Coast Autonomous stattet seinen fahrerlosen Shuttle mit Ellipse-D aus
Unser Inertialsensor ist Teil des 7-Schichten-Kartierungs- 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 selbstfahrende Mobilitätslösungen anbietet. Von autonomen Golfwagen bis hin zu Nutzfahrzeugen. Diese Lösungen integrierten unseren Ellipse-D Inertialnavigationssensor in ihren neuesten fahrerlosen P-1-Shuttle.
Fahrerlose Transportlösungen im urbanen Umfeld
Mit der Idee, „der Stadt den Menschen zurückzugeben“, hat Coast Autonomous den selbstfahrenden Shuttle P-1 erfunden.
Dieser fahrerlose Shuttle wurde entwickelt, um Menschen in Fußgängerzonen wie städtischen Umgebungen oder Campus zu bewegen. Er kann sowohl im Mischverkehr als auch auf Hochgeschwindigkeitsspuren betrieben werden.
Drei Schlüsselfunktionen 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 Coast Autonomous-Technologie gewährleistet eine sichere und komfortable Fahrt bei unterschiedlichen Geschwindigkeiten mit sanftem Stopp.
Die Lösung wurde mehr als 60 Mal in sieben Ländern erfolgreich getestet und hat mehr als 120.000 Passagiere sicher befördert. Einer der Versuche fand in der belebten Fußgängerzone des Broadway in New York City statt, die als “sehr schwieriges Gebiet für GNSS“ bekannt ist.
Bestimmung von Position und Richtung fahrerloser Shuttles
Das Unternehmen entwickelte ein vollständig integriertes autonomes System der Stufe 6, einschließlich Robotik und künstlicher Intelligenz (KI), Flottenmanagement und -überwachung sowie Lokalisierung und Kartierung.
Während eine Roboter-Software den Shuttle steuert, bestimmt eine künstliche Intelligenz, wie sich das Fahrzeug verhalten und Entscheidungen auf der Grundlage seiner Umgebung treffen soll.
Bei der Kartierung und Lokalisierung verlässt sich das Unternehmen nicht nur auf GPS/GNSS oder Beacons zur Navigation.
Sie haben ein komplettes System mit 7 verschiedenen Technologien aufgebaut, wie z.B. Inertial- und SLAM. Dies ermöglicht es dem Shuttle, sich in Innenräumen und sogar unter rauen Bedingungen wie in der Nähe von Gebäuden oder unter Baumkronen zu bewegen.
Da sich diese Technologien ergänzen, kann das System die beste Technologie für einen bestimmten Moment oder in einer bestimmten Umgebung bestimmen.
Die sieben Lokalisierungsebenen sind:
– Optical SLAM.
– SBG Ellipse-D RTK GNSS/INS mit Dual-Antennen-GNSS mit Geschwindigkeitssensor
– Odometrie für die Koppelnavigation
– 2D LiDAR SLAM
– 3D LiDAR SLAM
Wenn RTK GNSS/INS kleiner und billiger wird
Das Ellipse-D war ein Inertialnavigationssystem mit einer Dual-Antenne und Dual-Frequenz RTK GNSS, das auch mit unserer Post-Processing Software Qinertia kompatibel war.
Da die gesamte Ellipse Series Produktlinie kürzlich 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 bei 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 Odometer-Eingang mit Impuls oder CAN OBDII für eine verbesserte Dead-Reckoning-Genauigkeit kombinieren.
Ellipse-D
Das Ellipse-D ist ein inertiales Navigationssystem mit einer Dual-Antennen- und Dualfrequenz-RTK-GNSS-Integration, das mit unserer Post-Processing-Software Qinertia kompatibel ist.
Es wurde für Roboter- und Geodatendienstanwendungen entwickelt und kann Odometer-Eingaben mit Impuls- oder CAN-OBDII-Daten verschmelzen, um die Genauigkeit der Koppelnavigation zu verbessern.
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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 (Inertial Measuring Unit) liefert Rohdaten über die lineare Beschleunigung und Winkelgeschwindigkeit des Fahrzeugs, gemessen von Beschleunigungsmessern und Gyroskopen. Sie liefert Informationen über Roll-, Nick-, Gierwinkel und Bewegung, berechnet aber keine Positions- oder Navigationsdaten. Die IMU wurde speziell entwickelt, um wichtige Daten über Bewegung und Orientierung zur externen Verarbeitung weiterzuleiten, um Position oder Geschwindigkeit zu bestimmen.
Andererseits kombiniert ein INS (Inertial Navigation System) IMU-Daten mit fortschrittlichen Algorithmen, um die Position, Geschwindigkeit und Orientierung eines Fahrzeugs im Zeitverlauf zu berechnen. Es beinhaltet Navigationsalgorithmen wie Kalman-Filterung für 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-abgelehnten Umgebungen, wie z. B. militärische UAVs, Schiffe und U-Boote.
Was bedeutet 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. Es 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 verbesserte Genauigkeit und Zuverlässigkeit, während GPS allein je nach Satellitenverfügbarkeit und Umgebungsbedingungen Einschränkungen aufweisen kann.