En resumen: La fijación RTK es el proceso de resolver las ambigüedades de fase de la portadora para lograr una precisión de posicionamiento a nivel centimétrico. La sincronización temporal y el el preprocesamiento proporcionan datos mediciones GNSS al motor de navegación, y este las combina con otras mediciones de los sensores para mantener una posición precisa. Sin embargo, incluso con correcciones RTK , las mediciones de solo alcanzan una precisión de aproximadamente 1 metro. Las mediciones de fase de la portadora ofrecen una precisión a nivel milimétrico, pero son ambiguas, lo que significa que no se sabe qué ciclo de la onda sinusoidal se está midiendo. Los algoritmos de fijación RTK resuelven esa ambigüedad limitando el espacio de búsqueda, lo que explica cómo los sistemas mantienen la fijación durante la pérdida de señal y qué diferencia a las implementaciones de nivel industrial de los prototipos de investigación.
Estándar El ofrece una precisión del orden de un metro. Para muchas aplicaciones, basta con conocer la posición con una precisión de uno o dos metros. Sin embargo, la robótica, los vehículos autónomos y la agricultura de precisión exigen una precisión del orden de centímetros, lo que requiere un enfoque diferente.
El reto radica en los tipos de medición. Tu receptor GNSS ofrece dos formas de medir la distancia a los satélites: pseudodistancia y fase de la portadora.
En esta entrada se explica cómo los algoritmos de fijación RTK resuelven las ambigüedades de las mediciones de fase de la portadora entrantes, cómo los sistemas de producción mantienen una precisión centimétrica cuando se pierden las señales y qué diferencia a las implementaciones fiables de los prototipos de investigación.
A continuación te explicamos cómo abordaremos este tema:
- Pseudorrango frente a fase portadora
- El problema de la ambigüedad
- Restricciones multisensor
- Mantener la posición
- Implementación en tiempo real
- Evaluación de los sistemas de producción
Pseudorange: lento, fácil de rastrear, intrínsecamente ruidoso
Las mediciones de pseudodistancia se obtienen mediante el seguimiento de una secuencia de código única de la señal, que se modula sobre una señal portadora subyacente (onda sinusoidal). El receptor compara el código recibido con su propia réplica interna, midiendo el retraso de la señal recibida para determinar el tiempo de recorrido de la señal, lo que se traduce directamente en distancia. El código es lento, fácil de rastrear y sencillo de interpretar, pero intrínsecamente ruidoso. Las mediciones de pseudodistancia se ven afectadas por fuentes de error impredecibles, como el ruido térmico y la propagación multitrayecto (señales que rebotan en árboles, edificios y otros obstáculos cercanos).
Los códigos de algunas señales se repiten, normalmente una vez cada milisegundo aproximadamente. Es cierto que presentan cierta ambigüedad, pero esta abarca cientos de miles de metros. Las señales cuentan con características integradas que permiten a los receptores resolver esa ambigüedad sin ayuda externa, y algunos códigos nunca se repiten. Así pues, aunque en teoría existe ambigüedad en los códigos, en la práctica no supone ningún problema.
Incluso tras aplicar correcciones RTK para eliminar las fuentes de error más evidentes, como los errores de reloj de los satélites y de predicción de posición (efemérides), así como los efectos atmosféricos —como el retardo ionosférico y troposférico—, sigue habiendo una incertidumbre de entre 1 y 2 metros. La mayor parte de esa incertidumbre proviene de los errores de seguimiento. Sin RTK, esa incertidumbre es aún mayor, ya que, dependiendo de la información adicional de que disponga el receptor, algunos o todos esos errores observables seguirán estando presentes. Por eso, el GNSS estándar solo ofrece una precisión del orden de un metro.
Fase de la portadora: precisa pero ambigua
Las mediciones de la fase de la portadora ofrecen algo mejor: una precisión del orden de milímetros. En lugar del código, lento y ruidoso, el receptor realiza el seguimiento de los componentes seno y coseno, mucho más rápidos, de la propia frecuencia portadora, que oscila aproximadamente entre 1,1 y 1,6 GHz. Las señales GNSS se transmiten en múltiples frecuencias, entre ellas L1 (1575,42 MHz), L2 (1227,60 MHz) y L5 (1176,45 MHz), mientras que la L6 se utiliza con menos frecuencia. Una frecuencia más alta implica una longitud de onda menor. Un bucle de seguimiento de la portadora puede localizar la señal con mucha mayor precisión que un bucle de seguimiento del código, con un margen de error de apenas una pequeña fracción de la longitud de onda (entre 19 y 25 cm, dependiendo de la frecuencia).
El problema es la ambigüedad. Tu receptor puede medir que te encuentras a 0,3 ciclos de un ciclo portador con precisión milimétrica. Pero no puede determinar en qué ciclo te encuentras. ¿Estás en el ciclo 10 000 000 o en el ciclo 10 000 001? ¿O quizá en el 10 500 000? Una sola diferencia de ciclo representa un error de 19 centímetros, y los satélites están a millones de ciclos de distancia.
Por desgracia, no es posible obtener esa respuesta solo a partir del código. Tomemos como ejemplo el código C/A (aproximado/adquisición) del GPS. Está compuesto por valores denominados «chips», que son los que el receptor rastrea para generar mediciones de pseudodistancia. En un solo chip C/A hay 1.540 ciclos, es decir, 1,54 millones en una secuencia C/A completa. Incluso tras utilizar la información incorporada en la señal para determinar qué chip es cuál, el bucle de seguimiento solo puede localizar el extremo de ese chip con una precisión de uno o dos metros, por lo general. Aunque se apliquen correcciones RTK para eliminar la mayoría de las demás fuentes de error, aún quedan entre 5 y 10 ciclos de portadora entre los que elegir para una sola señal de un solo satélite.
Puede que cinco o diez ciclos no parezcan difíciles. Pero si lo extrapolamos a entre 20 y 40 satélites en el cielo, con dos o tres señales en frecuencias distintas para cada satélite, esa pequeña búsqueda se convierte rápidamente en un gigantesco rompecabezas exponencial.
Este es el problema de la fijación RTK: determinar simultáneamente el número entero correcto de ciclos para cada señal, de modo que se puedan utilizar las mediciones precisas de la fase de la portadora en lugar de las mediciones de pseudodistancia, que presentan ruido.
Si resuelves el acertijo correctamente, obtendrás una posición con una precisión de centímetros. Si lo resuelves incorrectamente, tu sistema indicará un alto nivel de confianza, aunque el resultado tenga un error de varios metros.
El problema de la ambigüedad en detalle
Tu receptor sabe que la fase de la portadora ha variado en 1.247,3 ciclos desde que comenzó a seguir este satélite.
Lo que tu receptor no sabe es si el punto de partida fue el ciclo 52.631.578, el ciclo 52.631.579 o cualquier otro número distinto. Un error de tan solo un ciclo significa que tu estimación de la posición de ese satélite tiene un margen de error de entre 19 y 25 cm. Esa es la ambigüedad.
Esa única medición tiene que combinarse luego con todas las demás mediciones satelitales. ¿Y si algunas de ellas también son erróneas? ¿Cómo se determina la respuesta correcta?
Por qué es importante para el posicionamiento
Si supieras que hay exactamente 100 millones de longitudes de onda L1 entre el satélite y tu antena, podrías calcular la distancia exacta: 100 000 000 × 19 cm = 19 000 kilómetros, sin ninguna ambigüedad.
Si se calcula correctamente con un número suficiente de satélites, se puede triangular la posición con un error mínimo. Si el error de seguimiento de la portadora es de tan solo 0,5 cm (el 3 % de una longitud de onda L1), eso se traduce directamente en una posición muy precisa.
Un error de un ciclo significa que la medición de la distancia tiene un margen de error de 19 centímetros. Un error de cinco ciclos supone un margen de error de casi un metro. La acumulación de errores en varios satélites significa que la estimación de tu posición podría tener un margen de error de varios metros, incluso aunque el sistema indique un alto nivel de confianza.
El reto del espacio de búsqueda
El tamaño del espacio de búsqueda depende de lo que ya sepas sobre tu posición cuando empiezas a corregir.
Sin ninguna restricción y sin saber dónde te encuentras, el número de recuentos de ciclos posibles para un solo satélite asciende a millones. Un satélite situado a unos 19.000 kilómetros de distancia representa unos 100 millones de ciclos de la longitud de onda de 19 centímetros.
En la práctica, no se parte de cero. Las mediciones de pseudodistancia proporcionan una estimación inicial aproximada de la posición. Con esa restricción, el número de ciclos desconocidos para cada satélite se reduce drásticamente, a menudo a cientos o miles de posibilidades, en lugar de a millones.
Pero, incluso con esa restricción inicial, ampliar la búsqueda a todos los satélites visibles plantea un problema demasiado grande para una búsqueda por fuerza bruta.
Un satélite puede tener cientos o miles de recuentos cíclicos posibles. Con 8, 10, 12 o 15 satélites visibles, y 2 o 3 frecuencias por satélite, la explosión combinatoria hace que sea computacionalmente imposible comprobar todas las combinaciones en tiempo real.
Un enfoque simplista podría consistir en intentar resolver cada satélite por separado o probar combinaciones aleatorias hasta dar con una que encaje. Ambos enfoques fracasan en la práctica, ya que el espacio de búsqueda sigue siendo demasiado amplio para un funcionamiento en tiempo real.
Cómo acotar la búsqueda: cómo funciona realmente la determinación de la posición mediante RTK
La integración multisensor proporciona las restricciones necesarias para resolver este problema.
Utilización de la pseudorange como primera restricción
El motor de posicionamiento combina información procedente de múltiples fuentes: pseudodistancia del GNSS, mediciones de la IMU, datos de velocidad de las ruedas, otros sensores como cámaras y LIDAR, y las propias estimaciones de posición previas del motor.
Esta información se incorpora al algoritmo de determinación de la posición RTK, lo que reduce drásticamente el espacio de búsqueda. En lugar de un número exponencial de combinaciones posibles, existe un rango reducido de valores que son los más probables para cada satélite. Cuanto más precisa sea la estimación de la posición del vehículo al iniciar el proceso de determinación de la posición, menor será el espacio de búsqueda.
La pseudodistancia tiene una precisión de aproximadamente 1 metro tras las correcciones RTK. Un metro equivale a unos 5 ciclos de fase de la portadora, a 19 centímetros por longitud de onda.
En lugar de buscar entre todos los recuentos de ciclos posibles sin restricciones, se busca en un intervalo de, por ejemplo, 10 ciclos centrado en lo que sugiere la pseudodistancia.
Otras fuentes de información
La pseudodistancia no es la única limitación. El filtro de navegación proporciona una estimación de la posición que indica, aproximadamente, dónde te encuentras. La visión artificial podría aportar información sobre la ubicación. Las velocidades de las ruedas y la IMU indican cómo te has desplazado desde la última determinación de posición.
El espacio de búsqueda se reduce de una combinación exponencial de posibilidades a un intervalo manejable. Aunque sigue siendo computacionalmente exigente, el algoritmo ahora puede converger hacia la respuesta correcta dentro de los límites de tiempo en tiempo real.
Una vez que el algoritmo resuelve las ambigüedades, ya tienes la posición fijada.
Mantener la posición: seguimiento del rango acumulado
Una vez que el motor de posicionamiento determina el recuento de ciclos inicial, conoce la distancia exacta a ese satélite y conserva esa información mientras la señal permanezca fijada.
Cómo funciona
El seguimiento de la fase de la portadora consta de dos componentes. En primer lugar, el receptor mide continuamente la variación acumulada de la fase de la portadora con una precisión milimétrica, lo que se denomina «seguimiento de la distancia acumulada».
En segundo lugar, está el recuento inicial desconocido del ciclo, la cifra que el algoritmo de fijación RTK tuvo que calcular.
Una vez que hayas determinado esa cifra inicial, tendrás una visión completa de la situación. La desviación desconocida, sumada a los cambios registrados con precisión, equivale al rango exacto.
Qué cambia y qué no
El recuento inicial de ciclos no varía. Aunque te desplaces y los satélites giren en órbita, ese desplazamiento entero se mantiene constante. Lo que varía es el alcance acumulado, es decir, los ciclos adicionales a medida que cambia la distancia entre tú y el satélite. El receptor mide esto con gran precisión.
Una vez que el algoritmo resuelve la ambigüedad, fija esa solución sin necesidad de volver a realizar el cálculo. El sistema dispone ahora de mediciones de distancia con una precisión de centímetros que se actualizan a 10 Hz, 20 Hz, 50 Hz o 100 Hz, dependiendo de la configuración elegida.
Cuando se han fijado suficientes satélites, la solución de posición mantiene una precisión del orden de centímetros de forma continua.
Cuando se interrumpe la fijación RTK
La posición RTK no se mantiene indefinidamente.
Al pasar por debajo de un puente, la señal de uno de los satélites se interrumpe durante medio segundo, con lo que se pierde el bloqueo de fase de la portadora de ese satélite. Al entrar en un túnel, se produce una pérdida total de la señal, con lo que se pierde el bloqueo de todos los satélites.
En un cañón urbano, un edificio bloquea la visión de tres satélites, dejando siete visibles. Esto puede ser suficiente, o no, para mantener la señal de los satélites restantes.
Cuando se pierde el seguimiento de la fase portadora de un satélite, el motor de posicionamiento debe volver a resolver la ambigüedad de ese satélite.
Si hay suficientes satélites que mantengan la posición, tu posición se ve afectada, pero no se pierde por completo. Sigues recibiendo actualizaciones con una precisión de centímetros de los satélites que no has perdido.
Si demasiados satélites pierden el seguimiento, pasarás de una fijación RTK a una solución flotante. Estás utilizando mediciones de fase de portadora, pero aún no has resuelto la ambigüedad. La precisión de la posición se reduce a decenas de centímetros o metros, dependiendo de las condiciones.
Fichas de ciclo
Incluso sin que se produzca una pérdida total de la señal, el seguimiento de la fase de la portadora puede desfasarse. El receptor pierde la cuenta de unos cuantos ciclos debido a interferencias o a una señal momentáneamente débil.
El preprocesamiento detecta estos deslizamientos de ciclo. La supervisión de los deslizamientos de ciclo busca discontinuidades en la fase acumulada de la portadora. Cuando se detecta uno, es necesario volver a resolver la ambigüedad de ese satélite.
La importancia de volver a centrarse en el rendimiento
Hay varias cuestiones que determinan si tu sistema funciona en entornos de producción o solo en pistas de pruebas al aire libre:
¿Cuánto tardas en volver a obtener una posición tras salir de un túnel? ¿Puedes mantener la posición a través de una cubierta arbórea intermitente? ¿Cuántos satélites visibles necesitas para obtener una posición? ¿Te basta con seis satélites o necesitas doce?
La diferencia entre los sistemas de investigación y los sistemas de producción suele medirse en función del tiempo necesario para volver a obtener una posición y de la robustez en condiciones de visibilidad parcial de los satélites.
Qué ayuda a mejorar el rendimiento de la reajuste:
Fusión multisensor. La IMU y las velocidades de las ruedas mantienen las estimaciones de posición durante las interrupciones del GNSS. Cuando vuelven a estar disponibles los satélites, el motor de posicionamiento cuenta con restricciones muy precisas sobre dónde buscar la resolución de ambigüedades. El motor de posicionamiento de Point One utiliza este contexto multisensor para volver a fijar la posición más rápidamente que los sistemas que solo utilizan el GNSS.
Sofisticación de los algoritmos. Los algoritmos avanzados de fijación RTK utilizan métodos estadísticos para identificar rápidamente los candidatos a ambigüedad más probables. Las implementaciones menos sofisticadas pueden tardar entre 30 y 60 segundos en volver a fijar la posición. Los sistemas de nivel profesional fijan la posición en menos de 5 segundos.
Gestión de la visibilidad de los satélites. El seguimiento de más constelaciones (GPS + GLONASS + Galileo + BeiDou) supone disponer de más satélites. Aunque se pierdan tres satélites en un «cañón urbano», aún quedan otros 12 con los que trabajar. Un mayor número de satélites se traduce en determinaciones de posición más rápidas y una mayor fiabilidad.
Determinación de la posición RTK en el contexto del filtro de navegación
La determinación de la posición RTK no se produce de forma aislada.
El filtro de navegación proporciona la estimación de posición que delimita el espacio de búsqueda de la determinación de posición RTK. El filtro combina todos los sensores (GNSS, IMU, velocidades de las ruedas y otros) para reducir el intervalo de posibles recuentos de ciclos.
Una vez resueltas las ambigüedades, las mediciones de la fase de la portadora fijada se retroalimentan al filtro. Pero, ¿cómo resuelve realmente el algoritmo las ambigüedades?
El algoritmo a alto nivel: la determinación de la posición RTK utiliza métodos estadísticos, como la estimación por mínimos cuadrados, para hallar las ambigüedades enteras que mejor se ajustan a todas las mediciones disponibles. El algoritmo genera soluciones candidatas (conjuntos posibles de recuentos de ciclo), evalúa cada una de ellas en función de los datos observados y selecciona la solución con el menor error residual. Las implementaciones avanzadas utilizan técnicas como LAMBDA (ajuste de decorrelación de ambigüedades por mínimos cuadrados) para explorar el espacio de manera eficiente y validar las soluciones. Las matemáticas implicadas incluyen operaciones matriciales, análisis de covarianza y pruebas de hipótesis, pero el objetivo es sencillo: encontrar los recuentos de ciclos enteros que hagan que todas las mediciones sean coherentes.
Una vez resuelto, el filtro ofrece mediciones de distancia con una precisión de centímetros, en lugar de metros. La precisión de la posición mejora considerablemente.
Esto crea un círculo vicioso en el que una mejor fijación conduce a una mejor posición, lo que a su vez conduce a mejores condiciones para mantener la fijación.
Cuando un satélite pierde la señal, el filtro utiliza la IMU y las velocidades de las ruedas para mantener la estimación de la posición. Esa estimación de la posición ayuda a volver a fijar el satélite perdido más rápidamente cuando vuelve a estar en el campo de visión.
La integración multisensor no consiste simplemente en combinar mediciones. Se trata de que cada sensor ayude a los demás a funcionar mejor.
Retos de la implementación en tiempo real
La fijación RTK debe realizarse rápidamente: en cuestión de segundos tras el arranque y en cuestión de segundos tras la readquisición tras una pérdida de señal.
Por qué es importante la velocidad: los vehículos autónomos toman decisiones de navegación en tiempo real. Un robot de reparto que se desplaza por un almacén no puede esperar 60 segundos a obtener una posición RTK antes de moverse con seguridad. Un robot agrícola en un campo necesita una precisión centimétrica de forma inmediata para evitar daños en los cultivos. El tiempo de fijación influye directamente en la usabilidad del sistema. Los tiempos de inicialización prolongados obligan a los operadores a esperar, y los tiempos de refijación prolongados tras la pérdida de señal suponen períodos prolongados de precisión reducida.
Los distintos casos de uso tienen requisitos diferentes. Las aplicaciones de topografía estática pueden esperar varios minutos a que se resuelva la ambigüedad. La robótica móvil, los vehículos autónomos y los UAV necesitan determinaciones de posición en menos de 10 segundos para un funcionamiento práctico. Las aplicaciones de alta velocidad, como las carreras o la agricultura de precisión durante la temporada de siembra, necesitan una nueva determinación de posición aún más rápida, idealmente en menos de 3 segundos.
No puedes perder ni un minuto buscando la solución adecuada a una ambigüedad mientras tu vehículo autónomo toma decisiones de navegación. Tienes que resolverlo rápidamente o recurrir con elegancia a modos de menor precisión.
Restricciones computacionales
En los sistemas embebidos, la potencia de procesamiento es limitada. Se comparte la CPU con el resto de la pila de navegación: modelización de mediciones, actualizaciones de filtros, propagación de la dinámica y generación de resultados.
El algoritmo de fijación RTK debe ejecutarse en tiempo real en el hardware de destino. Esto limita el alcance de la búsqueda, lo que da lugar a un equilibrio entre la exhaustividad de la búsqueda y el tiempo necesario para la fijación.
Una implementación de determinación de la posición RTK bien diseñada equilibra la eficiencia computacional con la fiabilidad de la determinación, utilizando estrategias de búsqueda inteligentes para converger rápidamente sin sacrificar la precisión.
Validación y confianza
¿Cómo compruebas que tienes la respuesta correcta?
El motor de posicionamiento realiza pruebas estadísticas para validar la resolución de ambigüedades, evaluando si la solución elegida es significativamente mejor que las alternativas posibles.
Qué comprueban estas pruebas: ¿Ha convergido el algoritmo en una solución claramente ganadora o hay varias soluciones plausibles con errores residuales similares? ¿Es el error residual lo suficientemente pequeño como para indicar que la solución es correcta? ¿Están bien diferenciadas las soluciones candidatas, es decir, se distingue claramente la respuesta correcta de las incorrectas?
Por qué es importante: tener un alto nivel de confianza en una respuesta errónea es peor que reconocer la incertidumbre. Si el algoritmo indica que la posición está «fijada» con un alto nivel de confianza, pero ha elegido recuentos de ciclo incorrectos, tu posición podría tener un error de varios metros, mientras que el sistema cree que es precisa al centímetro. Las posiciones «fijas» erróneas son peligrosas en aplicaciones críticas para la seguridad.
El motor de posicionamiento necesita métricas de confianza para decidir si la posición es lo suficientemente fiable como para utilizarla, si conviene esperar a recibir más datos o si, por el contrario, es mejor proporcionar una solución flotante.
Los sistemas de producción informan sobre los índices de calidad de las posiciones, no solo sobre el estado binario de posición fija o flotante. El software de autonomía posterior puede tomar mejores decisiones cuando conoce el nivel de confianza de la posición, por ejemplo, reduciendo la velocidad cuando la calidad de la posición es marginal, en lugar de confiar ciegamente en una posición con baja confianza.
Escenarios de corrección parcial
A veces es posible determinar la posición de algunos satélites, pero no de otros. Quizás tengas una buena geometría con ocho satélites y puedas resolver sus ambigüedades, mientras que otros tres satélites presentan una geometría deficiente o un mayor nivel de ruido que impide una resolución fiable.
¿Puede tu sistema utilizar la solución parcial? Los sistemas de producción sí pueden. Utilizan los ocho satélites con señal estable para mejorar la posición, al tiempo que siguen trabajando con los tres restantes. Esto proporciona una mayor precisión que la solución «float» pura, incluso sin una solución completa.
La degradación gradual es importante. La distinción binaria entre «fijo» y «flotante» es un concepto propio de la investigación. Los sistemas del mundo real funcionan en un espectro: 12 satélites fijos (óptimo), 8 fijos + 4 flotantes (muy bueno), 6 fijos + 6 flotantes (aceptable), todos flotantes (degradado pero utilizable), sin fijación (recurso a la navegación por estimación con GNSS + IMU ).
El motor de posicionamiento de Point One gestiona estas situaciones de forma inteligente, utilizando toda la información disponible, indicando el nivel de confianza con precisión y reduciendo su rendimiento de forma gradual en lugar de fallar de forma catastrófica.
Preguntas que vale la pena plantearse
Si estás desarrollando o evaluando un sistema de posicionamiento, concretamente en lo que respecta a las capacidades de fijación RTK:
- ¿Cuánto tiempo se tarda en obtener una posición fija RTK desde el arranque? ¿Dos segundos? ¿Diez segundos? ¿Treinta segundos? El tiempo hasta la primera fijación determina la rapidez con la que el sistema está listo para su uso tras el encendido.
- ¿Cuánto tardas en recuperar la señal tras una pérdida? Si pasas por un túnel, ¿cuánto tiempo tardas en volver a tener una precisión de centímetros al salir? Esto determina la facilidad de uso en entornos urbanos.
- ¿Se puede mantener la señal con visibilidad parcial de los satélites? ¿Se necesitan doce satélites o basta con seis? Los cañones urbanos y la cobertura arbórea crean condiciones de visibilidad difíciles.
- ¿Cuál es tu índice de aciertos en entornos del centro de la ciudad o en «cañones urbanos»? El rendimiento al aire libre es un requisito imprescindible. El rendimiento en el centro de la ciudad es fundamental para la autonomía y las aplicaciones robóticas.
- ¿Informas sobre la calidad de la corrección o solo si el valor es entero o flotante? Las métricas de confianza ayudan a los sistemas posteriores a tomar mejores decisiones. Informar solo sobre el estado binario oculta la incertidumbre.
- ¿Con qué rapidez detectas y te recuperas de los deslizamientos de ciclo? ¿Puedes recuperarte sin perder por completo la fijación? La velocidad de recuperación ante los deslizamientos de ciclo afecta a la continuidad en entornos de radiofrecuencia difíciles.
- ¿Realizas el posicionamiento utilizando varias constelaciones? ¿Solo GPS, o GPS + GLONASS + Galileo + BeiDou? Cuantos más satélites, mayor es la redundancia y más rápido es el posicionamiento.
¿Qué viene ahora?
La fijación RTK proporciona mediciones de distancia con una precisión de centímetros. El filtro de navegación las combina con los datos de la IMU, las velocidades de las ruedas y otros sensores. Pero el sistema de navegación incluye mucho más.
¿Cómo gestiona el sistema las diferentes dinámicas de los vehículos? ¿Por qué los coches, los drones y los robots necesitan modelos distintos? ¿Qué ocurre cuando la IMU sufre una deriva térmica o cuando el diámetro de las ruedas varía en función de la presión de los neumáticos?
En la próxima entrada, trataremos el modelado de dinámicas, el aprendizaje de los errores de los sensores y cómo se adapta el filtro de navegación a diferentes plataformas y entornos de implementación.
Obtener mediciones con una precisión de centímetros es solo la mitad del problema. Mantener esa precisión a medida que los sensores se desvían y los entornos cambian es la otra mitad.
Esta es la cuarta parte de nuestra serie sobre la arquitectura de los sistemas de posicionamiento. En la primera parte se trató la sincronización temporal. En la segunda parte se abordó el preprocesamiento y la estrategia de sensores. En la tercera parte se analizó el motor de navegación y la fusión de sensores.
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