Coast Autonomous stattet sein fahrerloses Shuttle mit Ellipse-D aus
Unser Inertialsensor ist Teil des 7-schichtigen Mapping- und Lokalisierungssystems unseres Kunden für autonome Shuttle-Lösungen.
“Ellipse-D ist ein vollständig integriertes INS/GNSS, das sehr einfach in unsere Lösung zu implementieren ist.” | Coast Autonomous
Unser geschätzter Partner Coast Autonomous ist ein Unternehmen, das Lösungen für autonomes Fahren anbietet. Von autonomen Golfwagen bis hin zu Nutzfahrzeugen. Diese Lösungen integrierten unseren Ellipse-D Inertialnavigationssensor in ihren neuesten fahrerlosen P-1 Shuttle.
Fahrerlose Transportlösungen in städtischen Umgebungen
Aus der Idee heraus, “die Stadt den Menschen zurückzugeben”, hat Coast Autonomous das selbstfahrende Shuttle P-1 entwickelt.
Dieses fahrerlose Shuttle wurde konzipiert, um Personen in Fußgängerzonen, wie z.B. in städtischen Umgebungen oder auf Campusgeländen, zu befördern. Es kann sowohl im Mischverkehr als auch auf Schnellfahrspuren eingesetzt werden.
Drei Hauptmerkmale für die Entwicklung eines solchen Shuttles sind Sicherheit, Fahrgasterlebnis und angemessene Geschwindigkeit, wobei das Fahrzeug stets seine Umgebung analysiert, um seine Geschwindigkeit und sein Verhalten zu bestimmen.
Die Technologie von Coast Autonomous gewährleistet eine sichere und komfortable Fahrt bei unterschiedlichen Geschwindigkeiten mit sanftem Anhalten.
Die Lösung wurde erfolgreich über 60 Mal in sieben Ländern getestet und hat dabei mehr als 120.000 Passagiere sicher befördert. Einer der Versuche fand im belebten Fußgängerbereich des Broadway in New York City statt, der als “sehr schwieriges Gebiet für GNSS“ bekannt ist.
Bestimmung der Position und Richtung von fahrerlosen Shuttles
Das Unternehmen entwickelte ein vollintegriertes autonomes System der Stufe 6, das Robotik und künstliche Intelligenz (KI), Flottenmanagement und -überwachung sowie Lokalisierung und Kartierung umfasst.
Während eine Robotik-Software das Shuttle steuert, bestimmt eine künstliche Intelligenz, wie sich das Fahrzeug verhalten soll, und trifft Entscheidungen basierend auf seiner Umgebung.
Für die Kartierung und Lokalisierung verlässt sich das Unternehmen nicht nur auf GPS/GNSS oder Beacons zur Navigation.
Sie entwickelten ein komplettes System unter Verwendung von 7 verschiedenen Technologien, wie z.B. inertial und SLAM. Dies ermöglicht es dem Shuttle, sowohl in Innenräumen als auch unter schwierigen Bedingungen, wie in der Nähe von Gebäuden oder unter Überdachungen, zu navigieren.
Da diese Technologien komplementär sind, kann das System die jeweils beste Technologie für einen bestimmten Moment oder in jeder Umgebung bestimmen.
Die sieben Lokalisierungsebenen sind:
– Optisches SLAM.
– SBG Ellipse-D RTK GNSS/INS mit Dual-Antennen-GNSS und Geschwindigkeitssensor
– Odometrie für die Koppelnavigation
– 2D LiDAR SLAM
– 3D LiDAR SLAM
Wenn RTK GNSS/INS kleiner und günstiger wird
Das Ellipse-D war ein Inertialnavigationssystem mit einer Dual-Antenne und einem Dual-Frequenz-RTK-GNSS, das auch mit unserer Post-Processing-Software Qinertia kompatibel war.
Da die gesamte Ellipse Series-Produktlinie vor kurzem erneuert wurde, wird diese Lösung nun durch die Ellipse-D der 3. Generation ersetzt.
Dieses neue INS/GNSS behält alle seine bisherigen Funktionen in einem kleineren und leichteren Gehäuse und verfügt über eine leistungsstarke 64-Bit-Architektur, die High-End-Filterung ermöglicht.
Auch der Stromverbrauch wurde reduziert. Es wurde für Automobilanwendungen entwickelt und kann den Odometereingang mit Pulse oder CAN OBDII kombinieren, um die Genauigkeit der Koppelnavigation zu verbessern.
Ellipse-D
Die Ellipse-D ist ein inertiales Navigationssystem, das eine Dual-Antenne und ein Dual-Frequenz RTK GNSS integriert und mit unserer Post-Processing-Software Qinertia kompatibel ist.
Entwickelt für Roboter- und Geodatenanwendungen, kann es den Odometer-Eingang mit Pulse oder CAN OBDII für eine verbesserte Koppelnavigation-Genauigkeit verschmelzen.
Fordern Sie ein Angebot für Ellipse-D an
Haben Sie Fragen?
Willkommen in unserem FAQ-Bereich! Hier finden Sie Antworten auf die häufigsten Fragen zu den Anwendungen, die wir vorstellen. Wenn Sie nicht finden, wonach Sie suchen, können Sie sich gerne direkt an uns wenden!
Was sind die Autonomiegrade von autonomen Fahrzeugen?
Die Autonomiestufen autonomer Fahrzeuge werden von der Society of Automotive Engineers (SAE) in sechs Stufen (Stufe 0 bis Stufe 5) eingeteilt, die den Grad der Automatisierung im Fahrzeugbetrieb definieren. Hier ist eine Aufschlüsselung:
- Level 0: Keine Automatisierung – Der menschliche Fahrer steuert das Fahrzeug jederzeit vollständig, wobei nur passive Systeme wie Warnmeldungen und Warnungen vorhanden sind.
- Level 1: Fahrerassistenz – Das Fahrzeug kann entweder beim Lenken oder beim Beschleunigen/Verlangsamen helfen, aber der menschliche Fahrer muss die Kontrolle behalten und die Umgebung überwachen (z. B. adaptive Geschwindigkeitsregelung).
- Level 2: Teilautomation – Das Fahrzeug kann sowohl Lenkung als auch Beschleunigung/Verzögerung gleichzeitig steuern, aber der Fahrer muss jederzeit aufmerksam bleiben und bereit sein, die Kontrolle zu übernehmen (z. B. Tesla Autopilot, GM Super Cruise).
- Level 3: Bedingte Automatisierung – Das Fahrzeug kann alle Aspekte des Fahrens unter bestimmten Bedingungen übernehmen, aber der menschliche Fahrer muss bereit sein, einzugreifen, wenn er vom System dazu aufgefordert wird (z. B. Autobahnfahrt). Der Fahrer muss nicht aktiv überwachen, muss aber aufmerksam bleiben.
- Level 4: Hohe Automatisierung – Das Fahrzeug kann alle Fahraufgaben innerhalb spezifischer Bedingungen oder Umgebungen (wie Stadtgebiete oder Autobahnen) ohne menschliches Zutun autonom ausführen. In anderen Umgebungen oder unter besonderen Umständen kann es jedoch erforderlich sein, dass ein Mensch fährt.
- Level 5: Vollständige Automatisierung – Das Fahrzeug ist vollkommen autonom und kann alle Fahraufgaben unter allen Bedingungen ohne menschliches Zutun bewältigen. Es ist kein Fahrer erforderlich, und das Fahrzeug kann überall und unter allen Bedingungen eingesetzt werden.
Diese Stufen helfen, die Entwicklung der autonomen Fahrzeugtechnologie zu definieren, von der grundlegenden Fahrerassistenz bis zur vollständigen Autonomie.
Was ist Georeferenzierung in autonomen Bausystemen?
Georeferenzierung in autonomen Bausystemen bezieht sich auf den Prozess, Konstruktionsdaten wie Karten, Modelle oder Sensormessungen mit realen geografischen Koordinaten abzugleichen. Dies stellt sicher, dass alle von autonomen Maschinen wie Drohnen, Robotern oder schweren Geräten erfassten oder generierten Daten in einem globalen Koordinatensystem, wie z. B. Breitengrad, Längengrad und Höhe, genau positioniert werden.
Im Kontext des autonomen Bauens ist die Georeferenzierung von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass Maschinen auf großen Baustellen präzise arbeiten. Sie ermöglicht die genaue Platzierung von Strukturen, Materialien und Geräten, indem satellitengestützte Positionierungstechnologien wie GNSS (Global Navigation Satellite Systems) verwendet werden, um das Projekt an einen realen Standort zu binden.
Die Georeferenzierung ermöglicht die Automatisierung und präzise Steuerung von Aufgaben wie Aushub, Planierung oder Materialablagerung, wodurch die Effizienz gesteigert, Fehler reduziert und sichergestellt wird, dass die Bauausführung den Konstruktionsspezifikationen entspricht. Sie erleichtert auch die Fortschrittskontrolle, die Qualitätskontrolle und die Integration mit Geografischen Informationssystemen (GIS) und Building Information Modeling (BIM) für ein verbessertes Projektmanagement.
Was ist der Unterschied zwischen IMU und INS?
Der Unterschied zwischen einer Inertial Measurement Unit (IMU) und einem Inertial Navigation System (INS) liegt in ihrer Funktionalität und Komplexität.
Eine IMU (Inertiale Messeinheit) liefert Rohdaten über die lineare Beschleunigung und Winkelgeschwindigkeit des Fahrzeugs, gemessen von Beschleunigungssensoren und Gyroskopen. Sie liefert Informationen über Roll-, Nick- und Gierbewegungen sowie die allgemeine Bewegung, berechnet jedoch keine Positions- oder Navigationsdaten. Die IMU ist speziell darauf ausgelegt, wesentliche Daten über Bewegung und Orientierung weiterzuleiten, die extern verarbeitet werden, um Position oder Geschwindigkeit zu bestimmen.
Ein INS (Inertial Navigation System) hingegen kombiniert IMU-Daten mit fortschrittlichen Algorithmen, um die Position, Geschwindigkeit und Orientierung eines Fahrzeugs über die Zeit zu berechnen. Es integriert Navigationsalgorithmen wie die Kalman-Filterung zur Sensorfusion und -integration. Ein INS liefert Echtzeit-Navigationsdaten, einschließlich Position, Geschwindigkeit und Orientierung, ohne auf externe Positionierungssysteme wie GNSS angewiesen zu sein.
Dieses Navigationssystem wird typischerweise in Anwendungen eingesetzt, die umfassende Navigationslösungen erfordern, insbesondere in GNSS-verweigerten Umgebungen, wie militärischen UAVs, Schiffen und U-Booten.
Was ist GNSS vs. GPS?
GNSS steht für Global Navigation Satellite System und GPS für Global Positioning System. Diese Begriffe werden oft synonym verwendet, aber sie beziehen sich auf unterschiedliche Konzepte innerhalb satellitengestützter Navigationssysteme.
GNSS ist ein Sammelbegriff für alle Satellitennavigationssysteme, während GPS sich speziell auf das US-amerikanische System bezieht. GNSS umfasst mehrere Systeme, die eine umfassendere globale Abdeckung bieten, wobei GPS nur eines dieser Systeme ist.
Durch die Integration von Daten aus mehreren Systemen erhalten Sie mit GNSS eine verbesserte Genauigkeit und Zuverlässigkeit, während GPS allein je nach Satellitenverfügbarkeit und Umgebungsbedingungen Einschränkungen aufweisen kann.
