LiDAR Trägheits-Odometrie (LIO)

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

OXTS Inertiale Navigationssysteme und LiDAR Inertial Odometrie

OXTS Inertialnavigationssysteme werden weltweit eingesetzt, wann immer genaue und zuverlässige Lokalisierungs- und Groundtruth-Daten benötigt werden.

Jedes Navigationssystem, das GNSS zur Positionsberechnung verwendet, ist anfällig für Positionsdrift, und je länger das Gerät ohne GNSS-Signal ist, desto stärker wird die Drift.

OXTS LIO, wenn es mit einem OXTS-Inertialnavigationssystem und einem LiDAR-Sensor verwendet wird, begrenzt die Positionsdriftdrift durch Geschwindigkeitsaktualisierungen von LiDAR.

OXTS xNAV650 inertial navigation system and Ouster LiDAR

Positionsdrift

Positionsdrift stellt unter freiem Himmel keine Herausforderung dar. In Gebieten mit schlechter GNSS-Sichtbarkeit, wie z. B. in Häuserschluchten, ist es jedoch wichtig, den Positionsdrift zu minimieren, um die Integrität eines Datensatzes zu gewährleisten. Um die Auswirkungen des Positionsdrifts zu minimieren, sind zusätzliche Hilfsquellen wie LiDAR erforderlich.

OXTS LIO ist eine optionale Funktion, die Geschwindigkeitsdaten von einem LiDAR-Sensor nutzt, um die Fahrzeugpositionsmessungen zu verbessern. Die Daten werden in die Navigations-Engine des Geräts eingespeist, um fehlende oder fehlerhafte GNSS-Daten auszugleichen.

Position drift with and without LiDAR inertial odometry

OXTS LiDAR Inertial Odometry Technical Paper

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Wie funktioniert LIO?

Die LiDAR-Inertial-Odometrie (LIO) nutzt LiDAR als Hilfsquelle für das INS. Die Verwendung von LiDAR-Daten zusammen mit den Navigationsdaten eines OXTS INS mildert die Auswirkungen der Positionsdrift bei suboptimalen GNSS-Bedingungen.

Die Funktion kombiniert die Daten eines beliebigen LiDAR-Sensors, der nativ in OXTS-Georeferenzierungmit der Navigationsausgabe eines OXTS INS unter Verwendung des OXTS Allgemeine Hilfsdaten (GAD) Engine in der Nachbearbeitung.

Das Ergebnis ist eine verbesserte Positionsgenauigkeit, auch wenn die ideale Anzahl von GNSS-Satelliten für die RTK-Genauigkeit nicht vorhanden ist.

OXTS urban point cloud

Wo kann ich LIO verwenden?

In Gebieten mit guter Satellitensicht ist der Nutzen von LIO minimal. Da die optimale Anzahl von Satelliten im Blickfeld ist, sollte die Verwendung einer zusätzlichen Hilfsquelle zur Erreichung der RTK-Genauigkeit nicht erforderlich sein.

Wo Kunden die größte Leistungsverbesserung feststellen werden, sind Umgebungen, in denen das GNSS-Signal nur schwer oder gar nicht konstant zu empfangen ist.

Urbane Gebiete mit vielen Gebäuden und flachen, ebenen Flächen oder Tunneln sind daher die perfekten Umgebungen, um die Leistungssteigerung von LIO am besten zu nutzen.

OXTS tunnel point cloud

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 Trägheits-Odometrie 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, OXTS LIO

Umwelt: In diesem Beispiel wurde OXTS LIO in einem Parkhaus getestet. Beim Betreten des Parkhauses hatte der RT3000 v4 GNSS/INS natürlich keinen Zugang zu GNSS-Updates. Um dies zu umgehen, wurden Geschwindigkeitsupdates von einem Hesai XT32 LiDAR-Sensor verwendet, um das Navigationsmodul zu unterstützen.

Das Ergebnis sind genauere Daten, wie der Vergleich der obigen Screenshots der Punktwolke vor und nach der Bearbeitung zeigt.

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, OXTS LIO

Umwelt: In diesem Beispiel wurde OXTS LIO in einem der schwierigsten Gebiete für den Betrieb eines GNSS/INS getestet, der Stadtschlucht "Sky Garden Quarter" in London, Großbritannien. Während der Datenerfassung kam es regelmäßig zu Unterbrechungen des GNSS-Signals und zu starken Mehrwege-Störungen. In diesem Fall wurde OXTS LIO eingesetzt, um die Positionsdrift zu verbessern, so dass die Daten in jeder Runde der Datenerfassung sowohl genau als auch wiederholbar waren.

03

Punktwolke - Tunnel
OXTS tunnel point cloud

San Francisco, USA - Punktwolke - Tunnel

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

Umwelt: Selbst ein kurzer Tunnel kann eine große Herausforderung für ein GNSS/INS darstellen. Je länger ein GNSS/INS ohne GNSS-Signalaktualisierung ist, desto ausgeprägter wird die Positionsdrift. In diesem Beispiel wurde OXTS LIO eingesetzt, 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 man anhand der Säulen im Beispiel unten sehen kann.

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, OXTS LIO

Umwelt: Wie bereits erwähnt, müssen GNSS-Signalaktualisierungen in einem Parkhaus blockiert werden, so dass ein GNSS/INS-Gerät eine zusätzliche Hilfsquelle verwenden muss, um genau zu navigieren. In diesem Beispiel wurde OXTS LIO verwendet, um die Navigationsausgabe zu verbessern. Dies hat zu einem konsistenteren Datensatz geführt.

05

Punktwolke - Urban Canyon
Urban point cloud

San Francisco, USA - Punktwolke - Urban Canyon

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

Umwelt: Die Stadtschlucht der Mission Street in San Francisco, USA, ist eine Straße, die von Hochhäusern mit Glasfassaden umgeben ist. Das GNSS-Signal wird ständig unterbrochen und es besteht die Gefahr von Mehrwegfehlern. Während der Tests war der RT3000 v4 allein sehr genau, aber in Verbindung mit OXTS LIO funktionierte er fast nahtlos. OXTS LIO hält das INS auf einem stabilen und konsistenten Pfad durch die Stadt und filtert alle Mehrwegsignale heraus.

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Um von LIO zu profitieren, benötigen Sie ein OXTS INS, OXTS Georeferencer und die LIO-Funktion.

Das Kalibrierungswerkzeug für die Ausrichthilfe ist optional. Es wird jedoch empfohlen, dass Ihre Nutzlast in die richtige Richtung ausgerichtet wird, um die Genauigkeit zu erhalten.

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