OxTS LIO로 샌프란시스코의 내비게이션 데이터 개선하기

하드웨어 및 소프트웨어 설정

테스트 중에 팀은 다음 장비를 사용했습니다: OxTS INS 장치(RT3000 v4)와 LiDAR(Hesai XT32). LIO를 사용하기 위한 장비의 물리적 설정에는 특별한 것이 없으며, 설정은 다른 INS/LiDAR 구성과 동일합니다. OxTS LIO 알고리즘은 내비게이션 데이터를 최적화하며, 이는 후처리 과정에서 실행됩니다.

RT3000 v4는 내비게이션 성능을 개선할 뿐만 아니라 OxTS LIO를 통해 포인트 클라우드 정확도도 개선합니다. 내비게이션 데이터의 개선으로 인해 흐릿하고 이중 시야로 가득 찬 포인트 클라우드가 생성되는 대신, 다른 부분과 마찬가지로 선명하고 깨끗한 포인트 클라우드가 생성됩니다.

미션 스트리트

도시 환경에서 정확한 내비게이션 데이터를 수집할 때 가장 큰 어려움 중 하나는 글로벌 프레임에서 정밀도와 일관성을 유지하는 것입니다. 샌프란시스코의 도심 지역은 터널, 고층 건물, 반사 표면, 좁은 도로, 극심한 경사, 머리 위 물체 등 발생할 수 있는 모든 문제를 안고 있습니다. GNSS의 지속적인 중단은 자율 주행 애플리케이션과 마찬가지로 모바일 매핑에 대한 강력한 테스트가 됩니다.

이 시나리오에서는 간헐적인 GNSS 업데이트와 IMU 드리프트뿐만 아니라 반사 표면으로 인해 위성 신호가 건물에서 반사되어 위치 오류가 크게 발생하는 다중 경로 오류의 위험도 상당합니다. 이로 인해 INS 궤적이 불안정하고 예측할 수 없게 될 수 있습니다.

테스트하는 동안 RT3000 v4는 그 자체로도 매우 정확했지만 OxTS LIO와 함께 사용하면 거의 완벽하게 작동했습니다. OxTS LIO는 INS가 도시를 통과하는 안정적이고 일관된 경로를 유지하여 모든 다중 경로 신호를 필터링할 수 있도록 합니다.

그 결과 재측량이 필요한 영역 없이 일관되게 센티미터 단위로 정밀한 포인트클라우드가 만들어집니다:

워싱턴 스트리트 터널

다층 주차장과 마찬가지로 터널은 GNSS 신호에 대한 접근을 차단합니다. 즉, 전통적으로 터널은 정밀하게 측량되지만 상대적으로만 측량되며 측량된 지점의 글로벌 좌표 위치가 현실과 크게 다를 수 있지만 이를 확인할 수 있는 방법이 거의 없습니다. 그러나 RT3000 v4와 OxTS LIO를 함께 사용하면 터널 포인트 클라우드 이미지의 선명도뿐만 아니라 지리 참조 좌표도 훨씬 더 높은 정확도로 궤적을 추적할 수 있습니다.

결론

정밀한 내비게이션에 대한 샌프란시스코의 무수한 도전은 RT3000 v4 및 OxTS' LIO 알고리즘의 정확성으로 극복됩니다.

테스트 중에 저희는 OxTS의 최신 하드웨어와 소프트웨어 개발의 조합을 통해 60초 동안 GNSS가 중단되는 동안 위치 드리프트가 크게 제한되는 것을 목격했습니다.

앞서 언급했듯이, 보다 긴밀하게 최적화하고 gx/ix 타이트 커플링 기술 및 일반 보조 데이터(GAD) 인터페이스와 같은 다른 OxTS 기술 기능과 결합하면 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

저희는 고객이 어디에서나 진정한 탐색을 할 수 있도록 지원하기 위해 노력하고 있습니다.