Cartografía móvil con LiDAR: ¿por qué son esenciales los sistemas de navegación inercial?

Este artículo ha sido escrito por Iain Clarke, ingeniero de producto senior de OXTS, en colaboración con Noticias LiDAR. Iain es experto en navegación inercial, fusión de sensores y tecnologías avanzadas de localización.

Los sistemas de navegación inercial (INS) se han convertido en una parte esencial de muchos flujos de trabajo de posicionamiento modernos, especialmente cuando el GNSS tradicional se queda corto. En esta sección se explica por qué los INS son un complemento esencial de tecnologías como LiDAR.

Un INS es un dispositivo que mide la posición y el movimiento mediante sensores inerciales y sofisticados algoritmos. En el nivel más básico, un INS utiliza una técnica conocida como cálculo muerto para estimar continuamente cómo se ha movido un objeto basándose en su última ubicación conocida y en la integración de las mediciones de aceleración y velocidad angular desde entonces. Sin embargo, hay pequeños errores en estas mediciones inerciales, que aumentan cuando se integran para calcular velocidades, y se agravan aún más cuando se integran de nuevo para calcular la posición. Para limitar el crecimiento del error, a menudo se combinan sensores adicionales con la unidad de medición inercial (IMU). Uno de los sensores de ayuda más utilizados es el GNSS.

La principal ventaja de LiDAR reside en su capacidad para capturar rápidamente datos espaciales de alta densidad y precisión. Pero cuando un escáner LiDAR se monta en una plataforma móvil, como un vehículo o aviónLa precisión de esos datos depende de la exactitud con que se actualicen la posición y la orientación de la plataforma. Ahí es donde entra en juego la navegación inercial de alta velocidad.

Los INS de gama alta, como el OXTS RT3000 v4pueden suministrar datos de navegación a velocidades de 100 Hz (100 veces por segundo) o incluso 250 Hz, superando con creces a las soluciones típicas basadas únicamente en GNSS, que a menudo se ven limitadas por frecuencias de actualización más bajas y caídas de señal en entornos obstruidos. El flujo de datos de alta frecuencia y baja latencia de un INS es una herramienta excelente para garantizar la precisión en la cartografía móvil con LiDAR, donde las desviaciones de posición u orientación pueden introducir errores significativos en los datos de la nube de puntos. El SLAM ofrece un método alternativo para determinar la posición y la orientación, pero los sistemas que sólo utilizan SLAM -sin el apoyo de un INS- producen nubes de puntos de menor calidad con las técnicas actuales.

Para entender cómo funciona un INS, es importante examinar primero los componentes de su núcleo. Un INS se basa en la detección precisa del movimiento mediante acelerómetros y giroscopios, que juntos forman una Unidad de Medición Inercial (IMU). Los datos de la IMU se procesan mediante sofisticados algoritmos. Un INS combina los datos brutos de la IMU con sofisticados algoritmos para calcular datos de navegación detallados (las mediciones específicas se explican más adelante).

Acelerómetros y giroscopios

Los acelerómetros y los giroscopios son los componentes de los sensores de una IMU. Los acelerómetros miden las aceleraciones lineales y los giroscopios las velocidades angulares o de rotación. Una IMU suele constar de uno de cada uno de estos sensores en cada eje de medición (x, y, z), lo que da lugar al término sensor de "6 ejes".

Existen varias tecnologías para crear diferentes grados de IMU, pero la más utilizada es MEMS (sistemas microelectromecánicos). Esta tecnología funciona utilizando masas diminutas montadas sobre muelles de silicio. Cuando se produce un movimiento, la masa se mueve y provoca un cambio en la capacitancia entre la masa y los electrodos, que se convierte en una señal eléctrica digital para dar una medida del movimiento.

Salida de datos de navegación

Los INS OXTS emiten datos de navegación a 100 Hz de serie, con una opción de alta frecuencia de 250 Hz. Todos los datos se registran automáticamente en el almacenamiento interno y pueden emitirse en tiempo real con una latencia muy baja. Los datos de navegación incluyen el tiempo, la posición, la velocidad, la orientación, la aceleración y la velocidad angular en distintos marcos de referencia y sistemas de coordenadas. Además, se incluye información adicional como estimaciones de precisión, indicadores de calidad, información de estado y algunas mediciones específicas para sectores concretos, como tirones, ángulo de deslizamiento y ondulación.

A medida que crece la demanda de localización precisa en sectores como la robótica, la industria aeroespacial y los sistemas autónomos, se acelera la adopción de INS. Al complementar o sustituir al GNSS en entornos de señal limitada, el INS permite un posicionamiento y una orientación precisos y de alta frecuencia mediante la fusión de sensores avanzados. En esta sección se analizan los casos en los que la tecnología INS es más importante y su compatibilidad con las tecnologías emergentes, como LiDAR.

Cartografía móvil con LiDAR: ¿cuándo se necesita un INS?

El GNSS autónomo puede proporcionar datos de posicionamiento de alta precisión, pero obviamente depende de que haya una buena señal de satélite. También tiene una frecuencia de actualización relativamente baja, lo que lo hace menos adecuado para casos de uso más dinámicos, y sólo puede proporcionar información de posición y velocidad. La incorporación de la tecnología INS aumenta enormemente la gama de casos de uso y capacidades. La fusión de sensores con la IMU aumenta la resistencia de los resultados, lo que significa que puede hacer frente a obstrucciones o pérdidas de señal del satélite. Además, los datos de localización se emiten a mayor velocidad y se dispone de mucha más información sobre la postura y la dinámica en 3D.

La tecnología INS tiene una larga historia en aplicaciones aeroespaciales, de defensa, marítimas y topográficas. En los últimos años, sin embargo, ha experimentado una importante adopción en campos emergentes como las pruebas de automoción, la robótica, los vehículos aéreos no tripulados y la realidad aumentada y virtual (AR/VR).

En la actualidad, algunos de los proyectos más innovadores y que avanzan con mayor rapidez son los que operan en entornos en los que el GNSS por sí solo no es fiable o no está disponible. Entre ellos se incluye la cartografía móvil con LiDAR en cañones urbanos, túneles, bosques densos y sistemas autónomos que deben navegar sin problemas entre interiores y exteriores. En estos casos, la combinación de INS con sensores complementarios como LiDAR y cámaras permite una sofisticada fusión de sensores que proporciona mayor precisión, resistencia y flexibilidad operativa.

Sistemas de navegación inercial para LiDAR

La integración de INS con LiDAR es cada vez más habitual, ya que la cartografía móvil con LiDAR va más allá de la topografía geoespacial tradicional y se extiende a campos como las pruebas de automoción y el desarrollo de vehículos autónomos. Mientras que el INS mejora la precisión y fiabilidad de la cartografía basada en LiDAR, el LiDAR también puede mejorar el rendimiento del INS. El recientemente lanzado OXTS WayFinder incorpora un sensor LiDAR preintegrado y cuenta con la tecnología LiDAR Boost, que utiliza datos LiDAR para la localización en entornos sin GNSS, reduciendo drásticamente o incluso eliminando la desviación de la posición. Esto subraya el valor de combinar tecnologías complementarias (GNSS, INS y SLAM) para lograr una localización robusta y resistente en una amplia gama de condiciones operativas.

La rápida evolución de la tecnología INS ha abierto nuevas fronteras a la navegación de precisión. A medida que el hardware se hace más pequeño, más rápido y más asequible -y las técnicas de fusión de sensores se vuelven más sofisticadas-, la navegación inercial se hace accesible a una gama más amplia de industrias y casos de uso. Esta sección destaca los principales avances, los retos actuales y las tendencias emergentes que están configurando el futuro de la navegación inercial.

Avances recientes en INS

El desarrollo de la tecnología IMU y GNSS a lo largo de los años ha permitido que los sistemas de navegación inercial sean viables en muchas más industrias, no sólo en el ámbito de las aeronaves y los submarinos. La capacidad RTK es ya casi omnipresente en los receptores GNSS, lo que permite un posicionamiento al centímetro incluso en los sistemas básicos. Y las IMU han pasado de ser grandes bloques voluminosos de acelerómetros y giroscopios discretos montados ortogonalmente a chips en miniatura que incorporan los 6 sensores en un solo módulo. La miniaturización y reducción de costes de estos sensores ha permitido el desarrollo de sistemas rentables y viables en sectores emergentes como la autonomía y la robótica, que tienen visos de ampliarse sin comprometer el rendimiento.

Limitaciones actuales para el INS

Una de las limitaciones tradicionales a la adopción de INS es el coste. Hace unos 10 años, muchas de estas tecnologías eran prohibitivamente caras, lo que limitaba su uso a industrias como la de defensa y la aeroespacial, que disponían de los presupuestos adecuados. Esto ha cambiado con el avance de la tecnología, que la hace mucho más viable y escalable en aplicaciones comerciales e industriales.

Otra limitación cada vez más frecuente en los últimos años es la necesidad de operar en entornos difíciles, incluso en los que no se dispone de GNSS. Si el GNSS es la única fuente de ayuda para limitar los errores de la IMU en un INS, sin él o bien se empieza a tener problemas para mantener resultados utilizables muy rápidamente, o bien hay que depender de una tecnología IMU muy cara y engorrosa, como los giroscopios de fibra óptica o de láser anular.

Aquí es donde la fusión de sensores avanzados cobra cada vez más importancia. En lugar de depender únicamente de una IMU más precisa para compensar la ausencia de GNSS, la integración de sensores adicionales -como LiDAR o cámaras- mediante un enfoque similar al SLAM puede proporcionar fuentes alternativas sólidas de datos de localización para la cartografía móvil con LiDAR.

Desarrollo de la tecnología INS

Las tecnologías IMU y GNSS siguen avanzando, con constelaciones de satélites modernas como Galileo que ofrecen nuevas señales que mejoran tanto la precisión como la integridad. Mientras tanto, las IMU de nueva generación, como las basadas en la fotónica de silicio y la detección cuántica, están en el horizonte. Sin embargo, es probable que los avances más significativos no procedan únicamente de la superación de los límites de los GNSS y las IMU, sino de la ampliación del alcance de la fusión de sensores para abordar sus limitaciones y añadir redundancia. Cuando se integran con INS, estos sensores pueden crear sistemas de navegación más robustos, versátiles y capaces de funcionar con fiabilidad incluso en entornos sin GNSS.

A medida que la autonomía, la robótica y la cartografía de alta precisión se extienden a entornos cada vez más complejos y variados, crece la necesidad de un posicionamiento fiable en condiciones de degradación o ausencia de GNSS. Aunque el GNSS sigue siendo una valiosa fuente de posicionamiento global cuando está disponible, no se puede confiar en él en túneles, zonas urbanas densas, bosques o interiores. En respuesta, la industria está cambiando hacia enfoques avanzados de fusión de sensores que integran IMU con sensores alternativos como LiDAR, cámaras y odometría. Estos sistemas están diseñados para ofrecer una localización de alta precisión y fiabilidad en todos los entornos operativos, garantizando un rendimiento constante independientemente de la disponibilidad del GNSS.