliegende Graph zeigt, wie die LiDAR-Inertial-Odometrie-Funktion die Positionsdrift effektiv einschränkt.

Die gezeigten Daten wurden in Oxford, UK, gesammelt, ein repräsentatives Beispiel für eine städtische Straßenschluchtenumgebung.

Position drift with and without LiDAR inertial odometry

Für wen ist es?

LiDAR Boost hat das Potenzial, jeden landbasierten Aktivitäten mit genauem Lokalisierungsdaten in herausfordernden Umgebungen einen Mehrwert zu verleihen. Automobiltester können ihn nutzen, um durchweg genaue Daten für Tests auf offenen Straßen zu sammeln oder eine Indoor-Testlösung zu entwickeln, die nicht auf Infrastruktur angewiesen ist, während Vermesser ihn nutzen können, um genaue Trajektoriendaten in Städten, drinnen oder unterirdisch für die spätere Verwendung bei Georeferenzierungsaktivitäten zu sammeln.

Kompatible Geräte

LiDAR Boost Post Process ist mit allen OXTS GNSS/INS-Geräten kompatibel. Die Software, einschließlich der LiDAR-Inertial-Odometrie und der Map-Matching-Funktionscodes, kann zu jedem OXTS GNSS/INS-Gerät hinzugefügt werden.

Es ist auch in WayFinder Prime integriert – eine fortschrittliche Sensorfusionsplattform, die es Ihnen ermöglicht, in jeder Umgebung präzise zu navigieren, selbst wenn GNSS-Signale intermittierend oder vollständig blockiert sind. Einfach montieren, konfigurieren, initialisieren und schon können Sie loslegen. Keine Integrationsprobleme. Keine Entwicklung benutzerdefinierter Algorithmen.

Technische Abhandlung zur LiDAR-Inertial-Odometrie

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Kompatibilität

Kompatibel LiDAR Sensoren umfassen viele Geräte mit 360°-Sichtfeld von:

  • Hesai
  • Velodyne LiDAR
  • Ouster
  • RoboSense

Spezifikation

Genauigkeit der Odometrie 0,03 - 0,05 m/s Messrate 5-20 Hz

Die hier angegebenen Werte wurden mit einem Hesai XT32 LiDAR-Gerät und einem OXTS INS statistisch ermittelt.

Die Daten wurden in der Stadt Oxford mit einem RTK-Integer-Referenzdatensatz erfasst. Oxford wurde ausgewählt, da es anderen städtischen Gebieten sehr ähnlich ist. Bitte beachten Sie, dass diese Werte je nach Ihrer LiDAR-Einrichtung und der Umgebung variieren können.

MessungGNSS-AusfallRMSE
Position 2D60 s0.218 m
Überschrift60 s0.050°
Rollen/Neigung60 s0.020°
Geschwindigkeit 3D60 s0,037 m/s
Höhenlage60 s0.128 m

LiDAR-Boost-Nachbearbeitung Merkmale

  • Unterstützte Windows-Betriebssysteme.
  • Funktionscode auf dem INS zur Aktivierung.
  • Software, die in der Nachbearbeitung läuft.
  • Möglichkeit der Ausführung über die Befehlszeile oder die grafische Benutzeroberfläche.
  • Nach Abschluss der Verarbeitung wird ein automatischer Qualitätsbericht erstellt, der Fehlersuchergebnisse und Leistungskennzahlen enthält.
OXTS xNAV650 inertial navigation system and Hesai LiDAR

Testdaten

01

Punktwolke - Parkhaus

OXTS Car Park Point Cloud

Bicester, UK - Punktwolke - Parkhaus

  1. GNSS/INS - RT3000 v4
  2. LiDAR - Hesai XT32
  3. Software: NAVsuite, LiDAR Boost-Nachbearbeitung

Umwelt: In diesem Beispiel wurde LiDAR Boost Post Process in einem mehrstöckigen Parkhaus getestet. Beim Einfahren in das Parkhaus hatte das OXTS-Gerät, ein RT3000 v4 GNSS/INS, natürlicherweise keinen Zugang zu GNSS-Updates. Um dies zu überwinden, wurden Updates von einem Hesai XT32 LiDAR-Sensor verwendet, um die Navigations-Engine zu unterstützen.

Das Ergebnis sind genauere Daten für längere Zeit.

02

KML-Pfad - Urban Canyon

London Sky Garden - LIO After

London, UK - KML-Pfad - Urban Canyon

  1. GNSS/INS - RT3000 v4
  2. LiDAR - Hesai XT32
  3. Software: NAVsuite, LiDAR Boost-Nachbearbeitung

Umwelt: In diesem Beispiel wurde LiDAR Boost in einem der schwierigsten Gebiete für den Betrieb eines GNSS/INS getestet, dem städtischen Canyon ‘Sky Garden Quarter’ in London, Großbritannien. Während der Datenerfassung gab es regelmäßige GNSS-Signalunterbrechungen und starke Mehrwegeffekte. LiDAR Boost Post Process wurde verwendet, um Driftfehler zu verbessern und die Daten während jeder Runde der Datenerfassung sowohl genau als auch wiederholbar zu machen.

03

Punktwolke - Tunnel

OXTS tunnel point cloud

San Francisco, USA – Punktwolke – Tunnel

  1. GNSS/INS - RT3000 v4
  2. LiDAR - Hesai XT32
  3. Software: NAVsuite, LiDAR Boost-Nachbearbeitung

Umwelt: Selbst ein kurzer Tunnel kann eine große Herausforderung für ein GNSS/INS darstellen. Je länger ein GNSS/INS ohne GNSS-Signalaktualisierungen auskommt, desto stärker wird die Positionsdrift. In diesem Beispiel wurde LiDAR Boost verwendet, um die Navigationslösung während der gesamten Fahrt durch den Tunnel auf Kurs zu halten. Dies führte nicht nur zu verbesserten Navigationsdaten, sondern auch zu einer klareren Punktwolke, wie die Betrachtung der Säulen im folgenden Beispiel zeigt.

04

KML-Trail - Parkhaus

Multi-storey car park KML trail

San Francisco, USA - KML-Trail - Parkhaus

  1. GNSS/INS - RT3000 v4
  2. LiDAR - Hesai XT32
  3. Software: NAVsuite, LiDAR Boost

Umwelt: Wie bereits erwähnt, muss ein GNSS/INS-Gerät in einem Parkhaus mangels GNSS-Signalupdates eine zusätzliche Hilfequelle zur genauen Navigation nutzen. In diesem Beispiel wurde LiDAR Boost verwendet, um die Navigationsergebnisse zu verbessern. Dies hat zu einem konsistenteren Datensatz geführt.

05

Punktwolke – Straßenschlucht

San Francisco, USA - Punktwolke - Urban Canyon

  1. GNSS/INS - RT3000 v4
  2. LiDAR - Hesai XT32
  3. Software: NAVsuite, LiDAR Boost

Umwelt: Der städtische Canyon der Mission Street in San Francisco, USA, ist eine Straße, die von Glasfassaden von Hochhäusern umgeben ist. Das GNSS-Signal wird ständig unterbrochen und es besteht die Gefahr von Mehrwegefehlern. Während der Tests war der RT3000 v4 allein sehr genau, aber in Kombination mit LiDAR Boost Post Process war er nahezu nahtlos. Die Funktion hält das INS auf einem stabilen und konsistenten Kurs durch die Stadt und ermöglicht es, alle Mehrwegesignale herauszufiltern.

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Testen Sie die Beta-Version von LIO

Benutzer von OXTS-Inertialnavigationssystemen können die Beta-Version von LIO heute kostenlos testen!

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