Sensorfusion

Zurück zum Glossar

Sensorfusion ist der Prozess der Zusammenführung von Messungen aus mehreren heterogenen Sensoren, um den Zustand eines Systems mit größerer Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Robustheit zu schätzen, als es ein einzelner Sensor allein leisten könnte. Bei der Trägheitsnavigation integriert die Sensorfusion Daten von IMUs, GNSS-Empfängern, Magnetometern, Odometern, DVLs, Kameras, LiDAR und anderen Hilfssensoren, um kontinuierlich Position, Geschwindigkeit und Lage zu bestimmen.

Jeder Sensor weist spezifische Stärken und Einschränkungen auf. MEMS-Gyroskope und -Beschleunigungsmesser liefern hochfrequente Bewegungsmessungen mit hervorragender Kurzzeitstabilität, akkumulieren jedoch im Laufe der Zeit durch Koppelnavigation Drift und Messfehler. Umgekehrt liefert GNSS eine absolute Position und Geschwindigkeit ohne Langzeitdrift, leidet jedoch unter Signalabschattungen, Mehrwegeausbreitung, Interferenzen und begrenzten Aktualisierungsraten. Die Sensorfusion nutzt diese komplementären Eigenschaften aus, um eine Lösung zu erzeugen, die auch unter dynamischen und schwierigen Bedingungen genau bleibt.

Moderne Sensorfusionsalgorithmen basieren primär auf bayesschen Schätzverfahren. Das Extended Kalman Filter (EKF) ist der Industriestandard für nichtlineare Navigationssysteme. Das EKF propagiert die Trägheitslösung mithilfe hochfrequenter IMU-Messungen. Es korrigiert kontinuierlich akkumulierte Fehler durch externe Beobachtungen. Dieser Ansatz gewährleistet eine genaue und stabile Navigation über die Zeit hinweg. Andere implementieren Faktorgraphenoptimierung, Partikelfilter oder Glättungsalgorithmen. Die Wahl des Algorithmus hängt von den Anwendungsanforderungen, den Rechenressourcen und der Systemkomplexität ab.

Hochleistungsfähige GNSS/INS integrieren Trägheitsdaten eng mit externen Sensormessungen. Sie schalten nahtlos zwischen GNSS-Verfügbarkeit und GNSS-freiem Betrieb um. Der Navigationsfilter schätzt den Plattformzustand in Echtzeit. Er schätzt zudem Sensorbiases, Skalierungsfaktoren und andere stochastische Fehlerquellen. Diese Korrekturen verbessern die Langzeitgenauigkeit, -stabilität und Systemintegrität erheblich.

Sensorfusion unterstützt Anwendungen in Luft- und Raumfahrt, Verteidigung, Schifffahrt, Vermessung, Robotik und Automobiltechnik. Durch die Kombination komplementärer Sensormessungen verbessert sie die Genauigkeit und Robustheit. Sie erhöht zudem das Situationsbewusstsein in anspruchsvollen Umgebungen. Infolgedessen behalten Systeme eine zuverlässige Positionierung bei, wenn einzelne Sensoren die Leistungsanforderungen allein nicht erfüllen können.