Kurzfassung: Die RTK-Positionsbestimmung ist der Prozess der Auflösung von Trägerphasenmehrdeutigkeiten, um eine Positionsgenauigkeit im Zentimeterbereich zu erreichen. Die anfängliche Zeitsynchronisation sowie Vorverarbeitung liefern saubere GNSS- Messdaten an die Navigationsmodul, und die Engine kombiniert diese mit anderen Sensormesswerten, um eine genaue Position zu gewährleisten. Doch selbst mit RTK Korrekturen Pseudodistanz- nur auf etwa 1 Meter genau. Trägerphasenmessungen bieten eine Präzision im Millimeterbereich, sind jedoch mehrdeutig, was bedeutet, dass man nicht weiß, welchen Zyklus der Sinuswelle man gerade misst. RTK-Positionsbestimmungsalgorithmen lösen diese Mehrdeutigkeit, indem sie den Suchraum einschränken – dies bestimmt, wie Systeme die Positionsbestimmung bei Signalausfall aufrechterhalten, und unterscheidet serienreife Implementierungen von Forschungsprototypen.
Standard GNSS -Ortung liefert eine Genauigkeit im Meterbereich. Für viele Anwendungen reicht es aus, die eigene Position auf ein oder zwei Meter genau zu kennen. Robotik, autonome Fahrzeuge und Präzisionslandwirtschaft erfordern jedoch eine Genauigkeit im Zentimeterbereich, was einen anderen Ansatz erfordert.
Die Herausforderung liegt in den Messarten. Ihr GNSS-Empfänger bietet zwei Möglichkeiten, die Entfernung zu Satelliten zu messen: Pseudobereich und Trägerphase.
In diesem Beitrag wird erläutert, wie RTK-Positionsbestimmungsalgorithmen die Mehrdeutigkeiten bei eingehenden Trägerphasenmessungen auflösen, wie Seriensysteme auch bei Signalausfällen eine Genauigkeit im Zentimeterbereich gewährleisten und was zuverlässige Implementierungen von Forschungsprototypen unterscheidet.
Im Folgenden werden wir dieses Thema wie folgt behandeln:
- Pseudorange vs. Trägerphase
- Das Problem der Mehrdeutigkeit
- Multisensor-Einschränkungen
- Die Korrektur beibehalten
- Echtzeit-Implementierung
- Bewertung von Produktionssystemen
Pseudorange: Langsam, leicht zu verfolgen, von Natur aus verrauscht
Pseudorange-Messungen basieren auf der Verfolgung der eindeutigen Codesequenz eines Signals, die auf ein zugrunde liegendes Trägersignal (Sinuswelle) aufmoduliert ist. Der Empfänger vergleicht den eingehenden Code mit seiner eigenen internen Kopie und misst, um wie viel das empfangene Signal verzögert ist, um die Laufzeit des Signals zu bestimmen, die sich direkt in die Entfernung umrechnen lässt. Der Code ist langsam, leicht zu verfolgen und einfach zu interpretieren, jedoch von Natur aus rauschbehaftet. Pseudorange-Messungen werden durch unvorhersehbare Fehlerquellen wie thermisches Rauschen und Mehrwegausbreitung (Signale, die von nahegelegenen Bäumen, Gebäuden und anderen Hindernissen reflektiert werden) beeinträchtigt.
Die Codes einiger Signale wiederholen sich, in der Regel etwa einmal pro Millisekunde. Sie weisen zwar eine Mehrdeutigkeit auf, diese erstreckt sich jedoch über Hunderttausende Meter. Die Signale verfügen über integrierte Merkmale, die es den Empfängern ermöglichen, diese Mehrdeutigkeit ohne Hilfe von außen aufzulösen, und manche Codes wiederholen sich überhaupt nicht. Obwohl also theoretisch eine Code-Mehrdeutigkeit besteht, stellt sie in der Praxis kein Problem dar.
Selbst nach Anwendung von RTK-Korrekturen zur Beseitigung der besser nachweisbaren Fehlerquellen, wie beispielsweise Fehler bei der Satellitenuhr und der Positionsvorhersage (Ephemeriden) sowie atmosphärische Einflüsse wie ionosphärische und troposphärische Verzögerungen, bleibt eine Unsicherheit von etwa 1–2 Metern bestehen. Der größte Teil davon ist auf Tracking-Fehler zurückzuführen. Ohne RTK ist diese Unsicherheit sogar noch größer, da je nachdem, über welche weiteren Informationen der Empfänger verfügt, einige oder alle dieser beobachtbaren Fehler weiterhin bestehen bleiben. Aus diesem Grund liefert das Standard-GNSS nur eine Genauigkeit im Meterbereich.
Trägerphase: Präzise, aber mehrdeutig
Trägerphasenmessungen bieten etwas Besseres: Präzision im Millimeterbereich. Anstelle des langsamen und rauschbehafteten Codes verfolgt der Empfänger die wesentlich schnelleren Sinus- und Kosinus-Komponenten der Trägerfrequenz selbst, die im Bereich von etwa 1,1 bis 1,6 GHz liegt. GNSS-Signale werden auf mehreren Frequenzen übertragen, darunter L1 (1575,42 MHz), L2 (1227,60 MHz) und L5 (1176,45 MHz), wobei L6 seltener verwendet wird. Eine höhere Frequenz bedeutet eine kürzere Wellenlänge. Eine Trägerverfolgungsschleife kann das Signal viel präziser lokalisieren als eine Code-Verfolgungsschleife, und zwar auf einen kleinen Bruchteil einer Wellenlänge genau (19–25 cm, je nach Frequenz).
Das Problem ist die Mehrdeutigkeit. Ihr Empfänger kann mit Millimetergenauigkeit messen, dass Sie sich bei 0,3 Zyklen eines Trägerzyklus befinden. Er kann jedoch nicht feststellen, um welchen Zyklus es sich handelt. Befinden Sie sich bei Zyklus 10.000.000 oder bei Zyklus 10.000.001? Oder vielleicht bei 10.500.000? Ein Unterschied von nur einem Zyklus entspricht einem Fehler von 19 Zentimetern, und Satelliten sind Millionen von Zyklen voneinander entfernt.
Leider lässt sich diese Antwort nicht allein aus dem Code ableiten. Nehmen wir als Beispiel den GPS-C/A-Code (Coarse/Acquisition). Er besteht aus Werten, die als „Chips“ bezeichnet werden und anhand derer der Empfänger Pseudodistanzmessungen ermittelt. Ein einzelner C/A-Chip umfasst 1.540 Zyklen, eine vollständige C/A-Sequenz somit 1,54 Millionen. Selbst wenn man die im Signal enthaltenen Informationen nutzt, um die einzelnen Chips zu unterscheiden, kann die Nachführschleife den Rand eines Chips in der Regel nur auf einen oder zwei Meter genau lokalisieren. Selbst wenn man RTK-Korrekturen anwendet, um die meisten anderen Fehlerquellen zu beseitigen, bleiben für ein einzelnes Signal eines Satelliten immer noch 5 bis 10 Trägerzyklen zur Auswahl.
Fünf bis zehn Zyklen klingen vielleicht nicht besonders schwierig. Wenn man das jedoch auf 20 bis 40 Satelliten am Himmel hochrechnet, wobei jeder Satellit zwei oder drei Signale auf unterschiedlichen Frequenzen sendet, wird aus dieser kleinen Suche schnell ein riesiges, exponentiell wachsendes Rätsel.
Das ist das Problem bei der RTK-Positionsbestimmung: Es gilt, für jedes Signal gleichzeitig die korrekte ganzzahlige Zyklenzahl zu ermitteln, damit man die präzisen Trägerphasenmessungen anstelle der verrauschten Pseudobereichsmessungen verwenden kann.
Lösen Sie das Rätsel richtig, erhalten Sie eine auf den Zentimeter genaue Position. Lösen Sie es falsch, meldet Ihr System zwar eine hohe Zuverlässigkeit, weicht aber um mehrere Meter ab.
Das Problem der Mehrdeutigkeit im Detail
Ihr Empfänger erkennt, dass sich die Trägerphase seit Beginn der Verfolgung dieses Satelliten um 1.247,3 Zyklen verändert hat.
Was Ihr Empfänger nicht weiß, ist, ob der Ausgangspunkt Zyklus 52.631.578, Zyklus 52.631.579 oder eine ganz andere Zahl war. Schon ein Fehler von nur einem Zyklus bedeutet, dass Ihre Positionsschätzung für diesen Satelliten um 19–25 cm abweicht. Das ist die Mehrdeutigkeit.
Diese einzelne Messung muss dann mit allen anderen Satellitenmessungen kombiniert werden. Was ist, wenn einige davon ebenfalls falsch sind? Wie ermittelt man dann das richtige Ergebnis?
Warum dies für die Positionierung von Bedeutung ist
Wenn Sie wüssten, dass zwischen dem Satelliten und Ihrer Antenne genau 100 Millionen L1-Wellenlängen liegen, könnten Sie die genaue Entfernung berechnen: 100.000.000 × 19 cm = 19.000 Kilometer, und zwar ganz eindeutig.
Wenn Sie dies für eine ausreichende Anzahl von Satelliten korrekt berechnen, können Sie Ihre Position mit minimaler Abweichung triangulieren. Beträgt Ihr Fehler bei der Trägerverfolgung nur 0,5 cm (3 % einer L1-Wellenlänge), führt dies direkt zu einer sehr genauen Positionsbestimmung.
Eine Abweichung um einen Zyklus bedeutet, dass Ihre Entfernungsmessung um 19 Zentimeter daneben liegt. Bei einer Abweichung um fünf Zyklen beträgt die Abweichung fast einen Meter. Durch die Kumulierung von Fehlern mehrerer Satelliten kann Ihre Positionsschätzung um mehrere Meter daneben liegen, selbst wenn das System eine hohe Zuverlässigkeit anzeigt.
Die „Search Space“-Herausforderung
Die Größe des Suchraums hängt davon ab, was Sie zum Zeitpunkt des Beginns der Korrektur bereits über Ihre Position wissen.
Völlig uneingeschränkt und ohne Kenntnis des Standorts beläuft sich die Anzahl der möglichen Zyklen für einen einzelnen Satelliten auf Millionen. Ein Satellit in einer Entfernung von etwa 19.000 Kilometern entspricht etwa 100 Millionen Zyklen bei einer Wellenlänge von 19 Zentimetern.
In der Praxis fängt man nicht bei Null an. Die Pseudobereichsmessungen liefern eine erste grobe Positionsschätzung. Mit dieser Vorgabe verringert sich die Anzahl der unbekannten Zyklen für jeden Satelliten drastisch, oft auf Hunderte oder Tausende von Möglichkeiten statt auf Millionen.
Doch selbst unter dieser anfänglichen Einschränkung stellt die Skalierung auf alle sichtbaren Satelliten ein Problem dar, das für eine Brute-Force-Suche zu groß ist.
Ein Satellit kann Hunderte oder Tausende möglicher Zykluszählungen aufweisen. Bei 8, 10, 12 oder 15 sichtbaren Satelliten und 2–3 Frequenzen pro Satellit macht die Kombinationszahl das Testen jeder einzelnen Kombination in Echtzeit rechnerisch unmöglich.
Ein naiver Ansatz könnte darin bestehen, jeden Satelliten einzeln zu berechnen oder zufällige Kombinationen zu testen, bis eine davon passt. Beide Ansätze scheitern in der Praxis, da der Suchraum für den Echtzeitbetrieb zu groß bleibt.
Die Suche eingrenzen: So funktioniert die RTK-Positionsbestimmung tatsächlich
Die Integration mehrerer Sensoren liefert die für die Lösung dieses Problems erforderlichen Rahmenbedingungen.
Verwendung von Pseudorange als erste Einschränkung
Die Positionsbestimmungs-Engine kombiniert Informationen aus verschiedenen Quellen: Pseudobereichsdaten von GNSS, IMU-Messungen, Radgeschwindigkeitsdaten, Daten anderer Sensoren wie Kameras und LIDAR sowie die eigenen früheren Positionsschätzungen der Engine.
Diese Informationen fließen in den RTK-Positionsbestimmungsalgorithmus ein und reduzieren den Suchraum erheblich. Anstelle einer exponentiellen Anzahl möglicher Kombinationen gibt es für jeden Satelliten nur einen engen Wertebereich, der am wahrscheinlichsten richtig ist. Je genauer die Positionsschätzung des Motors zu Beginn des Positionsbestimmungsprozesses ist, desto kleiner wird der Suchraum.
Die Pseudorange-Genauigkeit beträgt nach RTK-Korrekturen etwa 1 Meter. Ein Meter entspricht etwa 5 Trägerphasenzyklen bei 19 Zentimetern pro Wellenlänge.
Anstatt alle möglichen Zyklusanzahlen uneingeschränkt zu durchsuchen, durchsuchen Sie ein Fenster von etwa 10 Zyklen, dessen Mittelpunkt dem entspricht, was die Pseudodistanz nahelegt.
Weitere Informationsquellen
Pseudorange ist nicht die einzige Einschränkung. Der Navigationsfilter liefert eine Positionsschätzung, die ungefähr angibt, wo Sie sich befinden. Auch die Bildverarbeitung kann Standortinformationen liefern. Radgeschwindigkeiten und IMU-Daten geben Aufschluss darüber, wie Sie sich seit der letzten Positionsbestimmung bewegt haben.
Der Suchraum schrumpft von einer exponentiellen Kombination von Möglichkeiten auf einen überschaubaren Bereich. Der Algorithmus ist zwar nach wie vor rechenintensiv, kann nun aber innerhalb der Echtzeitvorgaben zur richtigen Antwort konvergieren.
Sobald der Algorithmus die Mehrdeutigkeiten aufgelöst hat, ist die Positionsbestimmung gesichert.
Den Kurs halten: Verfolgung der kumulierten Spanne
Sobald die Ortungs-Engine die Anzahl der Startzyklen ermittelt hat, kennt sie die genaue Entfernung zu diesem Satelliten und behält diese Information bei, solange das Signal empfangen wird.
So funktioniert es
Die Trägerphasenverfolgung besteht aus zwei Komponenten. Erstens misst der Empfänger kontinuierlich die kumulierte Änderung der Trägerphase mit Millimetergenauigkeit; dies wird als kumulierte Entfernungsverfolgung bezeichnet.
Zweitens gibt es die unbekannte anfängliche Zyklenzahl, also die Zahl, die der RTK-Positionsbestimmungsalgorithmus ermitteln musste.
Sobald Sie diesen Ausgangswert ermittelt haben, haben Sie den vollständigen Überblick. Der unbekannte Versatz plus die genau erfassten Änderungen ergeben den genauen Bereich.
Was ändert sich – und was bleibt gleich?
Die anfängliche Zyklenzahl ändert sich nicht. Selbst wenn Sie sich bewegen und die Satelliten ihre Umlaufbahn durchlaufen, bleibt dieser ganzzahlige Versatz konstant. Was sich ändert, ist die kumulierte Reichweite, also die zusätzlichen Zyklen, die entstehen, wenn sich der Abstand zwischen Ihnen und dem Satelliten ändert. Der Empfänger misst dies sehr präzise.
Sobald der Algorithmus die Mehrdeutigkeit aufgelöst hat, wird diese Lösung festgelegt, ohne dass eine erneute Berechnung erforderlich ist. Das System verfügt nun über Entfernungsmessungen im Zentimeterbereich, die je nach Ihrer Konfiguration mit 10 Hz, 20 Hz, 50 Hz oder 100 Hz aktualisiert werden.
Wenn genügend Satelliten erfasst sind, bleibt die Positionsbestimmung kontinuierlich auf Zentimetergenauigkeit.
Wenn die RTK-Positionierung ausfällt
Die RTK -Position bleibt nicht unbegrenzt bestehen.
Fährt man unter einer Brücke hindurch, bricht das Signal eines Satelliten für eine halbe Sekunde ab, wodurch die Phasenverriegelung auf diesen Satelliten verloren geht. Fährt man in einen Tunnel ein, kommt es zu einem vollständigen Signalverlust, wodurch die Verriegelung auf alle Satelliten verloren geht.
In einer städtischen Schlucht versperrt ein Gebäude die Sicht auf drei Satelliten, sodass sieben weiterhin sichtbar sind. Dies kann ausreichen, um die Ortung über die verbleibenden Satelliten aufrechtzuerhalten – muss aber nicht.
Wenn die Verfolgung der Trägerphase eines Satelliten unterbrochen wird, muss die Ortungsengine die Mehrdeutigkeit für diesen Satelliten erneut auflösen.
Wenn genügend andere Satelliten weiterhin eine Position bestimmen können, verschlechtert sich Ihre Positionsbestimmung zwar, bricht aber nicht vollständig ab. Sie erhalten weiterhin Aktualisierungen im Zentimeterbereich von den Satelliten, deren Signal Sie nicht verloren haben.
Wenn zu viele Satelliten den Empfang verlieren, wechselt man von einer RTK-Position zu einer Float-Lösung. Man nutzt zwar Trägerphasenmessungen, hat die Mehrdeutigkeit jedoch noch nicht aufgelöst. Die Positionsgenauigkeit verschlechtert sich je nach den Bedingungen auf einige Dutzend Zentimeter oder Meter.
Zyklusblätter
Selbst ohne vollständigen Signalverlust kann es zu einem Phasenversatz bei der Trägerphasenverfolgung kommen. Der Empfänger verliert aufgrund von Störungen oder eines vorübergehend schwachen Signals den Überblick über einige Zyklen.
Diese Zyklusverschiebungen werden bei der Vorverarbeitung erkannt. Bei der Zyklusverschiebungsüberwachung wird nach Diskontinuitäten in der akkumulierten Trägerphase gesucht. Wird eine solche Diskontinuität erkannt, muss die Mehrdeutigkeit für diesen Satelliten neu aufgelöst werden.
Leistungsfragen neu regeln
Ob Ihr System in Produktionsumgebungen oder nur auf Teststrecken unter freiem Himmel funktioniert, hängt von mehreren Faktoren ab:
Wie schnell können Sie nach dem Verlassen eines Tunnels wieder eine Positionsbestimmung vornehmen? Können Sie die Positionsbestimmung auch bei zeitweise auftretender Baumbedeckung aufrechterhalten? Wie viele Satelliten müssen sichtbar sein, um eine Positionsbestimmung zu erzielen, und reichen sechs Satelliten aus oder benötigen Sie zwölf?
Der Unterschied zwischen Forschungs- und Produktionssystemen wird häufig anhand der Zeit bis zur erneuten Positionsbestimmung und der Robustheit bei eingeschränkter Satellitensichtbarkeit gemessen.
Was hilft dabei, die Leistung wieder zu verbessern:
Multisensor-Fusion. IMU und Radgeschwindigkeiten gewährleisten die Aufrechterhaltung der Positionsschätzungen bei GNSS-Ausfällen. Sobald die Satellitensignale wieder verfügbar sind, erhält die Positionierungs-Engine präzise Vorgaben, wo nach einer Lösung für die Mehrdeutigkeit gesucht werden muss. Die Positionierungs-Engine von Point One nutzt diesen Multisensor-Kontext, um schneller als reine GNSS-Systeme eine neue Position zu ermitteln.
Ausgereiftheit der Algorithmen. Moderne RTK-Positionsbestimmungsalgorithmen nutzen statistische Methoden, um die wahrscheinlichsten Kandidaten für Mehrdeutigkeiten schnell zu identifizieren. Bei weniger ausgereiften Implementierungen kann die erneute Positionsbestimmung 30 bis 60 Sekunden dauern. Systeme in Serienqualität ermitteln die Position in weniger als 5 Sekunden.
Verwaltung der Satellitensichtbarkeit. Die Erfassung weiterer Konstellationen (GPS + GLONASS + Galileo + BeiDou) bedeutet, dass mehr Satelliten zur Verfügung stehen. Selbst wenn in einer städtischen Schlucht drei Satelliten ausfallen, stehen noch 12 weitere zur Verfügung. Mehr Satelliten bedeuten schnellere Positionsbestimmungen und eine höhere Robustheit.
RTK-Positionsbestimmung im Kontext des Navigationsfilters
Die RTK-Positionsbestimmung findet nicht isoliert statt.
Der Navigationsfilter liefert die Positionsschätzung, die den Suchraum für die RTK-Positionsbestimmung eingrenzt. Der Filter kombiniert alle Sensoren (GNSS, IMU, Radgeschwindigkeiten und andere), um das Spektrum möglicher Zykluszahlen einzugrenzen.
Sobald die Mehrdeutigkeiten beseitigt sind, werden die Messwerte der festen Trägerphase in den Filter zurückgeführt. Doch wie beseitigt der Algorithmus die Mehrdeutigkeiten eigentlich?
Der Algorithmus auf allgemeiner Ebene: Bei der RTK-Positionsbestimmung werden statistische Methoden wie die Schätzung nach der Methode der kleinsten Quadrate verwendet, um die ganzzahligen Mehrdeutigkeiten zu ermitteln, die am besten zu allen verfügbaren Messungen passen. Der Algorithmus generiert Lösungsvorschläge (mögliche Sätze von Zykluszahlen), bewertet jeden Vorschlag anhand der beobachteten Daten und wählt die Lösung mit dem geringsten Restfehler aus. Fortgeschrittene Implementierungen nutzen Techniken wie LAMBDA (Least-squares AMBiguity Decorrelation Adjustment), um den Lösungsraum effizient zu durchsuchen und Lösungen zu validieren. Die mathematischen Verfahren umfassen Matrixoperationen, Kovarianzanalyse und Hypothesentests, doch das Ziel ist klar: Es gilt, die ganzzahligen Zykluszahlen zu finden, die alle Messwerte konsistent machen.
Nach der Korrektur liefert der Filter Entfernungsmessungen im Zentimeterbereich statt im Meterbereich. Die Positionsgenauigkeit verbessert sich dadurch erheblich.
Dadurch entsteht ein Kreislauf, in dem eine bessere Fixierung zu einer besseren Position führt, was wiederum bessere Rahmenbedingungen für die Aufrechterhaltung der Fixierung schafft.
Wenn ein Satellit aus dem Blickfeld gerät, nutzt der Filter die Daten der IMU und der Radgeschwindigkeiten, um die Positionsschätzung aufrechtzuerhalten. Diese aufrechterhaltene Positionsschätzung hilft dabei, den verlorenen Satelliten schneller wieder zu erfassen, sobald er wieder in Sicht kommt.
Bei der Multisensor-Integration geht es nicht nur darum, Messwerte zu kombinieren. Es geht darum, dass jeder Sensor dazu beiträgt, die Leistung der anderen Sensoren zu verbessern.
Herausforderungen bei der Echtzeit-Implementierung
Die RTK-Positionsbestimmung muss schnell erfolgen: innerhalb von Sekunden nach dem Start und innerhalb von Sekunden nach der Wiedererfassung nach einem Signalverlust.
Warum Geschwindigkeit entscheidend ist: Autonome Fahrzeuge treffen Navigationsentscheidungen in Echtzeit. Ein Lieferroboter, der sich in einem Lager bewegt, kann nicht 60 Sekunden auf eine RTK-Positionsbestimmung warten, bevor er sich sicher fortbewegen kann. Ein landwirtschaftlicher Roboter auf einem Feld benötigt sofort zentimetergenaue Genauigkeit, um Schäden an den Pflanzen zu vermeiden. Die Zeit bis zur Positionsbestimmung wirkt sich direkt auf die Nutzbarkeit des Systems aus. Lange Initialisierungszeiten bedeuten Wartezeiten für die Bediener, und lange Zeiten bis zur erneuten Positionsbestimmung nach einem Signalverlust bedeuten längere Zeiträume mit verminderter Genauigkeit.
Unterschiedliche Anwendungsfälle stellen unterschiedliche Anforderungen. Bei statischen Vermessungsanwendungen kann die Auflösung von Mehrdeutigkeiten einige Minuten dauern. Mobile Robotik, autonome Fahrzeuge und Drohnen benötigen für den praktischen Einsatz Positionsbestimmungen in weniger als 10 Sekunden. Hochgeschwindigkeitsanwendungen wie der Rennsport oder die Präzisionslandwirtschaft während der Aussaatzeit erfordern eine noch schnellere Neupositionierung, idealerweise in weniger als 3 Sekunden.
Sie können keine Minute damit verbringen, nach der richtigen Lösung für eine Mehrdeutigkeit zu suchen, während Ihr autonomes Fahrzeug Navigationsentscheidungen trifft. Sie müssen das Problem schnell beheben oder nahtlos auf Modi mit geringerer Genauigkeit zurückgreifen.
Rechentechnische Einschränkungen
Bei eingebetteten Systemen ist die Rechenleistung begrenzt. Sie teilen sich die CPU mit den übrigen Komponenten des Navigationsstacks: Messmodellierung, Filteraktualisierungen, Dynamikfortführung und Ausgabegenerierung.
Der RTK-Positionsbestimmungsalgorithmus muss in Echtzeit auf Ihrer Zielhardware ausgeführt werden. Dies schränkt den Umfang Ihrer Suche ein und führt zu Kompromissen zwischen der Vollständigkeit der Suche und der Zeit bis zur Positionsbestimmung.
Eine gut konzipierte RTK-Positionsbestimmung sorgt für ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Recheneffizienz und Positionsgenauigkeit, indem sie intelligente Suchstrategien einsetzt, um eine schnelle Konvergenz zu erreichen, ohne dabei die Genauigkeit zu beeinträchtigen.
Validierung und Zuverlässigkeit
Wie stellst du sicher, dass du die richtige Antwort hast?
Die Positionierungs-Engine führt statistische Tests durch, um die Mehrdeutigkeitsauflösung zu validieren, und bewertet dabei, ob die gewählte Lösung deutlich besser ist als alternative Kandidaten.
Was diese Tests überprüfen: Hat der Algorithmus zu einem eindeutigen Ergebnis geführt, oder gibt es mehrere plausible Lösungen mit ähnlichen Restfehlern? Ist der Restfehler klein genug, um auf eine korrekte Lösung hinzudeuten? Sind die Lösungsvorschläge gut voneinander getrennt, d. h., hebt sich die richtige Antwort deutlich von den falschen Antworten ab?
Warum das wichtig ist: Ein hohes Maß an Sicherheit bei einer falschen Antwort ist schlimmer, als Unsicherheit einzuräumen. Wenn der Algorithmus mit hoher Sicherheit „positioniert“ meldet, dabei jedoch die falschen Zykluszahlen gewählt hat, könnte Ihre Position um Meter abweichen, während das System davon ausgeht, dass sie auf Zentimeter genau ist. Falsche Positionsangaben sind in sicherheitskritischen Anwendungen gefährlich.
Die Positionsbestimmungs-Engine benötigt Konfidenzmetriken, um zu entscheiden, ob die Positionsbestimmung zuverlässig genug ist, um sie zu verwenden, ob auf weitere Daten gewartet werden soll oder ob stattdessen eine Float-Lösung gemeldet werden soll.
Produktionssysteme melden die Qualität der Positionsbestimmung und nicht nur den binären Status „Fix“ oder „Float“. Nachgelagerte Autonomie-Software kann bessere Entscheidungen treffen, wenn sie die Zuverlässigkeit der Positionsbestimmung kennt – beispielsweise indem sie die Geschwindigkeit drosselt, wenn die Qualität der Positionsbestimmung nur marginal ist, anstatt blind auf eine Positionsbestimmung mit geringer Zuverlässigkeit zu vertrauen.
Szenarien für Teilkorrekturen
Manchmal kann man bei einigen Satelliten eine Positionsbestimmung vornehmen, bei anderen jedoch nicht. Möglicherweise besteht eine gute Geometrie zu acht Satelliten, sodass deren Mehrdeutigkeiten aufgelöst werden können, während bei drei anderen Satelliten eine schlechte Geometrie oder ein höheres Rauschen vorliegt, was eine zuverlässige Auflösung verhindert.
Kann Ihr System die Teilpositionierung nutzen? Produktionssysteme können dies. Sie nutzen die acht Satelliten, für die eine Position vorliegt, um die Position genauer zu bestimmen, während sie weiterhin an der Bestimmung der Positionen der übrigen drei arbeiten. Dies sorgt für eine höhere Genauigkeit als eine reine „Float“-Lösung, auch ohne vollständige Positionsbestimmung.
Eine graceful Degradation ist wichtig. Die binäre Unterscheidung zwischen „Fixed“ und „Float“ ist ein Relikt aus der Forschung. In der Praxis arbeiten Systeme über ein breites Spektrum hinweg: 12 Satelliten „Fixed“ (optimal), 8 „Fixed“ + 4 „Float“ (sehr gut), 6 „Fixed“ + 6 „Float“ (akzeptabel), ausschließlich „Float“ (eingeschränkt, aber nutzbar), keine Positionsbestimmung (Ausweichlösung: GNSS + IMU-Kalkulation).
Die Positionierungs-Engine von Point One bewältigt diese Szenarien auf intelligente Weise, indem sie alle verfügbaren Informationen nutzt, die Zuverlässigkeit präzise angibt und im Falle eines Ausfalls einen kontrollierten Rückfall in den Notbetrieb durchführt, anstatt katastrophal auszufallen.
Fragen, die es wert sind, gestellt zu werden
Wenn Sie ein Positionierungssystem entwickeln oder bewerten, insbesondere im Hinblick auf die RTK-Positionsbestimmungsfähigkeiten:
- Wie lange dauert es vom Einschalten bis zur RTK-Positionsbestimmung? Zwei Sekunden? Zehn Sekunden? Dreißig Sekunden? Die Zeit bis zur ersten Positionsbestimmung bestimmt, wie schnell Ihr System nach dem Einschalten einsatzbereit ist.
- Wie schnell wird das Signal nach einem Verlust wiederhergestellt? Wenn Sie durch einen Tunnel fahren, wie lange dauert es, bis auf der anderen Seite wieder eine Genauigkeit im Zentimeterbereich erreicht ist? Dies ist entscheidend für die Nutzbarkeit in städtischen Umgebungen.
- Ist eine stabile Verbindung auch bei teilweiser Satellitensicht möglich? Benötigen Sie zwölf Satelliten oder reichen sechs aus? Stadtkanäle und Baumbestand sorgen für schwierige Sichtverhältnisse.
- Wie hoch ist Ihre Erfolgsquote in der Innenstadt oder in „Urban-Canyon“-Umgebungen? Die Leistung unter freiem Himmel ist eine Grundvoraussetzung. Die Leistung in der Innenstadt ist entscheidend für den Einsatz von autonomen Fahrzeugen und Robotik.
- Geben Sie die Genauigkeit der Korrektur an oder lediglich „binär korrigiert“ oder „Float“? Konfidenzkennzahlen helfen nachgelagerten Systemen dabei, bessere Entscheidungen zu treffen. Die Angabe des binären Zustands verschleiert Unsicherheiten.
- Wie schnell erkennen Sie Zyklusverschiebungen und stellen den Betrieb wieder her? Ist eine Wiederherstellung möglich, ohne dass die Positionsbestimmung vollständig verloren geht? Die Geschwindigkeit der Wiederherstellung nach einer Zyklusverschiebung beeinflusst die Kontinuität in anspruchsvollen HF-Umgebungen.
- Erfolgt die Positionsbestimmung über mehrere Satellitensysteme hinweg? Nur GPS oder GPS + GLONASS + Galileo + BeiDou? Je mehr Satelliten, desto höher die Redundanz und desto schneller die Positionsbestimmung.
Wie geht es weiter?
Die RTK-Positionsbestimmung liefert zentimetergenaue Entfernungsmessungen. Der Navigationsfilter kombiniert diese mit Daten der IMU, der Radgeschwindigkeiten und anderer Sensoren. Doch der Navigationsstack umfasst noch mehr.
Wie geht das System mit unterschiedlicher Fahrzeugdynamik um? Warum benötigen Autos, Drohnen und Roboter unterschiedliche Modelle? Was passiert, wenn Ihre IMU temperaturbedingt driftet oder sich Ihr Raddurchmesser mit dem Reifendruck ändert?
Im nächsten Beitrag werden wir uns mit der Dynamikmodellierung, dem Lernen von Sensorfehlern und der Frage befassen, wie sich der Navigationsfilter an verschiedene Plattformen und Einsatzumgebungen anpasst.
Zentimetergenaue Messungen zu erhalten, ist nur die halbe Miete. Die andere Hälfte besteht darin, diese Genauigkeit aufrechtzuerhalten, während sich die Sensoren verschieben und die Umgebungsbedingungen sich ändern.
Dies ist Teil 4 unserer Reihe zur Architektur von Positionierungssystemen. In Teil 1 ging es um die Zeitsynchronisation. In Teil 2 wurden die Vorverarbeitung und die Sensorstrategie behandelt. In Teil 3 wurden die Navigations-Engine und die Sensorfusion behandelt.
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