Coast Autonomous rüstet sein fahrerloses Shuttle mit Ellipse-D aus
Unser Trägheitssensor ist Teil des 7-schichtigen Kartierungs- und Lokalisierungssystems unseres Kunden für eine autonome Shuttle-Lösung.
"Ellipse-D ist ein voll integriertes INS, das sehr einfach in unsere Lösung zu implementieren ist." | Autonome Küste
Unser geschätzter Partner Coast Autonomous ist ein Unternehmen, das selbstfahrende Mobilitätslösungen anbietet. Von autonomen Golfwagen bis hin zu Nutzfahrzeugen. Diese Lösungen haben unseren Trägheitsnavigationssensor Ellipse-D in ihr neuestes fahrerloses Shuttle P-1 integriert.
Fahrerlose Transportlösungen in städtischen Umgebungen
Mit der Idee, "den Menschen die Stadt zurückzugeben", hat Coast Autonomous das selbstfahrende Shuttle P-1 entwickelt.
Dieses fahrerlose Shuttle wurde für die Beförderung von Personen in Fußgängerzonen, z. B. in Städten oder auf dem Campus, konzipiert. Es kann sowohl im gemischten Verkehr als auch auf Hochgeschwindigkeitsspuren eingesetzt werden.
Die drei wichtigsten Merkmale für die Entwicklung eines solchen Shuttles sind Sicherheit, Fahrgastfreundlichkeit 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 und einen sanften Halt.
Die Lösung wurde bereits mehr als 60 Mal in sieben Ländern erfolgreich getestet, wobei mehr als 120.000 Fahrgäste sicher befördert wurden. Einer der Tests fand in der belebten Fußgängerzone des Broadway in New York City statt, die als "sehr schwieriges Gebiet für GNSS" bekannt ist.
Bestimmung von Standort und Richtung des fahrerlosen Shuttles
Das Unternehmen hat ein vollständig integriertes 6-stufiges autonomes System entwickelt, das Robotik und künstliche Intelligenz (KI), Flottenmanagement und -überwachung sowie Lokalisierung und Kartierung umfasst.
Während eine Robotersoftware das Shuttle steuert, bestimmt eine künstliche Intelligenz, wie sich das Fahrzeug verhalten und Entscheidungen auf der Grundlage seiner Umgebung treffen soll.
Was die Kartierung und Lokalisierung betrifft, so verlässt sich das Unternehmen nicht nur auf GPS/GNSS oder Baken zur Navigation.
Sie haben ein komplettes System entwickelt, das 7 verschiedene Technologien wie Trägheitsnavigation und SLAM nutzt. Dadurch kann das Shuttle in Innenräumen und sogar unter schwierigen Bedingungen wie in der Nähe von Gebäuden oder unter Vordächern navigieren.
Da sich diese Technologien ergänzen, kann das System die beste Technologie für einen bestimmten Moment oder eine bestimmte Umgebung auswählen.
Die sieben Lokalisierungsebenen sind:
- Optisches SLAM.
- SBG Ellipse-D RTK INS mit GNSS mit zwei Antennen und Geschwindigkeitssensor
- Odometrie für Koppelnavigation
- 2D LiDAR SLAM
- 3D LiDAR SLAM
Wenn RTK INS kleiner und billiger wird
Das Ellipse-D war ein Trägheitsnavigationssystem, das eine Doppelantenne und ein RTK-GNSS mit zwei Frequenzen integrierte und auch mit unserer Post-Processing-Software Qinertia kompatibel war.
Da die gesamte Ellipse Series vor kurzem erneuert wurde, wird diese Lösung nun durch das Ellipse-D der dritten Generation ersetzt.
Dieses neue INS bewahrt alle seine früheren Funktionen, hat ein kleineres Gehäuse und ein geringeres Gewicht und verfügt über eine leistungsstarke 64-Bit-Architektur, die High-End-Filterung ermöglicht.
Der Stromverbrauch wurde ebenfalls reduziert. Es wurde für Anwendungen im Automobilbereich entwickelt und kann den Kilometerzähler-Eingang mit dem Impuls- oder CAN-OBDII-Eingang verschmelzen, um die Genauigkeit der Koppelnavigation zu verbessern.
Ellipse-D
Das Ellipse-D ist ein Trägheitsnavigationssystem, das eine Doppelantenne und ein RTK-GNSS mit zwei Frequenzen integriert und mit unserer Post-Processing-Software Qinertia kompatibel ist.
Es wurde für Robotik- und Geospatial-Anwendungen entwickelt und kann Odometer-Eingaben mit Pulse oder CAN OBDII für eine verbesserte Dead-Reckoning-Genauigkeit verschmelzen.
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Welche Autonomiestufen gibt es bei autonomen Fahrzeugen?
Die Autonomiestufen von autonomen Fahrzeugen werden von der Society of Automotive Engineers (SAE) in sechs Stufen (Stufe 0 bis Stufe 5) eingeteilt, die den Grad der Automatisierung des Fahrzeugbetriebs definieren. Hier ist eine Aufschlüsselung:
- Stufe 0: Keine Automatisierung - Der menschliche Fahrer hat jederzeit die volle Kontrolle über das Fahrzeug und verfügt nur über passive Systeme wie Warnungen und Hinweise.
- Stufe 1: Fahrerassistenz - Das Fahrzeug kann die Lenkung oder die Beschleunigung/Verzögerung unterstützen, aber der menschliche Fahrer muss die Kontrolle behalten und die Umgebung überwachen (z. B. adaptiver Tempomat).
- Stufe 2: Teilautomatisierung - Das Fahrzeug kann sowohl die Lenkung als auch die Beschleunigung/Verzögerung gleichzeitig steuern, aber der Fahrer muss weiterhin eingreifen und jederzeit bereit sein, die Kontrolle zu übernehmen (z. B. Autopilot von Tesla, Super Cruise von GM).
- Stufe 3: Bedingte Automatisierung - Das Fahrzeug kann unter bestimmten Bedingungen alle Aspekte des Fahrens übernehmen, aber der menschliche Fahrer muss bereit sein, auf Anforderung des Systems einzugreifen (z. B. bei Autobahnfahrten). Der Fahrer braucht nicht aktiv zu überwachen, muss aber wachsam bleiben.
- Stufe 4: Hochautomatisierung - Das Fahrzeug kann alle Fahraufgaben unter bestimmten Bedingungen oder in bestimmten Umgebungen (z. B. in städtischen Gebieten oder auf Autobahnen) ohne menschliches Eingreifen selbstständig ausführen. In anderen Umgebungen oder unter besonderen Umständen kann es jedoch erforderlich sein, dass ein Mensch fährt.
- Stufe 5: Vollautomatisierung - Das Fahrzeug ist vollständig autonom und kann alle Fahraufgaben unter allen Bedingungen ohne menschliches Eingreifen erledigen. Ein Fahrer ist nicht erforderlich, und das Fahrzeug kann überall und unter allen Bedingungen eingesetzt werden.
Diese Stufen tragen dazu bei, die Entwicklung der autonomen Fahrzeugtechnologie zu definieren, von der einfachen Fahrerunterstützung bis zur vollständigen Autonomie.
Was ist Georeferenzierung in autonomen Bausystemen?
Georeferenzierung in autonomen Bausystemen bezieht sich auf den Prozess des Abgleichs von Baudaten wie Karten, Modellen oder Sensormessungen mit realen geografischen Koordinaten. Dadurch wird sichergestellt, dass alle Daten, die von autonomen Maschinen wie Drohnen, Robotern oder schwerem Gerät erfasst oder erzeugt werden, in einem globalen Koordinatensystem wie Breitengrad, Längengrad und Höhe genau positioniert sind.
Im Zusammenhang mit dem autonomen Bauen ist die Georeferenzierung von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass die Maschinen auf großen Baustellen präzise arbeiten. Sie ermöglicht die genaue Platzierung von Strukturen, Materialien und Geräten durch den Einsatz satellitengestützter Positionierungstechnologien wie GNSS (Global Navigation Satellite Systems), um das Projekt mit einem realen Standort zu verbinden.
Mit Hilfe der Georeferenzierung können Aufgaben wie Aushub, Planierung oder Materialablagerung automatisiert und präzise gesteuert werden, wodurch die Effizienz gesteigert, Fehler reduziert und sichergestellt wird, dass die Bauarbeiten den Planungsvorgaben entsprechen. Sie erleichtert auch die Fortschrittsverfolgung, 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 InertialmesseinheitIMU) und einem Inertialnavigationssystem (INS) liegt in ihrer Funktionalität und Komplexität.
Eine IMU (Inertialmesseinheit) liefert Rohdaten über die lineare Beschleunigung und Winkelgeschwindigkeit des Fahrzeugs, die von Beschleunigungsmessern und Gyroskopen gemessen werden. Sie liefert Informationen zum rollen, nicken, Gieren und zur Bewegung, berechnet aber keine Positions- oder Navigationsdaten. Die IMU ist speziell dafür ausgelegt, wichtige Bewegungs- und Orientierungsdaten für die externe Verarbeitung zur Bestimmung von Position und Geschwindigkeit zu übermitteln.
Ein INS (Inertiales Navigationssystem) hingegen kombiniert IMU Daten mit fortschrittlichen Algorithmen, um die Position, Geschwindigkeit und Ausrichtung eines Fahrzeugs über die Zeit zu berechnen. Es beinhaltet Navigationsalgorithmen wie die Kalman-Filterung zur Sensorfusion und -integration. Ein INS liefert Echtzeit-Navigationsdaten, einschließlich Position, Geschwindigkeit und Ausrichtung, ohne auf externe Positionierungssysteme wie GNSS angewiesen zu sein.
Dieses Navigationssystem wird typischerweise in Anwendungen eingesetzt, die umfassende Navigationslösungen erfordern, insbesondere in Umgebungen, in denen GNSS nicht verfügbar ist, wie z. B. bei militärischen UAVs, Schiffen und U-Booten.
Was ist GNSS im Vergleich zu GPS?
GNSS steht für Global Navigation Satellite System und GPS für Global Positioning System. Diese Begriffe werden oft synonym verwendet, beziehen sich aber auf unterschiedliche Konzepte innerhalb satellitengestützter Navigationssysteme.
GNSS ist ein Sammelbegriff für alle Satellitennavigationssysteme, während GPS sich speziell auf das US-amerikanische System bezieht. Er umfasst mehrere Systeme, die eine umfassendere globale Abdeckung bieten, während GPS nur eines dieser Systeme ist.
Durch die Integration von Daten aus mehreren Systemen erhalten Sie mit GNSS eine höhere Genauigkeit und Zuverlässigkeit, während GPS allein je nach Satellitenverfügbarkeit und Umgebungsbedingungen seine Grenzen haben kann.