{"id":11477,"date":"2026-04-15T13:09:05","date_gmt":"2026-04-15T13:09:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.oxts.com\/?p=11477"},"modified":"2026-04-17T11:35:36","modified_gmt":"2026-04-17T11:35:36","slug":"do-i-need-a-gnss-ins-for-accurate-uav-ground-truthing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.oxts.com\/de\/do-i-need-a-gnss-ins-for-accurate-uav-ground-truthing\/","title":{"rendered":"Ben\u00f6tige ich ein GNSS\/INS f\u00fcr genaue Bodenuntersuchungen mit UAVs?"},"content":{"rendered":"<div class=\"conttitletext mwb-block py-4 lg:py-8\">\n        <div class=\"container md:grid md:grid-cols-12\">\n        <div class=\"col-span-6 col-start-5\">\n    \n           \n    \n            \n\n\n    \n\n\n            \n\n\n    \n\n    <h5 class=\"h5 mb-6\">Die Verwendung eines GNSS\/INS f\u00fcr die genaue Feldpr\u00fcfung von UAVs ist entscheidend. Der Begriff \u2018Feldpr\u00fcfung\u2019 bezieht sich auf die Verwendung eines Referenzsystems mit ausreichend hoher Genauigkeit zum Testen oder Validieren der Leistung.<\/h5>\n\n\n        <div class=\"wysiwyg p\">\n            <p>Als <span style=\"color: #c11722;\"><a style=\"color: #c11722;\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Unmanned_aerial_vehicle\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">UAV<\/a><\/span> Anwendungen sich diversifizieren, hat die UAV-Forschung und -Entwicklung erheblich an Dynamik gewonnen und das Konzept der genauen UAV-Bodenabgleichung in die Drohnenindustrie gebracht. W\u00e4hrend die <span style=\"color: #c11722;\"><a style=\"color: #c11722;\" href=\"https:\/\/www.oxts.com\/de\/solutions\/industries-and-applications\/tracking-and-monitoring\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Automobilsektor<\/a><\/span> hat eine hochentwickelte Methodik f\u00fcr die Feldvalidierung etabliert, sie ist nicht einfach auf Drohnen \u00fcbertragbar.<\/p>\n<p>Dieser Artikel wird eine detaillierte Erkl\u00e4rung des Ground Truthings bei UAV-Tests liefern und darlegen, wie OXTS diesen Bereich unterst\u00fctzen kann.<\/p>\n<h5><span style=\"color: #c11722;\"><strong>Wesentliche Unterschiede zwischen bodengest\u00fctzter Verifizierung von Automobil- und UAV-Systemen<\/strong><\/span><\/h5>\n<p>Im Vergleich zu UAVs ist das Ground-Truthing im Automobiltest einfacher zu implementieren, da es mehrere Vorteile in Bezug auf Fahrzeugbewegung und Systembeschr\u00e4nkungen bietet:<\/p>\n<ul>\n<li>Fahrzeuge bewegen sich haupts\u00e4chlich in einer zweidimensionalen Ebene<\/li>\n<li>Die Lagewinkel sind begrenzt (kleine Roll- und Nickwinkel)<\/li>\n<li>Platz, Stromversorgung und Nutzlastkapazit\u00e4t sind selten einschr\u00e4nkend<\/li>\n<\/ul>\n<p>Dies erleichtert die Integration gro\u00dfer, leistungsstarker und hochpr\u00e4ziser Bodenkontrollsysteme auf einem Fahrzeug.<\/p>\n<p>UAVs hingegen agieren unter grundlegend anderen Bedingungen:<\/p>\n<ul>\n<li><span style=\"font-size: 1rem; letter-spacing: 0.03125rem;\">Kontinuierliche dreidimensionale Bewegung mit sechs Freiheitsgraden, mit konstanten Roll-, Nick- und Gier\u00e4nderungen<\/span><\/li>\n<li>H\u00e4ufige Haltungs\u00e4nderungen, bei denen Haltungsfehler die Positionsgenauigkeit direkt beeinflussen<\/li>\n<li>Strikte Gr\u00f6\u00dfen-, Gewichts- und Leistungsbeschr\u00e4nkungen (SWaP)<\/li>\n<\/ul>\n<p>Diese Faktoren machen eine genaue Boden\u00fcberpr\u00fcfung durch UAVs deutlich anspruchsvoller, sowohl in Bezug auf die Genauigkeit als auch auf die Systemintegration.<\/p>\n\n        <\/div>\n\n            <\/div>\n    <\/div>\n    \n            \n    <\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-8f761849 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:66.66%\">\n            \n<div class=\"contformembed mwb-block bg-light text-dark py-12 md:py-16\">\n    <div class=\"container grid md:grid-cols-3 gap-6 md:gap-6\">\n        <div class=\"col-span-1\">\n            \n                    <\/div>\n        \n        <div class=\"col-span-3\">\n            <div class=\"form-embed-container\">\n                <script charset=\"utf-8\" type=\"text\/javascript\" src=\"\/\/js.hsforms.net\/forms\/embed\/v2.js\"><\/script>\r\n<script>\r\n  hbspt.forms.create({\r\n    portalId: \"7624321\",\r\n    formId: \"7340f828-489d-4cfe-9c0c-28adaff646cd\",\r\n    region: \"na1\"\r\n  });\r\n<\/script>\n            <\/div>\n        <\/div>\n    <\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:33.33%\"><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"conttitletext mwb-block py-4 lg:py-8\">\n        <div class=\"container md:grid md:grid-cols-12\">\n        <div class=\"col-span-6 col-start-5\">\n    \n           \n    \n            \n\n\n    \n\n\n            \n\n\n    \n\n\n\n        <div class=\"wysiwyg p\">\n            <h5><span style=\"color: #c11722;\"><strong>Was \u201cGround Truthing\u201d bei UAV-Tests wirklich bedeutet<\/strong><\/span><\/h5>\n<p>Wenn Sie Ingenieur in der Automobiltestbranche sind, insbesondere ein ADAS-Ingenieur, sind Sie wahrscheinlich mit dem Begriff Ground Truthing vertraut. Im technischen Kontext, <em>grundlegende Wahrheitsfindung<\/em> bedeutet keine absolute Wahrheit. Vielmehr bezieht es sich auf einen Bezugspunkt, dessen Fehler <strong>deutlich kleiner als die des zu testenden Systems,<\/strong> um es zu einem zuverl\u00e4ssigen Ma\u00dfstab f\u00fcr die Leistungsbewertung zu machen.<\/p>\n<p>F\u00fcr UAV-Anwendungen ben\u00f6tigt eine zuverl\u00e4ssige Ground-Truthing-L\u00f6sung normalerweise Folgendes:<\/p>\n<ul>\n<li>Eine ununterbrochene dreidimensionale Positionsbahn<\/li>\n<li>Zeitsynchronisierte Lageregelungsdaten (Roll-, Nick-, Gierwinkel)<\/li>\n<li>Hochfrequenzdaten f\u00fcr den gesamten Flug<\/li>\n<li>Unterst\u00fctzung f\u00fcr Nachbearbeitung und wiederholbare Analysen<\/li>\n<\/ul>\n<p>Zusammen ergeben diese Elemente eine verl\u00e4ssliche Referenzbahn f\u00fcr Leistungsbewertung und Fehleranalyse.<\/p>\n\n        <\/div>\n\n            <\/div>\n    <\/div>\n    \n            \n    <\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-8f761849 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:66.66%\">\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"406\" height=\"194\" src=\"https:\/\/www.oxts.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Heading-pitch-and-roll.jpg\" alt=\"Do I need a GNSS\/INS for accurate UAV groundtruthing?\" class=\"wp-image-11478\" srcset=\"https:\/\/www.oxts.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Heading-pitch-and-roll.jpg 406w, https:\/\/www.oxts.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Heading-pitch-and-roll-300x143.jpg 300w, https:\/\/www.oxts.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Heading-pitch-and-roll-18x9.jpg 18w\" sizes=\"(max-width: 406px) 100vw, 406px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:33.33%\"><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"conttitletext mwb-block py-4 lg:py-8\">\n        <div class=\"container md:grid md:grid-cols-12\">\n        <div class=\"col-span-6 col-start-5\">\n    \n           \n    \n            \n\n\n    \n\n\n            \n\n\n    \n\n\n\n        <div class=\"wysiwyg p\">\n            <h5><span style=\"color: #c11722;\"><strong>Warum die IMU von Flugsteuerungssystemen nicht f\u00fcr Ground Truthing verwendet werden kann<\/strong><\/span><\/h5>\n<p>Moderne UAV-Flugsteuerungen kombinieren bereits IMU- und GNSS-Daten zur Sch\u00e4tzung von Position, Geschwindigkeit und Haltung. <em>Warum wird f\u00fcr die Bodenwahrheitsfindung ein zus\u00e4tzlicher INS ben\u00f6tigt?<\/em><\/p>\n<p>Die Antwort liegt in den Designpriorit\u00e4ten der IMU und GNSS innerhalb von Flugsteuerungssystemen. Diese Sensoren sind optimiert f\u00fcr:<\/p>\n<ul>\n<li>Flugstabilit\u00e4t aufrechterhalten<\/li>\n<li>Anforderungen an die Echtzeitregelung erf\u00fcllen<\/li>\n<li>Bereitstellung einer Navigationsgenauigkeit innerhalb akzeptabler Betriebsgrenzen<\/li>\n<\/ul>\n<p>Sie sind nicht als hochpr\u00e4zise Referenzsysteme konzipiert. In der Praxis:<\/p>\n<ul>\n<li>IMU-Fehler akkumulieren sich \u00fcber die Zeit aufgrund von Integrationsdrift<\/li>\n<li>GNSS-Aktualisierungsraten sind relativ niedrig<\/li>\n<li>Diese beiden Sensorfusionen sind auf Steuerungsrobustheit abgestimmt, nicht auf maximale Genauigkeit.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Ein INS \u00fcberwindet diese Einschr\u00e4nkungen, indem es IMU und GNSS mithilfe fortschrittlicher Filteralgorithmen eng koppelt. Dies erm\u00f6glicht stabile, unterbrechungsfreie und genaue Positions- und Lageregelungsausgaben, selbst unter dynamischen Bedingungen.<\/p>\n\n        <\/div>\n\n            <\/div>\n    <\/div>\n    \n            \n    <\/div>\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"alignleft size-full is-resized\"><img decoding=\"async\" width=\"1920\" height=\"647\" src=\"https:\/\/www.oxts.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Dronezone-Bridge-Survey.png\" alt=\"Bridge Point Cloud\" class=\"wp-image-8400\" style=\"width:697px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/www.oxts.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Dronezone-Bridge-Survey.png 1920w, https:\/\/www.oxts.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Dronezone-Bridge-Survey-300x101.png 300w, https:\/\/www.oxts.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Dronezone-Bridge-Survey-1024x345.png 1024w, https:\/\/www.oxts.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Dronezone-Bridge-Survey-768x259.png 768w, https:\/\/www.oxts.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Dronezone-Bridge-Survey-1536x518.png 1536w\" sizes=\"(max-width: 1920px) 100vw, 1920px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Die Daten f\u00fcr diese Br\u00fcckenpunktwolke wurden mit einer Drohne erfasst<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<div class=\"conttitletext mwb-block py-4 lg:py-8\">\n        <div class=\"container md:grid md:grid-cols-12\">\n        <div class=\"col-span-6 col-start-5\">\n    \n           \n    \n            \n\n\n    \n\n\n            \n\n\n    \n\n\n\n        <div class=\"wysiwyg p\">\n            <h5><span style=\"color: #c11722;\"><strong>Zwei Kernherausforderungen bei der Verwendung eines GNSS\/INS f\u00fcr eine genaue Bodenpr\u00fcfung von UAVs<\/strong><\/span><\/h5>\n<h5><\/h5>\n<h6><strong>Genauigkeitsanforderungen<\/strong><\/h6>\n<p>Ein Grundprinzip der Bodenverifikation ist, dass das Referenzsystem deutlich genauer sein muss als das zu pr\u00fcfende System. Viele professionelle UAV-Plattformen erreichen Positionierungsgenauigkeiten im Dezimeter- bis Meterbereich. Beispielsweise hat ein Oktokopter, der Bildgebungs- oder LiDAR-Nutzlasten tr\u00e4gt, normalerweise eine Schwebe-Positionierungsspezifikation von etwa +\/- 0,5 m bis 1,5 m.<\/p>\n<p>Um solche Systeme sinnvoll zu validieren, ist eine Referenzbahn im Zentimeterbereich mit ebenso pr\u00e4zisen Lageinformationen erforderlich.<\/p>\n<h6><strong>SWaP-Beschr\u00e4nkungen<\/strong><\/h6>\n<p>Im Gegensatz zu Autos setzen UAV-Plattformen strenge Grenzen f\u00fcr zus\u00e4tzliche Ausr\u00fcstung. Ein Ground Truthing System muss:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Leicht<\/strong> Masse wirkt sich direkt auf Ausdauer und Stabilit\u00e4t aus<\/li>\n<li><strong>Kompakt<\/strong> Gr\u00f6\u00dfenbeschr\u00e4nkungen f\u00fcr Payload-Integration<\/li>\n<li><strong>Niedriger Stromverbrauch<\/strong> Der Stromverbrauch reduziert direkt die Flugzeit<\/li>\n<\/ul>\n\n        <\/div>\n\n            <\/div>\n    <\/div>\n    \n            \n    <\/div>\n\n\n<div class=\"conttitletext mwb-block py-4 lg:py-8\">\n        <div class=\"container md:grid md:grid-cols-12\">\n        <div class=\"col-span-6 col-start-5\">\n    \n           \n    \n            \n\n\n    \n\n\n            \n\n\n    \n\n\n\n        <div class=\"wysiwyg p\">\n            <h5><span style=\"color: #c11722;\"><strong>OXTS L\u00f6sungen<\/strong><\/span><\/h5>\n<h6><strong>OXTS xRED: Das SWaP-kritische GNSS\/INS-Ger\u00e4t<\/strong><\/h6>\n<p>Wenn wenig Leistung, Gewicht oder Platz zur Verf\u00fcgung stehen \u2013 aber keine Kompromisse bei der Leistung eingegangen werden k\u00f6nnen. Dieses ultra-kompakte Ger\u00e4t wurde entwickelt, um die Genauigkeit der Positions-, Orientierungs- und Bewegungsdaten pro Gramm, Watt und Kubikmillimeter zu maximieren.<\/p>\n<p>Hauptmerkmale sind:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Zentimetergenaue Positionierungsgenauigkeit<\/strong>: Bis zu 1 cm im RTK-Modus, erf\u00fcllt die Anforderungen der UAV-Bodenvermessung<\/li>\n<li><strong>Hochpr\u00e4zise Lageregelungsausgabe<\/strong>: Roll- und Nickgenauigkeit von 0,02\u00b0 unter GNSS-verf\u00fcgbaren Bedingungen<\/li>\n<li><strong>SWaP-Design<\/strong>Kompakte Abmessungen von 56 x 53 x 10 mm, ein Gewicht von nur 39 g und ein Stromverbrauch von 4W, ideal f\u00fcr die Integration in UAVs<\/li>\n<li><strong>Nachbearbeitungsunterst\u00fctzung<\/strong>End-to-End-Software-Toolchain enthalten, die Optimierung und Generierung hochkonsistenter Referenzbahnen erm\u00f6glicht<\/li>\n<\/ul>\n\n        <\/div>\n\n            <\/div>\n    <\/div>\n    \n            \n    <\/div>\n\n\n\n<div class=\"hero001center mwb-block bg-left bg-cover bg-repeat-x lazyload relative\"     \n\n\n\n    style=\"background-image: url('https:\/\/www.oxts.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/7306-0570-Black-100x0-c-default.jpg')\"\n    data-bg=\"https:\/\/www.oxts.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/7306-0570-Black-1400x0-c-default.jpg\"\n>\n    <div class=\"overlay bg-black\/30 absolute inset-0 z-0\"><\/div>\n    <div class=\"container text-white flex justify-left\">\n        <div class=\"max-w-lg pb-64 pt-16 md:pb-36 md:pt-36 relative z-10\">\n            \n                \n\n\n    \n\n\n                \n\n\n    \n\n    <h3 class=\"h3 inline-block max-w-xl mb-6\">Laden Sie das xRED-Datenblatt herunter<\/h3>\n\n                \n\n\n    \n\n    <p class=\"p inline-block  max-w-lg mb-6\">Erfahren Sie mehr \u00fcber die Genauigkeits- und SWaP-Spezifikationen, die Sie vom xRED GNSS\/INS erwarten k\u00f6nnen.<\/p>\n\n                \n\n\n\n\n    <div class=\"justify-left btns\">\n                        \n\n\n        \n    <a href=\"https:\/\/www.oxts.com\/de\/xred-datasheet\/\" class=\"btn primary outlined\" target=\"_blank\">\n                    <span>Laden Sie das xRED-Datenblatt herunter<\/span>\n        <\/a>\n\n            <\/div>\n\n        <\/div>\n    <\/div>\n    <div id=\"info-block_97aaecb1003f592112a43514d194d6a6\"><\/div>\n<\/div>\n\n\n<div class=\"conttitletext mwb-block py-4 lg:py-8\">\n        <div class=\"container md:grid md:grid-cols-12\">\n        <div class=\"col-span-6 col-start-5\">\n    \n           \n    \n            \n\n\n    \n\n\n            \n\n\n    \n\n\n\n        <div class=\"wysiwyg p\">\n            \n        <\/div>\n\n            <\/div>\n    <\/div>\n    \n            \n    <\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":5,"featured_media":9864,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[81,92,50,54,53],"tags":[82,70,75,84,64,65,128],"class_list":["post-11477","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-mobile-mapping","category-oxts","category-georeferencing","category-uav","category-xred","tag-georeferencing","tag-gnss","tag-gnss-denied-localisation","tag-gnss-ins","tag-imu","tag-ins","tag-xred"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.oxts.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11477","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.oxts.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.oxts.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/5"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=11477"}],"version-history":[{"count":25,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11477\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":11832,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11477\/revisions\/11832"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/9864"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.oxts.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=11477"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=11477"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=11477"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}