Odometría inercial LiDAR (LIO)

  • 0.218 m Posición 2D (Fallo de GNSS de 60 segundos)
  • 0.05° Encabezado (interrupción de GNSS de 60s)
  • 0.02° Balanceo / Cabeceo (interrupción de GNSS de 60 s)
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OXTS INS device for mobile mapping

Sistemas de Navegación Inercial OXTS y Odometría inercial LiDAR

Los sistemas de navegación inercial OXTS se utilizan en todo el mundo siempre que se requieren datos de localización y verdad fundamental precisos y fiables.

Cualquier motor de navegación que utilice GNSS para calcular la posición es susceptible a la deriva de posición y cuanto más tiempo esté el dispositivo sin señal GNSS, más grave será la deriva.

OXTS LIO, cuando se usa junto con un sistema de navegación inercial OXTS y un sensor LiDAR, restringe la deriva de la posición mediante actualizaciones de velocidad del LiDAR.

OXTS xNAV650 inertial navigation system and Ouster LiDAR

Deriva de posición

La deriva de posición no es un desafío en condiciones de cielo abierto; sin embargo, en áreas con poca visibilidad de GNSS, como cañones urbanos, es importante asegurar que la deriva de posición se mantenga al mínimo para proteger la integridad de un conjunto de datos. Para minimizar los efectos de la deriva de posición, se requieren otras fuentes de ayuda, como LiDAR.

OXTS LIO es una función opcional que utiliza datos de velocidad de un sensor LiDAR para mejorar las mediciones de posición del vehículo. Los datos se introducen en el motor de navegación del dispositivo para compensar datos GNSS faltantes o erróneos.

Position drift with and without LiDAR inertial odometry

Documento técnico sobre odometría inercial OXTS LiDAR

Descargue el documento técnico de OXTS LIO y obtenga más información sobre cómo funciona esta nueva función con los dispositivos OXTS INS.

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¿Cómo funciona LIO?

La odometría inercial LiDAR (LIO) utiliza LiDAR como fuente de ayuda para el INS. El uso de datos LiDAR junto con los datos de navegación de un OXTS INS mitiga los efectos de la deriva de posición en condiciones GNSS subóptimas.

La función combina los datos de cualquier sensor LiDAR disponible de forma nativa en Georreferenciador OXTScon la salida de navegación de un OXTS INS utilizando el OXTS Datos genéricos de ayuda (DAG) motor en el postprocesado.

El resultado es una mejora de la precisión de la posición en ausencia del número ideal de satélites GNSS para la precisión RTK.

OXTS urban point cloud

¿Dónde puedo utilizar LIO?

En zonas con buena visibilidad de satélites, LIO ofrecerá un beneficio mínimo. Como el número óptimo de satélites estará a la vista, no debería ser necesario utilizar una fuente de ayuda adicional para lograr la precisión RTK.

Donde los clientes experimentarán la mayor mejora de rendimiento será en entornos donde la señal GNSS es difícil de obtener de manera consistente, o incluso en absoluto.

Las áreas urbanas con muchos edificios y superficies planas, o túneles, son por lo tanto entornos perfectos para obtener la mayor mejora de rendimiento de LIO.

OXTS tunnel point cloud

Compatibilidad

Compatible LiDAR los sensores incluyen muchos dispositivos de campo de visión de 360° de:

  • Hesai
  • Velodyne LiDAR
  • Ouster
  • RoboSense

Especificación

Precisión de la odometría 0,03 - 0,05 m/s índice de medición 5-20 Hz

Los valores aquí especificados se han obtenido estadísticamente utilizando un dispositivo LiDAR Hesai XT32 y un INS OXTS.

Los datos se recogieron en la ciudad de Oxford utilizando un conjunto de datos de referencia RTK Integer. Se eligió Oxford porque se parece mucho a otras zonas urbanas. Tenga en cuenta que estos valores pueden variar en función de su configuración LiDAR y del entorno.

MediciónInterrupción del GNSSRMSE
Posición 2D60 s0.218 m
Rúbrica60 s0.050°
Balanceo/Inclinación60 s0.020°
Velocidad 3D60 s0,037 m/s
Altitud60 s0.128 m

Odometría inercial LiDAR características

  • Compatible con el sistema operativo Windows.
  • Código de función en el INS para activar.
  • Software en post-proceso.
  • Posibilidad de ejecutar desde la línea de comandos o la GUI.
  • Una vez finalizado el procesamiento, se generará un informe de calidad automático para ofrecer resultados de depuración y métricas de rendimiento.
OXTS xNAV650 inertial navigation system and Hesai LiDAR

Datos de la prueba

01

Nube de puntos - Aparcamiento de varios pisos
OXTS Car Park Point Cloud

Bicester, Reino Unido - Nube de puntos - Aparcamiento de varios pisos

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

Medio ambiente: En este ejemplo, OXTS LIO se probó dentro de un aparcamiento de varias plantas. Al entrar en el aparcamiento, el RT3000 v4 GNSS/INS no tenía acceso a actualizaciones GNSS. Para solucionarlo, se utilizaron las actualizaciones de velocidad de un sensor LiDAR Hesai XT32 para ayudar al motor de navegación.

El resultado son datos más precisos, como puede verse al comparar las capturas de pantalla de antes y después de la nube de puntos.

02

KML Trail - Cañón Urbano
London Sky Garden - LIO After

Londres, Reino Unido - Ruta KML - Cañón urbano

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

Medio ambiente: En este ejemplo, OXTS LIO se probó en una de las zonas más difíciles para el funcionamiento de un GNSS/INS, el cañón urbano "Sky Garden Quarter" de Londres (Reino Unido). Durante la recogida de datos, se produjeron interrupciones regulares de la señal GNSS y graves perturbaciones multitrayectoria. En este caso, se utilizó OXTS LIO para mejorar la deriva de la posición y conseguir que los datos fueran precisos y repetibles en cada vuelta de la recogida de datos.

03

Pointcloud - Túnel
OXTS tunnel point cloud

San Francisco, EE.UU. - Pointcloud - Túnel

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

Medio ambiente: Incluso un túnel corto puede suponer una prueba importante para un GNSS/INS. Cuanto más tiempo pase un GNSS/INS sin actualizaciones de señal GNSS, más pronunciada será la deriva de posición. En este ejemplo, se utilizó OXTS LIO para mantener la solución de navegación en la pista durante todo el trayecto a través del túnel. No sólo se obtuvieron mejores datos de navegación, sino también una nube de puntos más clara, como puede verse en los pilares del ejemplo siguiente.

04

KML Trail - Aparcamiento de varios pisos
Multi-storey car park KML trail

San Francisco, EE.UU. - Ruta KML - Aparcamiento de varios pisos

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

Medio ambiente: Como se ha mencionado anteriormente, debido a que las actualizaciones de la señal GNSS están bloqueadas en un aparcamiento de varias plantas, un dispositivo GNSS/INS debe utilizar una fuente de ayuda adicional para navegar con precisión. En este ejemplo se ha utilizado OXTS LIO para mejorar el resultado de la navegación. De este modo se ha obtenido un conjunto de datos más coherente.

05

Pointcloud - Cañón urbano
Urban point cloud

San Francisco, EE.UU. - Pointcloud - Urban Canyon

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

Medio ambiente: El cañón urbano de Mission Street, en San Francisco (EE.UU.), es una calle rodeada de rascacielos con fachadas de cristal. La señal GNSS se interrumpe continuamente y existe el peligro de errores multitrayectoria. Durante las pruebas, el RT3000 v4 fue muy preciso por sí solo, pero cuando se combinó con OXTS LIO fue casi perfecto. OXTS LIO mantiene el INS en una trayectoria estable y consistente a través de la ciudad, lo que le permite filtrar todas las señales multitrayectoria.

Dispositivos INS compatibles

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Para beneficiarse de LIO, necesitará un OXTS INS, OXTS Georeferencer y la funcionalidad LIO.

La herramienta de calibración boresight es opcional. Sin embargo, se recomienda que la carga útil se calibre para mantener la precisión.

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Pruebe la versión beta de LIO

Los usuarios de sistemas de navegación inercial OXTS pueden probar gratis la versión beta de LIO hoy mismo.

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