GNSS+IMU+MM 차량통합항법시스템

GNSS+IMU+MM 차량 통합 내비게이션 시스템

서문: 최근 몇 년간 측위 사업의 급속한 발전으로 인해 사용자는 차량 탑재 측위에 대한 요구 사항이 점점 더 높아지고 있습니다. 정확도, 원래 탐색 수준을 점차 차선 수준으로 대체합니다. 특히 도시 협곡 환경(높은 건물, 고가 건물)에서는 사용자가 GNSS 신호를 수신할 수 없거나 GNSS 신호가 간섭되어 GNSS 포지셔닝 결과가 없거나 포지셔닝 정확도가 저하됩니다. 이는 "능동적 포지셔닝"의 본질적인 단점이며 알고리즘적으로 극복할 수 없습니다. 이러한 문제에 대응하여 GNSS+IMU와 같은 다중 센서 융합 솔루션이 점점 더 주목을 받고 있습니다. 왜냐하면 '수동 위치 확인' IMU가 위성 위치 확인의 단점을 보완할 수 있기 때문입니다.

기본 원리

GNSS(항법 위성 시스템)

지구 항법 위성 시스템(Global Navigation Satellite System)은 위성에 의존하는 의사 거리 캐리어입니다. 실시간 측위를 위해 천문력, 시간, 시계 오프셋 및 기타 정보를 사용하고 지구 표면 또는 주변의 어느 위치에서든 전천후 3차원 좌표, 속도 및 시간 정보를 사용자에게 제공할 수 있는 우주 기반 무선 항법 시스템입니다. -지구 공간. GNSS 시스템의 장점은 높은 정확도와 안정적이고 발산되지 않는 오류이지만, 나무나 건물에 의한 장애물, 거울과 같이 반사율이 높은 물체로 인해 발생하는 다중 경로 효과 등 주변 환경의 영향을 받기 쉽습니다.

관성항법장치(IMU)

관성항법장치(Inertial Navigation System)는 외부 정보에 의존하지 않고 에너지를 외부로 방사하지 않는 시스템(라디오 등) 내비게이션) 자율 내비게이션 시스템은 주로 관성 측정 장치(IMU)를 사용합니다. 작업 환경에는 공중, 지상뿐만 아니라 수중도 포함됩니다. 관성 항법의 기본 작동 원리는 뉴턴의 역학 법칙을 기반으로 합니다. 관성 기준 시스템에서 캐리어의 가속도를 측정하고 이를 시간에 따라 적분하여 항법 좌표계로 변환함으로써 항법의 가속도를 얻을 수 있습니다. 좌표계 속도, 요 각도 및 위치와 같은 정보. 장점은 작업에 통신이 필요하지 않고 설치 위치가 임의적이며 포지셔닝 범위가 전체 장면이지만 포지셔닝 정확도가 높지 않고 시간이 지남에 따라 오류가 다양하다는 것입니다. GNSS 네비게이션 시스템을 보완합니다.

맵 매칭 기술(MM)

맵 매칭 기술 MM(Map Matching)은 사용자의 위치 정보와 지도 데이터를 결합하여 도로 위의 사용자의 정확한 위치를 계산하여 차량을 보조하는 기술입니다. 네비게이션.정확한 제어.

DR(Dead Reckoning)

Dead Reckoning DR(Dead Reckoning)은 캐리어의 현재 좌표 위치 획득을 전제로 관성에 의존하는 추적 및 탐색 알고리즘입니다. 측정 유닛 IMU는 동일한 기간 동안 캐리어 이동의 거리와 방향을 얻은 후 다음 순간의 위치를 계산합니다. 본 글의 서론에서는 기존 GNSS 시스템 솔루션을 기반으로 한 IMU 기반 통합항법 알고리즘에 대해 주로 다루었다.

차량 포지셔닝의 문제점

차량 내비게이션 및 포지셔닝은 오랫동안 개발되었지만 정확도 요구 사항이 점점 더 높아짐에 따라 차량 포지셔닝과 관련된 몇 가지 문제가 점차 대두되었습니다.

요 재계산: 고가 도로나 도시 협곡의 신호 방해로 인해 발생하는 위치 점 드리프트를 나타냅니다.

찾을 수 없음: 신호가 없는 지역(주차장)에서 계산 정확도가 낮음을 나타냅니다. , 터널), 결과적으로 출구 오류가 큽니다;

도로 파악 오류: 주요 도로와 보조 도로, 고가도로 상하 파악 오류를 나타냅니다.

그 중 요 재계산 및 위치 파악 불가는 주로 GNSS 측위 원리에 의해 결정됩니다. GNSS 측위 정확도는 관측 환경에 영향을 받으며 도로 파악 오류는 개선하기 어렵습니다. 올바른 도로와 잘못된 도로가 너무 가까워 위치 정확도의 한계로 인해 구별할 수 없습니다. 근본적인 이유는 도로 파악에 위치 정보만 사용하고 다른 데이터의 값은 사용하지 않기 때문입니다.

기술적 솔루션

위에 소개된 핵심 기술 중 각각은 고유한 장점을 갖고 있으며 장면 커버리지와 정확성 측면에서 서로 보완합니다.

이 세 가지 주류 측위 기술의 통합을 기반으로 알고리즘(DR) + 데이터(POS/HEAD)를 사용하여 측위 신뢰성을 향상시키는 GNSS+IMU+MM 솔루션이 제안됩니다.

위에서 언급한 차량 위치 확인의 주요 문제 중에서 단계별로 해결할 수 있습니다.

데이터 융합: 이 부분은 주로 위치, 속도, 시간 및 방향 정보 출력을 계산합니다. GNSS 모듈에 의해 데이터는 실시간 데이터 융합 계산을 위해 데이터 처리 터미널로 전송되어 현재 GNSS 데이터의 품질을 결정하고 데이터 품질에 따라 다양한 위치 판단 전략이 결합됩니다.

장치 보상: GNSS 신호 품질이 좋지 않거나 위치 확인을 수행할 수 없는 경우 보상을 위해 IMU의 DR 알고리즘만 사용할 수 있습니다. 보상 모듈의 주요 기능은 GNSS 데이터를 사용하여 속도 센서 오류 매개변수(스케일 인자)와 IMU 오류 매개변수(자이로 스케일 인자 및 자이로스코프 3축 바이어스)를 보상하는 것입니다. 보상의 목적은 GPS 신호가 없거나 GPS 신호가 약한 시나리오에서 DR 알고리즘에만 의존하여 상대적으로 신뢰할 수 있는 내비게이션 정보를 얻을 수 있다는 것입니다(보통 짧은 시간에 센티미터 수준의 위치 확인이 보장됩니다).

장면 인식: 내장된 장면 맵 데이터 소스와 실시간 외부 센서에서 수집한 환경 정보를 활용하여 장면을 판단하고 순간 캐리어 맵 위치를 판단하며 시스템을 지원합니다. 주변 환경에 대한 행동적 판단을 내린다. 일반적으로 환경 인식에는 고정밀 스트리트 뷰 지도 소스, LiDAR 및 밀리미터파 레이더가 사용됩니다.

K8 모듈을 예로 들면 적응형 통합 내비게이션 설계를 채택하고 RTCM2.X/3.X 차동 데이터 형식 액세스를 지원하며 개방형 환경에서 센티미터 수준의 위치 정확도를 달성할 수 있습니다. 복잡한 환경에서 고정밀 탐색을 달성할 수 있는 통합 관성 항법 모듈.

자체 개발한 고정밀 측위 알고리즘과 차량 캐리어의 현재 운영 환경을 기반으로 시스템은 현재 위성 품질을 적응적으로 평가하고 위성 품질을 기반으로 통합 네비게이션을 수행합니다.

위성 상태가 좋으면 위성 내비게이션이 주로 사용되며 고정밀 RTK 알고리즘과 결합되어 실시간 위치 확인 정확도는 ±2.5cm 이하, 속도 측정 정확도는 0.03 이상입니다. m/s; 관성 항법에 의해 위성 항법이 정상적으로 작동하지 않을 때 정확도는 3초 이내에 센티미터 수준, 10초 내에 미터 수준을 유지합니다.