OxTS LiDAR惯性测距的测试版来了。在没有GNSS的情况下确保定位精度是一个挑战。在OxTS ,我们的传感器融合工作继续推动在没有GNSS的情况下可能实现的界限。
我们的新技术加速器团队一直在研究新的传感器融合项目,旨在防止GNSS信号断断续续或完全阻断时的定位精度下降。
由于我们的校准专长,以及结合高精度INS测量和LiDAR数据的经验,我们已经开发出一种软件解决方案,可以使用LiDAR数据,以及来自OxTS INS的导航测量,以减轻定位和地理参考漂移的影响。
此外,我们很高兴地宣布,OxTS LiDAR惯性测距软件现在已经可以测试。
LiDAR轨迹测量是如何被融合到INS中的?
新的LiDAR Odometry功能将在艰难的GNSS条件下增强导航数据。要做到这一点,必须将LiDAR传感器的测量结果融合到INS中。使用OxTS GAD(通用辅助数据)接口,LiDAR数据可以被重新用于OxTS 导航引擎中。
示例数据--伦敦空中花园
以下数据是最近在伦敦试运行期间记录的。地点是伦敦市中心的空中花园地区。选择这个地点是因为会遇到大量的高楼和GNSS信号障碍物。
一个OxTS 惯性导航系统与一个Hesai LiDAR传感器一起被安装在一辆汽车上。OxTS LiDAR 惯性测向软件被用来减轻由GNSS信号中断引起的任何定位和地理参考漂移。在指定的路线上共进行了八圈。
以下是启用LiDAR惯性测距后的KML轨迹截图,说明了导航数据性能的改善。
上面的KML轨迹清楚地显示了OxTS LiDAR惯性测距软件对导航数据的可靠性、一致性和可预测性的不同。在GNSS信号最难获得的地区,如摩天大楼,定位漂移是最严重的,正如预期的那样。在启用LiDAR惯性测向软件后,定位漂移被控制在最小范围内,而且在所有八圈的路线中,数据输出更加一致。
使用下面的表格与我们联系,以获得有关该数据集的更多信息。
自己测试新的LiDAR Odometry功能。
你可以自己测试该软件,或者将你的数据发送给我们进行处理,我们将强调预期的性能改进。
在此填写表格,我们的团队将与您联系,为您提供软件的测试版,或为您提供一个安全链接,以便您将数据发送给我们进行处理。
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网络研讨会
LiDAR在自主性和调查感知应用方面的日益普及,反过来又使开发商能够提高这些传感器的性能,同时提高经济性。
这种性能的提高使LiDAR成为一个有价值的定位辅助来源,能够提高城市环境中的导航数据质量。
在这次网络研讨会上,OxTS 新技术产品主管Paris Austin和OxTS 核心市场总监Simon Thompson一起讨论了使用LiDAR的传感器融合如何提高地面实况和地理参考应用的导航数据质量。 观看录音
行业文章
在OxTS ,我们的品牌承诺是 "导航专家"。我们对客户的承诺是,我们将不断创新,直到我们能够帮助他们真正 "导航到任何地方"--无论是否有GNSS。我们正通过首先提高城市导航数据的质量,使我们的产品朝着这个方向前进。
我们知道,如果没有在所有环境中的准确定位和定向,许多 自主性和 测量的应用不可能达到所需的质量水平。
Whether it is an ADAS feature validation test on the open road, or a mobile mapping application, navigation data is at the heart of groundtruthing and georeferencing applications – 继续阅读