Integrando GNSS y INS

GNSS proporciona información sobre la posición exacta con integridad relativamente baja, mientras que INS ofrece información de posición y altitud sujeta a la deriva pero con relativamente alta integridad. La integración de los dos dispone de información confiable y exacta sobre la posición y la altitud de vehículos en tierra, mar, aire y espacio. Integrando GNSS/INS: Yo sé lo que es, sé lo que hace, pero ¿cómo funciona?

Todos los datos de sensores, tales como imágenes aéreas adquiridas desde una plataforma en el aire deben estar georeferenciadas para su uso. En el tratamiento del tema de la orientación externa esta el foto centro de las imágenes de cámaras digitales. Para la georeferenciación de una imagen aérea es necesario que sean conocidos los centros de proyección con coordenadas X, Y y Z de la cámara, así como la orientación (altitud en el espacio 3D) de la imagen en el plano de la cámara.

La rotación alrededor del eje X es convencionalmente llamado (Omega), la rotación alrededor del eje Y (Fi), y alrededor del eje Z (Kappa). En conjunto, las coordenadas de proyección X, Y y Z y el centro de orientación de los tres parámetros que se conocen como “parámetros de orientación externa”, y el total de seis. La forma convencional de georeferenciación es mediante el uso de Puntos de Control en Terreno (GCPs). Estos son puntos de referencia, por lo general conectado a un sistema de referencia geodésico nacional, que se han medido con precisión. La medición y el seguimiento de los GCPs es un largo y costoso proceso. Durante los últimos quince años aproximadamente el uso combinado de GNSS y INS ha hecho posible una reducción drástica en el número de GCPs y revolucionó la adquisición de datos aéreos.

Feature Posición del Satelite Navegación Inercial
Exactitud posicional Alta en el largo plazo Alta en el corto plazo
Información de Altitud Sólo es posible cuando se utilizan múltiples antenas arrays Exacta
Tiempo de depencia Exactitud uniforme, independientemente de la hora Precisión disminuyendo con el tiempo (tendencia)
Tasa de salida Bajo (~ 1Hz), teniendo en cuenta la velocidad de los aviones Alta (~ 100Hz)
Autonomía No (se requiere infraestructura de los satélites y el GPS) Sí, pero afectadas por el campo de gravedad
Fallas Ciclo de deslizamiento y la pérdida de lock No hay señal de cortes
INS.

Suponiendo que el lector está familiarizado con los principios del GPS Diferencial, a continuación se centra en Inertial Navigation Systems (INS). Esta consiste en una configuración de los giroscopios y acelerómetros, giroscopios en el mantenimiento de una dirección fija en el espacio. Rotaciones en torno a los giroscopios causados por la dinámica de los aviones y procesado por computadores conectados al INS. Los acelerómetros miden la aceleración a lo largo de tres ejes perpendiculares. Dos veces la integración de las aceleraciones en el tiempo permite calcular la posición de las aeronaves. ¿Por qué utilizar para determinar la posición GNSS cuando INS ofrece la misma?. El cuadro muestra las diferencias en las propiedades y las deficiencias de localización por satélite y sistemas de navegación inercial. Las deficiencias de la persona puede ser compensado por los beneficios de otro sistema: las dos tecnologías tienen características complementarias. Por ejemplo, la sensibilidad de GNSS es antideslizante y la pérdida de la llave puede ser compensado por la alta producción y la alta tasa de precisión posicional de INS. Por otra parte, la sensibilidad de la deriva INS, que introduce errores sistemáticos en la posición, puede ser compensada por la alta precisión posicional de GNSS. Si cada segundo el sistema GNSS proporciona una nueva posición, el sistema INS puede ser debidamente actualizado. Una combinación de ambos sistemas, por lo tanto, reduce las diferencias causadas por las deficiencias de cada una.

Filtro Kalman.

¿Cómo se combinan las mediciones GNSS e INS? El mecanismo para la eliminación de las falsas posiciones GNSS utilizando mediciones INS, y viceversa, es un recursivo de procesamientos de datos denominado algoritmo de Kalman Filter. La idea es hacer uso de las mediciones GNSS y INS, el ruido y las posibles características de las otras mediciones, teniendo en cuenta la dinámica de la aeronave (velocidad, inclinación, altura y orientación). De esta forma, la posición y orientación de un dispositivo pueden ser determinadas de forma óptima con respecto a prácticamente cualquier criterio racional. En particular, la suma de los errores al cuadrado se minimiza. El Filtro Kalman es “recursivo”, lo que significa que a diferencia de otros métodos de procesamiento de datos no requiere que todos los datos anteriores se mantengan en depósito para su reprocesamiento cada vez que un nuevo indicador se adopte. En 1960 el húngaro nacido en Budapest Rudolf Emil Kálmán publicó su famoso documento que describe la solución al problema del filtrado lineal de datos discretos. Aunque no es el inventor del método, fue el primero en reconocer sus aplicaciones prácticas. Desde entonces, el filtro de Kalman ha sido objeto de una amplia investigación, y gran éxito en la precisa y fiable navegación y posicionamiento de los vehículos en tierra, mar, aire y espacio.

Fuente:

GIM International

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