Producto: Soluciones de navegación integrada GNSS/INS
Características clave:
Conclusión: El diseño del sistema integrado está evolucionando, con soluciones que mejoran la solidez en entornos desafiantes y al mismo tiempo equilibran el costo y la complejidad.
En un sistema de navegación integrado GNSS/INS, las mediciones GNSS desempeñan un papel fundamental en la corrección del INS. Por tanto, el buen funcionamiento del sistema integrado depende de la continuidad y estabilidad de las señales de los satélites. Sin embargo, cuando el sistema funciona bajo pasos elevados, copas de árboles o dentro de edificios urbanos, las señales de los satélites pueden verse obstruidas o interferidas fácilmente, lo que podría provocar una pérdida de bloqueo en el receptor GNSS. Este artículo analiza soluciones para mantener la precisión y la estabilidad. de los sistemas de navegación integrados GNSS/INS cuando se pierden las señales de los satélites.
Cuando la señal del satélite no está disponible durante un período prolongado, la falta de correcciones GNSS hace que los errores del INS se acumulen rápidamente, especialmente en sistemas con unidades de medida inerciales de menor precisión. Este problema conduce a una disminución en la precisión, estabilidad y continuidad del funcionamiento del sistema integrado. En consecuencia, es esencial abordar este problema para mejorar la robustez del sistema integrado en entornos tan complejos.
Actualmente, existen dos soluciones principales para abordar el escenario de pérdida de señal satelital.
Por un lado, se pueden integrar sensores adicionales en el sistema GNSS/INS existente, como odómetros, LiDAR, sensores astronómicos y sensores visuales. Por lo tanto, cuando la pérdida de señal satelital hace que el GNSS no esté disponible, los sensores recién agregados pueden proporcionar información de medición y formar un nuevo sistema integrado con el INS para suprimir la acumulación de errores del INS. Los problemas con este enfoque incluyen mayores costos del sistema debido a los sensores adicionales y la posible complejidad del diseño si los nuevos sensores requieren modelos de filtrado complejos.
Fig.1 Descripción general del sistema de navegación integrado GNSS IMU ODO LiDAR SLAM.
Por otro lado, se puede establecer un modelo de posicionamiento con restricciones de estado de movimiento en función de las características de movimiento del vehículo. Este método no requiere agregar nuevos sensores al sistema integrado existente, evitando así costos adicionales. Cuando el GNSS no está disponible, la nueva información de medición la proporcionan las restricciones del estado de movimiento para suprimir la divergencia del INS. Por ejemplo, cuando el vehículo está parado, se puede aplicar la tecnología de actualización de velocidad cero (ZUPT) para suprimir la acumulación de errores del INS.
ZUPT es un método de bajo costo y comúnmente utilizado para mitigar la divergencia del INS. Cuando el vehículo está parado, en teoría la velocidad del vehículo debería ser cero. Sin embargo, debido a la acumulación de errores INS a lo largo del tiempo, la velocidad de salida no es cero, por lo que la velocidad de salida INS se puede utilizar como medida del error de velocidad. Por lo tanto, basándose en la restricción de que la velocidad del vehículo es cero, se puede establecer una ecuación de medición correspondiente, que proporciona información de medición para el sistema integrado y suprime la acumulación de errores del INS.
Fig.2 Diagrama de flujo del algoritmo estrechamente acoplado GNSSIMU basado en ZUPT con CERAV.
Sin embargo, la aplicación de ZUPT requiere que el vehículo esté estacionario, lo que la convierte en una tecnología de actualización estática de velocidad cero que no puede proporcionar información de medición durante las maniobras normales del vehículo. En aplicaciones prácticas, esto requiere que el vehículo se detenga con frecuencia cuando está en movimiento, lo que reduce su maniobrabilidad. Además, ZUPT requiere una detección precisa de los momentos estacionarios del vehículo. Si la detección falla, se puede proporcionar información de medición incorrecta, lo que podría provocar el fallo de este método e incluso provocar que la precisión del sistema integrado disminuya o diverja.
La pérdida de señales de satélite puede provocar una rápida acumulación de errores en el INS, especialmente en entornos complejos como las zonas urbanas. Se presentan dos soluciones principales: agregar sensores adicionales, como LiDAR o sensores visuales, para proporcionar mediciones alternativas, o usar restricciones de estado de movimiento como la tecnología Zero-Velocity Update (ZUPT) para corregir errores de INS. Cada enfoque tiene sus propias ventajas y desafíos, ya que la integración de sensores aumenta los costos y la complejidad, mientras que ZUPT requiere que el vehículo esté estacionario y se detecte con precisión para que sea efectivo.
Micro-Magic Inc está a la vanguardia de la tecnología de navegación inercial y recientemente ha introducido tres productos MEMS INS asistidos por GNSS con distintos niveles de precisión (nivel industrial, nivel táctico y nivel de navegación). En particular, el MEMS GNSS/INS I3500 de nivel industrial presenta una inestabilidad de polarización de 2,5°/hr y un recorrido aleatorio angular de 0,028°/√hr, junto con un acelerómetro MEMS de alta precisión con un amplio rango (±6g, inestabilidad de polarización cero). <30 µg).
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