Fortschrittliche Trägersensoren für Anwendungen zur Indoor-Kartierung

Ein Indoor Positioning System (IPS) ist eine spezialisierte Technologie, die den Standort von Objekten oder Personen in geschlossenen Räumen wie Gebäuden, in denen GNSS-Signale schwach oder nicht vorhanden sein können, präzise ermittelt. IPS nutzt verschiedene Techniken, um in Umgebungen wie Einkaufszentren, Flughäfen, Krankenhäusern und Lagerhallen genaue Positionsinformationen bereitstellen zu können.

IPS kann verschiedene Technologien zur Positionsbestimmung nutzen, darunter:

• WLAN: Nutzt die Signalstärke und die Triangulation mehrerer Zugangspunkte zur Positionsbestimmung.
• Bluetooth Low Energy (BLE): Nutzt Beacons, die Signale an Geräte in der Nähe senden, um diese zu orten.
• Ultraschall: Nutzt Schallwellen zur genauen Ortung, häufig in Verbindung mit Sensoren mobiler Geräte.
• RFID (Radio-Frequency Identification): Dabei werden Etiketten an Gegenständen angebracht, um diese in Echtzeit zu verfolgen.
• Trägheitsmesseinheiten (IMUs): Diese Sensoren überwachen Bewegung und Ausrichtung und verbessern die Positionsgenauigkeit in Kombination mit anderen Verfahren.

Eine detaillierte digitale Karte der Innenräume ist für eine genaue Ortung unerlässlich, während mobile Geräte oder Spezialgeräte Signale von der Ortungsinfrastruktur empfangen.

IPS verbessert die Navigation, verfolgt Bestände, unterstützt Rettungsdienste, analysiert das Kundenverhalten im Einzelhandel und lässt sich in Smart-Building-Systeme integrieren, wodurch die betriebliche Effizienz dort erheblich gesteigert wird, wo herkömmliches GNSS versagt.

SLAM, was für Simultaneous Localization and Mapping steht, ist eine rechenintensive Technik, die in der Robotik und Computer Vision eingesetzt wird, um eine Karte einer unbekannten Umgebung zu erstellen und gleichzeitig den Standort eines Agenten innerhalb dieser Umgebung zu verfolgen. Dies ist besonders nützlich in Szenarien, in denen kein GNSS verfügbar ist, wie etwa in Innenräumen oder dichten städtischen Gebieten.

SLAM-Systeme bestimmen die Position und Orientierung des Agenten in Echtzeit. Dies beinhaltet die Verfolgung der Bewegung des Roboters oder Geräts, während es durch die Umgebung navigiert. Während sich der Agent bewegt, erstellt das SLAM-System eine Karte der Umgebung. Dies kann eine 2D- oder 3D-Darstellung sein, die das Layout, Hindernisse und Merkmale der Umgebung erfasst.

Diese Systeme verwenden häufig mehrere Sensoren wie Kameras, LiDAR oder Trägheitsmesseinheiten (IMUs), um Daten über die Umgebung zu erfassen. Diese Daten werden kombiniert, um die Genauigkeit sowohl der Lokalisierung als auch der Kartierung zu verbessern.

SLAM-Algorithmen verarbeiten die eingehenden Daten, um die Karte und die Position des Agenten kontinuierlich zu aktualisieren. Dies erfordert komplexe mathematische Berechnungen, darunter Filter- und Optimierungsverfahren.

Die Photogrammetrie ist die Wissenschaft und Technik, bei der Fotos zur Vermessung und Kartierung von Entfernungen, Abmessungen und Merkmalen von Objekten oder Umgebungen verwendet werden. Durch die Analyse überlappender Bilder, die aus verschiedenen Blickwinkeln aufgenommen wurden, ermöglicht die Photogrammetrie die Erstellung präziser 3D-Modelle, Karten oder Messungen. Bei diesem Verfahren werden gemeinsame Punkte in mehreren Fotos identifiziert und ihre Positionen im Raum mithilfe von Triangulationsprinzipien berechnet.

Die Photogrammetrie findet in verschiedenen Bereichen breite Anwendung, beispielsweise:

• Topografische Kartierung mittels Photogrammetrie: Erstellung von 3D-Karten von Landschaften und städtischen Gebieten.
• Architektur und Ingenieurwesen: Für die Baudokumentation und statische Berechnung.
• Fotogrammetrie in der Archäologie: Dokumentation und Rekonstruktion von Fundstätten und Artefakten.
• Luftbildfotogrammetrie: Für die Landvermessung und Bauplanung.
• Forstwirtschaft und Landwirtschaft: Überwachung von Kulturpflanzen, Wäldern und Landnutzungsänderungen.

In Kombination mit modernen Drohnen oder UAVs (unbemannte Luftfahrzeuge) ermöglicht die Photogrammetrie die schnelle Erfassung von Luftbildern und ist damit ein effizientes Werkzeug für groß angelegte Vermessungs-, Bau- und Umweltüberwachungsprojekte.

LiDAR (Light Detection and Ranging) ist eine Fernerkundungstechnologie, die Laserlicht verwendet, um Entfernungen zu Objekten oder Oberflächen zu messen. Durch das Aussenden von Laserpulsen und das Messen der Zeit, die das Licht benötigt, um nach dem Treffen eines Ziels zurückzukehren, kann LiDAR präzise, dreidimensionale Informationen über die Form und Eigenschaften der Umgebung erzeugen. Es wird häufig verwendet, um hochauflösende 3D-Karten der Erdoberfläche, von Strukturen und Vegetation zu erstellen.

LiDAR-Systeme finden in verschiedenen Branchen breite Anwendung, darunter:

• Topografische Kartierung: Zur Vermessung von Landschaften, Wäldern und städtischen Gebieten.
• Autonome Lidar-Fahrzeuge: Zur Navigation und zur Hinderniserkennung.
• Landwirtschaft: Zur Überwachung von Kulturpflanzen und Feldbedingungen.
• Umweltüberwachung: Für Hochwassermodellierung, Küstenerosion und vieles mehr.

LiDAR-Sensoren können an Drohnen, Flugzeugen oder Fahrzeugen angebracht werden und ermöglichen so eine schnelle Datenerfassung über große Gebiete hinweg. Die Technologie wird besonders dafür geschätzt, dass sie selbst in schwierigen Umgebungen wie dichten Wäldern oder unwegsamem Gelände detaillierte und genaue Messungen liefert.

Eine Inertial Measurement Unit (IMU) ist ein kompaktes Sensormodul, das die Bewegung und Ausrichtung einer Plattform durch die Erfassung von Linearbeschleunigungen und Drehwraten misst. Im Kern integriert eine IMU drei Beschleunigungsmesser und drei Gyroskope, die entlang orthogonaler Achsen angeordnet sind, um sechs Messfreiheitsgrade zu ermöglichen.

Beschleunigungsmesser erfassen, wie die Plattform im Raum beschleunigt, während Gyroskope ihre Drehung verfolgen. Durch die gemeinsame Verarbeitung dieser Messungen liefert eine IMU präzise Informationen über Änderungen von Geschwindigkeit, Lage und Kurs, ohne auf externe Signale angewiesen zu sein. Dies macht IMUs unverzichtbar für die Navigation in Umgebungen, in denen GPS nicht verfügbar, unzuverlässig oder absichtlich gestört ist. Ihre Leistung hängt stark von der Sensorqualität, der Kalibrierung und davon ab, wie gut Fehler wie Offsets (Biases), Rauschen, Skalierungsfaktoren und Fehlausrichtungen kontrolliert werden.

Hochwertige IMUs verfügen über fortschrittliche Kalibrierung, Temperaturkompensation, Vibrationsfilterung und Bias-Stabilitätsmechanismen, um sicherzustellen, dass sich Fehler im Laufe der Zeit nicht rasch anhäufen. Aufgrund dieser Eigenschaften werden IMUs in einem breiten Anwendungsspektrum eingesetzt – von UAVs, loitering munitions und autonomen Fahrzeugen bis hin zu AUVs, Robotik und industriellen Stabilisierungssystemen – und bieten selbst unter härtesten Einsatzbedingungen eine robuste, kontinuierliche Erfassung von Bewegung und Orientierung.

Ein Bezugssystem ist im Wesentlichen ein Koordinatensystem, das Sie verwenden, um Position, Bewegung und Ausrichtung von Objekten zu beschreiben. In der Inertialnavigation bildet es die mathematische Grundlage, mit der Sie Messungen von Sensoren wie Beschleunigungsmessern, Gyroskopen und Magnetometern konsistent und aussagekräftig darstellen können.

Jeder Vektor, mit dem Sie arbeiten (Beschleunigung, Geschwindigkeit, Lage), ist relativ zu einem gewählten Bezugssystem definiert; daher ist die Auswahl und das Verständnis dieser Systeme von entscheidender Bedeutung. In der Praxis haben wir es mit zwei Hauptkategorien zu tun: Inertialsystemen und nicht-inertialen Systemen.

Ein Trägheitssystem (Inertialsystem) ist entweder vollkommen in Ruhe oder bewegt sich mit konstanter Geschwindigkeit, frei von Rotation oder Beschleunigung; es ermöglicht die direkte Anwendung der Newtonschen Gesetze. Da es auf der Erde keine echten Trägheitssysteme gibt, approximieren wir diese – typischerweise durch die Verwendung eines erdbezogenen Inertialsystems (Earth-Centered Inertial, ECI) für Anwendungen in großer Höhe oder im Weltraum.

Für die meisten terrestrischen und maritimen Einsätze stützen wir uns auf nicht-inertiale Bezugssysteme wie das erdfeste System (Earth-Centered Earth-Fixed, ECEF) oder lokale Navigationssysteme wie North-East-Down (NED) oder East-North-Up (ENU). Diese Systeme rotieren mit der Erde und berücksichtigen die Schwerkraft, sodass in den Bewegungsgleichungen Coriolis- und Zentrifugalkräfte kompensiert werden müssen.

In einem INS ist der am Fahrzeug angebrachte Körperrahmen derjenige, in dem die Rohes-IMU-Daten gemessen werden; der Navigationsrahmen ist derjenige, in dem Geschwindigkeit, Lage und Position ausgedrückt werden sollen; und der Inertialrahmen steht darüber als idealer mathematischer Bezugspunkt. Transformationen zwischen diesen Rahmen – gehandhabt durch Rotationsmatrizen, Quaternionen oder Richtungskosinusmatrizen – ermöglichen es dem System, die Ausrichtung zu propagieren und Beschleunigungen in Geschwindigkeit und Position zu integrieren. Letztlich bietet ein Bezugsrahmen die gemeinsame „Sprache“, die rohe Inertialmessungen in nutzbare Navigationsinformationen umwandelt.