Stellar-40 Sistema de navegação inercial de grau tático

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A navegação estimada (dead reckoning) é um método de navegação sem sinais GNSS que se baseia na inércia e em dados de outros sensores para manter o rastreamento contínuo. Normalmente, quando o sinal GNSS é perdido, o sistema perde totalmente a sua posição. Com a navegação estimada, o sistema calcula uma posição contínua que sofrerá uma leve deriva ao longo do tempo. A taxa dessa deriva depende da qualidade da IMU interna e da disponibilidade de sensores de auxílio externos.

O Stellar-40 utiliza nosso protocolo proprietário sbgECom, que emprega frames de mensagem claramente definidos. Usando essas mensagens predefinidas, o sistema pode ingerir de forma contínua dados de airdata, velocidades do corpo e dados de posição absoluta de qualquer sensor externo capaz de fornecer essas informações.

Não, pois não é necessário. O algoritmo avançado de fusão de sensores do Stellar-40 calcula e estima automaticamente as condições do vento em tempo real, eliminando a necessidade de inseri-las manualmente.

Para plataformas terrestres, o Stellar-40 suporta uma variedade de entradas de auxílio para melhorar a precisão da navegação, especialmente em ambientes com negação de GNSS. Isso inclui odômetros de hardware (odometria de roda), auxílios de velocidade de sensores externos (como LiDAR ou sensores ópticos) e auxílios de posição absoluta.

A escolha certa depende do seu ambiente operacional. Recomendamos fortemente a versão com amortecimento para plataformas expostas a ambientes severos e com vibração, como drones de ataque profundo ou veículos terrestres não tripulados (UGVs). Se você não tiver certeza de qual versão se adapta à sua aplicação, nossa equipe de suporte está pronta para ajudar na escolha correta.

O que é o SBAS?

O Sistema de Aumentação Baseado em Satélite (SBAS) é uma tecnologia de aumento de GNSS que melhora a precisão, a integridade, a disponibilidade e a continuidade do posicionamento por satélite. Desenvolvido inicialmente para apoiar a aviação, o SBAS tornou-se um auxílio de navegação valioso para aplicações como VANTs, navegação marítima, agricultura de precisão, mapeamento GIS, veículos autônomos e sistemas de navegação inercial (INS). Ao contrário do Cinemático em Tempo Real (RTK) ou do Posicionamento por Ponto Preciso (PPP), o SBAS fornece posicionamento gratuito em nível de metro sem a necessidade de uma estação base local ou conexão com a Internet.

Um receptor GNSS autônomo determina sua posição medindo pseudodistâncias de satélites pertencentes a constelações como GPS, Galileo, GLONASS ou BeiDou. No entanto, essas medições são afetadas por várias fontes de erro, incluindo desvio de relógio do satélite, erros de órbita (efemérides), atraso ionosférico, atraso troposférico, ruído do receptor e multicaminho (multipath). O SBAS estima continuamente o maior desses erros e transmite correções em tempo real que melhoram significativamente a solução de navegação.

A arquitetura SBAS baseia-se em uma rede de estações de referãncia rigorosamente mapeadas distribuídas por uma região. Essas estações monitoram continuamente os sinais GNSS e comparam as distâncias de satélite medidas com suas posições conhecidas para estimar erros de relógio de satélite, órbita e ionosfera. As medições são transmitidas para centros de controle principais, que combinam dados de todas as estações de referãncia para gerar mensagens de correção e informações de integridade. Essas mensagens são então enviadas por enlace ascendente para satélites geoestacionários que as retransmitem para receptores GNSS compatíveis com SBAS. O receptor aplica as correções antes de calcular sua posição, reduzindo efetivamente as principais fontes de erro que afetam as medições de pseudodistância.

Matematicamente, a pseudodistância corrigida pode ser expressa da seguinte forma:

Pcorrigido​ = Pmedido​ − Δrelógio ​− Δórbita​ − Δiono​sw

onde Pmedido é a medição de pseudodistância original, Δrelógio representa a correção do relógio do satélite, Δórbita​ é a correção orbital e Δiono é a correção de atraso ionosférico.

Essas correções normalmente reduzem os erros de posicionamento horizontal GNSS autônomo de aproximadamente 3 a 10 metros para cerca de 1 a 2 metros. Embora esse nível de exatidão seja inferior ao desempenho em nível centimétrico alcançado com RTK ou PPP, o SBAS oferece uma grande vantagem: monitoramento de integridade. Em vez de apenas melhorar a exatidão da posição, o SBAS avalia continuamente a integridade de cada satélite monitorado e alerta rapidamente os usuários se um satélite se tornar confiável devido a anomalias de relógio, erros orbitais ou degradação de sinal. Esse recurso é essencial para aplicações críticas de segurança, nas quais os usuários precisam saber se a solução de navegação é confiável.

Vários serviços SBAS regionais operam em todo o mundo. Entre eles estão o WAAS na América do Norte, o EGNOS na Europa, o MSAS no Japão, o GAGAN na Índia, o SDCM na Rússia, o KASS na Coreia do Sul e o SouthPAN na Austrália e Nova Zelândia. Os receptores GNSS multifrequência modernos geralmente suportam vários serviços SBAS de forma automática, dependendo de sua localização geográfica.

Para os sistemas de navegação inercial, o SBAS fornece uma referência GNSS mais precisa e confiável que melhora o desempenho da fusão de sensores. Um Filtro de Kalman Estendido (EKF) usa as medições corrigidas de posição e velocidade do GNSS para limitar periodicamente a deriva acumulada pelos sensores inerciais. Em comparação com o GNSS autônomo, o SBAS reduz o ruído de medição e os vieses relacionados aos satélites, resultando em atualizações de posição e velocidade mais estáveis, ao mesmo tempo em que fornece informações valiosas de integridade para os algoritmos de navegação. No entanto, o SBAS não aumenta a taxa de atualização do GNSS e não pode compensar interrupções do GNSS. Durante interrupções de sinal, o desempenho geral da navegação ainda depende principalmente da qualidade da IMU e da eficácia do algoritmo de estimação do INS.

Portanto, o SBAS é uma excelente solução para aplicações que exigem posicionamento gratuito e disponível globalmente com precisão métrica, alta confiabilidade e integridade. É particularmente adequado para veículos autônomos, VEs (veículos não tripulados), navegação marítima, agricultura e sistemas industriais, onde a navegação robusta é mais importante do que atingir precisão centimétrica. Quando as aplicações exigem posicionamento em nível de topografia, o RTK ou o PPP continuam sendo as técnicas de correção preferidas, enquanto o SBAS serve como um aprimoramento confiável e amplamente disponível para a navegação GNSS convencional.

Como os Sistemas de Navegação Inercial Mantêm o Posicionamento Durante Interrupções do GNSS

1 – Sistemas de Navegação Inercial e Integração de GNSS

Um sistema de navegação inercial (INS) determina posição, velocidade e orientação a partir de medições inerciais embarcadas. Em sua essência, uma unidade de medida inercial (IMU) combina três acelerômetros e três giroscópios. Os acelerômetros medem a força específica, enquanto os giroscópios medem a taxa angular ao longo de três eixos ortogonais.

O computador de navegação processa essas medições em alta taxa. Primeiro, ele integra as medições do giroscópio para estimar as mudanças de atitude. Em seguida, transforma a aceleração medida no referencial de navegação e compensa a gravidade e outros efeitos conhecidos. Por fim, integra a aceleração para estimar a velocidade e a posição. Esse processo permite que o INS propague uma solução contínua de navegação sem depender de sinais externos.

Quando o GNSS está disponível, o INS normalmente opera como parte de uma solução GNSS/INS integrada. O GNSS fornece uma referência externa de posição e velocidade, enquanto a IMU fornece medições de movimento em alta taxa. O filtro de navegação combina ambas as fontes para estimar o estado do veículo e restringir os erros inerciais.

Quando os sinais GNSS ficam indisponíveis, o sistema transita para a propagação inercial, frequentemente descrita como navegação por estimativa (dead reckoning). O INS continua integrando as medições do giroscópio e do acelerômetro a partir do último estado de navegação conhecido. Como resultado, ele consegue manter saídas contínuas de posição, velocidade e atitude durante a interrupção.

No entanto, a navegação inercial não elimina os erros de posicionamento durante uma interrupção. O viés do sensor, o ruído, os erros do fator de escala, o desalinhamento e outras imperfeições acumulam-se através da integração. Em particular, os erros do acelerômetro afetam a velocidade e, consequentemente, a posição, enquanto os erros do giroscópio afetam a atitude e podem introduzir erros de posição adicionais através da compensação incorreta da gravidade.

Portanto, a duração e a magnitude de uma interrupção de GNSS influenciam diretamente a incerteza de posição resultante. Sensores inerciais de alto desempenho reduzem o crescimento do erro e permitem que o sistema suporte interrupções mais longas antes que a deriva acumulada se torne significativa.

Com quase duas décadas de experiência em engenharia e fabricação de sensores inerciais, a SBG Systems desenvolve tecnologias de IMU e INS projetadas para fornecer desempenho de navegação confiável quando a disponibilidade do GNSS é limitada ou interrompida.

2 – Filtragem de Kalman e Fusão de Sensores

A fusão de sensores permite que um sistema GNSS/INS combine medições com características diferentes. A IMU fornece medições contínuas e de alta taxa, mas acumula erros ao longo do tempo. O GNSS fornece uma referência de posição absoluta, mas pode ficar indisponível ou atualizar com menos frequência. Um filtro de navegação combina essas características complementares para estimar o estado do veículo.

O filtro de Kalman é amplamente utilizado para esse tipo de estimação de estado. Em aplicações práticas de INS, o sistema comumente usa um Filtro de Kalman Estendido (EKF), pois as equações que descrevem o movimento e a atitude do veículo são não lineares. O EKF mantém uma estimativa do estado de navegação e sua incerteza enquanto processa as medições dos sensores disponíveis.

O processo consiste em duas etapas fundamentais: predição e atualização de medição.

Durante a predição, o filtro usa o estado de navegação anterior e as medições mais recentes da IMU para estimar o próximo estado. Ele também propaga a incerteza associada. Durante a atualização de medição, o filtro compara as medições externas disponíveis com o estado previsto. Em seguida, ele usa a diferença, ou inovação, para atualizar a estimativa de estado e reduzir sua incerteza.

Em um sistema GNSS/INS, as medições de GNSS fornecem as observações externas que restringem aderiva inercial. O filtro também pode estimar parâmetros como os vieses de acelerômetros e giroscópios quando o modelo do sistema e as medições disponíveis tornam esses parâmetros observáveis.

Esta distinção é importante: um filtro de Kalman não remove simplesmente todos os erros de cada sensor embarcado. Em vez disso, ele estima o estado de navegação e os estados de erro relevantes a partir de um modelo matemático e das medições disponíveis. Erros residuais permanecem porque imperfeições dos sensores, imprecisões do modelo e distúrbios não observados não podem ser completamente eliminados.

Quando o GNSS fica indisponível, o filtro pode continuar propagando a solução de navegação usando medições inerciais. No entanto, sem uma observação externa, o sistema tem menos oportunidades de restringir seus estados de erro. Consequentemente, a incerteza aumenta à medida que a interrupção continua. Quando as medições de GNSS voltam a ficar disponíveis, o filtro as compara com a solução inercial e usa a inovação resultante para corrigir o estado estimado e os erros acumulados. Isso permite que o sistema GNSS/INS faça a transição suave entre a navegação auxiliada por GNSS e a propagação inercial.