Stellar-40 Trägheitsnavigationssystem der taktischen Klasse

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Koppelnavigation (Dead Reckoning) ist eine Methode der Navigation ohne GNSS-Signale, bei der auf Trägheit und andere Sensordaten zurückgegriffen wird, um eine kontinuierliche Verfolgung aufrechtzuerhalten. Normalerweise verliert ein System bei Verlust von GNSS seine Position vollständig. Mit der Koppelnavigation berechnet das System eine kontinuierliche Position, die im Laufe der Zeit langsam abdriftet. Die Rate dieses Drifts hängt von der Qualität der internen IMU und der Verfügbarkeit externer Hilfssensoren ab.

Der „ Stellar-40“ nutzt unser firmeneigenes sbgECom-Protokoll, das auf klar definierten Nachrichtenrahmen basiert. Mithilfe dieser vordefinierten Nachrichten kann das System Flugdaten, Körpergeschwindigkeiten und absolute Positionsdaten nahtlos von jedem externen Sensor erfassen, der diese Informationen liefern kann.

Nein, das ist nicht erforderlich. Der fortschrittliche Sensorfusionsalgorithmus des „ Stellar-40“ berechnet und schätzt die Windverhältnisse automatisch in Echtzeit, sodass Sie diese nicht manuell eingeben müssen.

Für Landplattformen unterstützt der Stellar-40 eine Vielzahl von Hilfssignalen zur Verbesserung der Navigationsgenauigkeit, insbesondere in GNSS-gestörten Umgebungen. Dazu gehören Hardware-Odometrien (Raddodometrie), Geschwindigkeitsunterstützungen von externen Sensoren (wie LiDAR oder optischen Sensoren) sowie absolute Positionshilfen.

Die richtige Wahl hängt von Ihrer Betriebsumgebung ab. Wir empfehlen dringend die gedämpfte Version für Plattformen, die rauen, vibrationsreichen Umgebungen ausgesetzt sind, wie beispielsweise Deep-Strike-Drohnen oder unbemannte Bodenfahrzeuge (UGVs). Wenn Sie sich nicht sicher sind, welche Version für Ihre Anwendung geeignet ist, hilft Ihnen unser Support-Team gerne dabei, die richtige Wahl zu treffen.

Was ist SBAS?

Das Satellite-Based Augmentation System (SBAS) ist eine GNSS-Erweiterungstechnologie zur Verbesserung von Genauigkeit, Integrität, Verfügbarkeit und Kontinuität der Satellitennavigation. Ursprünglich für die Luftfahrt entwickelt, hat sich SBAS zu einer wertvollen Navigationshilfe für Anwendungen wie Drohnen (UAVs), Schifffahrt, Präzisionslandwirtschaft, GIS-Kartierung, autonome Fahrzeuge und Trägheitsnavigationssysteme (INS) etabliert. Im Gegensatz zu Real-Time Kinematic (RTK) oder Precise Point Positioning (PPP) bietet SBAS eine kostenlose metergenaue Positionsbestimmung ohne lokale Basisstation oder Internetverbindung.

Ein eigenständiger GNSS-Empfänger bestimmt seine Position durch Messung von Pseudostrecken zu Satelliten von Konstellationen wie GPS, Galileo, GLONASS oder BeiDou. Diese Messungen sind jedoch von mehreren Fehlerquellen betroffen, darunter Satellitenuhrendrift, Bahnfehler (Ephemeridenfehler), Ionosphäreneffekte, troposphärische Verzögerungen, Empfängerrauschen und Mehrwegeausbreitung. SBAS schätzt die größten dieser Fehler kontinuierlich ab und überträgt Echtzeitkorrekturen, die die Navigationslösung erheblich verbessern.

Die SBAS-Architektur basiert auf einem Netzwerk präzise vermessener Referenzstationen, die über eine Region verteilt sind. Diese Stationen überwachen kontinuierlich GNSS-Signale und vergleichen die gemessenen Satellitenentfernungen mit ihren bekannten Positionen, um Satellitenuhr-, Bahndaten- und Ionosphärenfehler zu schätzen. Die Messungen werden an Hauptkontrollzentren übermittelt, die die Daten aller Referenzstationen zusammenführen, um Korrekturmeldungen und Integritätsinformationen zu generieren. Diese Meldungen werden dann an geostationäre Satelliten hochgeladen, die sie an SBAS-fähige GNSS-Empfänger zurücksenden. Der Empfänger wendet die Korrekturen vor der Positionsberechnung an, wodurch die dominierenden Fehlerquellen der Pseudostreckenmessungen effektiv reduziert werden.

Mathematisch lässt sich die korrigierte Pseudodistanz wie folgt ausdrücken:

Pkorrigiert​ = Pgemessen​ − ΔUhr ​− ΔUmlaufbahn​ − ΔIono​

wobei Pgemessen ist der ursprüngliche Pseudobereichswert, ΔUhr stellt die Satellitenuhrkorrektur dar, ΔOrbit​ ist die Umlaufbahnkorrektur und Δiono ist die Korrektur für die ionosphärische Verzögerung.

Diese Korrekturen reduzieren die horizontalen Positionsfehler eigenständiger GNSS typischerweise von ca. 3–10 Metern auf etwa 1–2 Meter. Obwohl dieses Genauigkeitsniveau geringer ist als die Zentimetergenauigkeit von RTK oder PPP, bietet SBAS einen entscheidenden Vorteil: die Integritätsüberwachung. Anstatt nur die Position genau zu bestimmen, bewertet SBAS kontinuierlich den Status jedes überwachten Satelliten und warnt Benutzer umgehend, wenn ein Satellit aufgrund von Uhrenanomalien, Bahnfehlern oder Signalverschlechterung unzuverlässig wird. Diese Funktion ist für sicherheitskritische Anwendungen unerlässlich, bei denen Benutzer wissen müssen, ob der Navigationslösung vertraut werden kann.

Weltweit sind verschiedene regionale SBAS-Dienste im Betrieb. Dazu gehören WAAS in Nordamerika, EGNOS in Europa, MSAS in Japan, GAGAN in Indien, SDCM in Russland, KASS in Südkorea sowie SouthPAN in Australien und Neuseeland. Moderne Mehrfrequenz-GNSS-Empfänger unterstützen in der Regel mehrere SBAS-Dienste automatisch, abhängig von ihrem geografischen Standort.

Für Trägheitsnavigationssysteme bietet SBAS eine präzisere und zuverlässigere GNSS-Referenz, die die Leistung der Sensorfusion verbessert. Ein Extended Kalman Filter (EKF) nutzt die korrigierten GNSS-Positions- und Geschwindigkeitsmessungen, um die von den Inertialsensoren angesammelten Drifts periodisch zu begrenzen. Verglichen mit eigenständigem GNSS reduziert SBAS das Messrauschen und satellitenbedingte Fehler, was zu stabileren Positions- und Geschwindigkeitsaktualisierungen führt und gleichzeitig wertvolle Integritätsinformationen für Navigationsalgorithmen liefert. SBAS erhöht jedoch nicht die GNSS-Aktualisierungsrate und kann GNSS-Ausfälle nicht kompensieren. Bei Signalunterbrechungen hängt die gesamte Navigationsleistung weiterhin primär von der Qualität der IMU und der Effektivität des INS-Schätzalgorithmus ab.

SBAS ist daher eine hervorragende Lösung für Anwendungen, die eine kostenfreie, weltweit verfügbare metergenaue Positionsbestimmung mit hoher Zuverlässigkeit und Integrität erfordern. Es eignet sich besonders für autonome Fahrzeuge, Drohnen, Schifffahrtsnavigation, Landwirtschaft und industrielle Systeme, bei denen eine robuste Navigation wichtiger ist als zentimetergenaue Präzision. Wenn Anwendungen vermessungsgenaue Positionierung erfordern, bleiben RTK oder PPP die bevorzugten Korrekturverfahren, während SBAS eine zuverlässige und weit verbreitete Ergänzung zur herkömmlichen GNSS-Navigation darstellt.

Wie Trägheitsnavigationssysteme die Positionierung bei GNSS-Ausfällen aufrechtzuerhalten

1 – Trägheitsnavigationssysteme und GNSS-Integration

Ein Trägheitsnavigationssystem (INS) bestimmt Position, Geschwindigkeit und Ausrichtung anhand von internen Trägheitsmessungen. Im Kern kombiniert eine Inertial Measurement Unit (IMU) drei Beschleunigungsmesser und drei Gyroskope. Die Beschleunigungsmesser messen die spezifische Kraft, während die Gyroskope die Winkelgeschwindigkeit entlang von drei orthogonalen Achsen messen.

Der Navigationscomputer verarbeitet diese Messwerte mit hoher Frequenz. Zunächst integriert er die Gyroskopmessungen, um Änderungen der Fluglage zu schätzen. Anschließend wandelt er die gemessene Beschleunigung in das Navigationskoordinatensystem um und kompensiert dabei die Schwerkraft sowie andere bekannte Einflüsse. Schließlich integriert er die Beschleunigung, um Geschwindigkeit und Position zu schätzen. Dieser Prozess ermöglicht es dem „ INS “, eine kontinuierliche Navigationslösung zu berechnen, ohne auf externe Signale angewiesen zu sein.

Wenn GNSS verfügbar ist, arbeitet das INS typischerweise als Teil einer integrierten GNSS/INS-Lösung. GNSS liefert eine externe Referenz für Position und Geschwindigkeit, während die IMU hochfrequente Bewegungsmessungen liefert. Der Navigationsfilter kombiniert beide Quellen, um den Zustand des Fahrzeugs zu schätzen und inertialfehler zu begrenzen.

Wenn GNSS-Signale nicht verfügbar sind, schaltet das System auf Trägheitspropagation um, die oft als Koppelnavigation (Dead Reckoning) bezeichnet wird. Das INS integriert weiterhin die Messungen von Gyroskop und Beschleunigungsmesser ausgehend vom letzten bekannten Navigationsstatus. Infolgedessen kann es während des Ausfalls kontinuierliche Positions-, Geschwindigkeits- und Lagedaten aufrechtzuerhalten.

Die Trägheitsnavigation beseitigt jedoch keine Positionierungsfehler während eines Ausfalls. Sensorbias, Rauschen, Skalenfaktorfehler, Fehlausrichtungen und andere Unvollkommenheiten summieren sich durch Integration. Insbesondere beeinflussen Fehler des Beschleunigungsmessers die Geschwindigkeit und folglich die Position, während Fehler des Gyroskops die Lagereinstellung beeinträchtigen und durch eine inkorrekte Schwerefeldkompensation zusätzliche Positionierungsfehler verursachen können.

Daher beeinflussen Dauer und Ausmaß eines GNSS-Ausfalls direkt die resultierende Positionsunsicherheit. Leistungsstärkere Inertialsensoren reduzieren das Anwachsen von Fehlern und ermöglichen es dem System, längere Ausfälle zu überbrücken, bevor die akkumulierte Drift signifikant wird.

Mit fast zwei Jahrzehnten Erfahrung in der Entwicklung und Fertigung von Inertialsensoren entwickelt SBG Systems IMU- und INS-Technologien, die eine zuverlässige Navigationsleistung gewährleisten, wenn die GNSS-Verfügbarkeit eingeschränkt oder unterbrochen ist.

2 – Kalman-Filter und Sensorfusion

Sensorfusion ermöglicht es einem GNSS/INS-System, Messungen mit unterschiedlichen Eigenschaften zu kombinieren. Die IMU liefert kontinuierliche Hochfrequenzmessungen, sammelt jedoch im Laufe der Zeit Fehler an. GNSS liefert eine absolute Positionsreferenz, kann jedoch ausfallen oder seltener aktualisiert werden. Ein Navigationsfilter kombiniert diese komplementären Eigenschaften, um den Zustand des Fahrzeugs zu schätzen.

Der Kalman-Filter wird für diese Art der Zustandsschätzung häufig eingesetzt. In praktischen Anwendungen im Bereich „ INS “ kommt üblicherweise ein erweiterter Kalman-Filter (EKF) zum Einsatz, da die Gleichungen, die die Fahrzeugbewegung und -lage beschreiben, nichtlinear sind. Der EKF hält eine Schätzung des Navigationszustands und dessen Unsicherheit aufrecht, während er die Messwerte der verfügbaren Sensoren verarbeitet.

Der Prozess besteht aus zwei grundlegenden Schritten: der Vorhersage und der Aktualisierung der Messwerte.

Während der Vorhersage nutzt der Filter den vorherigen Navigationsstatus und die neuesten IMU-Messungen, um den nächsten Status zu schätzen. Dabei wird auch die dazugehörige Unsicherheit propagiert. Während der Messaktualisierung vergleicht der Filter verfügbare externe Messungen mit dem vorhergesagten Status. Anschließend verwendet er die Differenz bzw. Innovation, um die Staatsschätzung zu aktualisieren und deren Unsicherheit zu verringern.

In einem GNSS/INS-System liefern GNSS-Messungen die externen Beobachtungen zur Begrenzung der Trägheitsdrift. Der Filter kann zudem Parameter wie Beschleunigungsmesser- und Gyroskop-Biases schätzen, wenn das Systemmodell und die verfügbaren Messungen diese Parameter beobachtbar machen.

Diese Unterscheidung ist wichtig: Ein Kalman-Filter beseitigt nicht einfach jeden Fehler aus jedem Sensor an Bord. Stattdessen schätzt er den Navigationszustand und die relevanten Fehlerzustände anhand eines mathematischen Modells und der verfügbaren Messwerte. Restfehler bleiben bestehen, da Sensorunvollkommenheiten, Modellungenauigkeiten und unbeobachtete Störungen nicht vollständig beseitigt werden können.

Wenn GNSS ausfällt, kann der Filter die Navigationslösung anhand von Trägheitsmessungen weiter propagieren. Ohne externe Beobachtung hat das System jedoch weniger Möglichkeiten, seine Fehlerzustände zu begrenzen. Folglich nimmt die Unsicherheit mit anhaltendem Ausfall zu. Sobald wieder GNSS-Messungen verfügbar sind, vergleicht der Filter diese mit der Trägheitslösung und nutzt die resultierende Innovation, um den geschätzten Zustand und die aufgelaufenen Fehler zu korrigieren. Dies ermöglicht dem GNSS/INS-System einen reibungslosen Übergang zwischen GNSS-gestützter Navigation und Trägheits-Propagation.