Stellar-40 Sistema de navegación inercial de grado táctico

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La navegación a estima es un método para navegar sin señales GNSS basándose en la inercia y otros datos de sensores para mantener un seguimiento continuo. Por lo general, cuando se pierde el GNSS, un sistema pierde su posición por completo. Con la navegación a estima, el sistema calcula una posición continua que derivará lentamente con el tiempo. La tasa de esta deriva depende de la calidad de la IMU interna y de la disponibilidad de sensores de ayuda externos.

El Stellar-40 utiliza nuestro protocolo propietario sbgECom, que emplea tramas de mensajes claramente definidas. Mediante estos mensajes predefinidos, el sistema puede integrar sin problemas datos de datos de aire, velocidades del cuerpo y posición absoluta de cualquier sensor externo capaz de proporcionar dicha información.

No, ya que no es necesario. El avanzado algoritmo de fusión de sensores del Stellar-40 calcula y estima automáticamente las condiciones del viento en tiempo real, lo que elimina la necesidad de que deba introducirlo manualmente.

Para plataformas terrestres, Stellar-40 admite una variedad de entradas de ayuda para mejorar la precisión de la navegación, especialmente en entornos donde el GNSS no está disponible (GNSS-denied). Estas incluyen odómetros de hardware (odometría de rueda), ayudas de velocidad de sensores externos (como LiDAR o sensores ópticos) y ayudas de posición absoluta.

La elección correcta depende de su entorno operativo. Recomendamos encarecidamente la versión amortiguada para plataformas expuestas a entornos severos y con vibraciones, como drones de ataque profundo o vehículos terrestres no tripulados (UGV). Si no está seguro de qué versión se adapta a su aplicación, nuestro equipo de asistencia está listo para ayudarle a tomar la decisión correcta.

¿Qué es el SBAS?

El sistema de aumento basado en satélites (SBAS) es una tecnología de aumento GNSS que mejora la precisión, integridad, disponibilidad y continuidad del posicionamiento por satélite. Desarrollado inicialmente para apoyar a la aviación, el SBAS se ha convertido en una valiosa ayuda a la navegación para aplicaciones como UAVs, navegación marina, agricultura de precisión, cartografía GIS, vehículos autónomos y sistemas de navegación inercial (INS). A diferencia de la cinemática en tiempo real (RTK) o el posicionamiento preciso de punto (PPP), el SBAS proporciona posicionamiento gratuito a nivel de metro sin requerir una estación base local o una conexión a Internet.

Un receptor GNSS autónomo determina su posición midiendo pseudorrangos de satélites pertenecientes a constelaciones como GPS, Galileo, GLONASS o BeiDou. Sin embargo, estas mediciones se ven afectadas por varias fuentes de error, incluidos la deriva del reloj del satélite, los errores de órbita (efemérides), el retardo ionosférico, el retardo troposférico, el ruido del receptor y los multicaminos (multipath). El SBAS estima continuamente el mayor de estos errores y difunde correcciones en tiempo real que mejoran significativamente la solución de navegación.

La arquitectura SBAS se basa en una red de estaciones de referencia topografiadas con precisión y distribuidas en una región. Estas estaciones monitorean continuamente las señales GNSS y comparan los rangos de los satélites medidos con sus posiciones conocidas para estimar los errores de reloj, órbita e ionosféricos del satélite. Las mediciones se transmiten a los centros de control maestros, que combinan los datos de todas las estaciones de referencia para generar mensajes de corrección e información de integridad. Estos mensajes se retransmiten luego a los satélites geoestacionarios que los envían de vuelta a los receptores GNSS compatibles con SBAS. El receptor aplica las correcciones antes de calcular su posición, reduciendo de manera efectiva las fuentes de error dominantes que afectan a las mediciones de pseudorrange.

Matemáticamente, el pseudorango corregido se puede expresar como:

Pcorregido​ = Pmedido​ − Δreloj ​− Δórbita​ − Δiono​

donde Pmedido es la medida de pseudorango original, Δreloj representa la corrección del reloj del satélite, Δórbita​ es la corrección orbital, y Δiono es la corrección del retardo ionosférico.

Estas correcciones suelen reducir los errores de posicionamiento horizontal GNSS autónomo de aproximadamente 3-10 metros a alrededor de 1-2 metros. Aunque este nivel de precisión es menor que el rendimiento a nivel centimétrico logrado con RTK o PPP, el SBAS ofrece una gran ventaja: el monitoreo de integridad. En lugar de simplemente mejorar la precisión de la posición, el SBAS evalúa continuamente el estado de salud de cada satélite monitoreado y alerta rápidamente a los usuarios si un satélite deja de ser confiable debido a anomalías en el reloj, errores orbitales o degradación de la señal. Esta capacidad es esencial para aplicaciones críticas para la seguridad donde los usuarios deben saber si se puede confiar en la solución de navegación.

Varios servicios regionales SBAS operan en todo el mundo. Estos incluyen WAAS en América del Norte, EGNOS en Europa, MSAS en Japón, GAGAN en India, SDCM en Rusia, KASS en Corea del Sur y SouthPAN en Australia y Nueva Zelanda. Los receptores GNSS multifrecuencia modernos generalmente admiten múltiples servicios SBAS de forma automática, según su ubicación geográfica.

Para los sistemas de navegación inercial, el SBAS proporciona una referencia GNSS más precisa y fiable que mejora el rendimiento de la fusión de sensores. Un filtro de Kalman extendido (EKF) utiliza las mediciones de posición y velocidad GNSS corregidas para acotar periódicamente la deriva acumulada por los sensores inerciales. En comparación con el GNSS autónomo, el SBAS reduce el ruido de medición y los sesgos relacionados con los satélites, lo que da como resultado actualizaciones de posición y velocidad más estables, al tiempo que proporciona información de integridad valiosa para los algoritmos de navegación. Sin embargo, el SBAS no aumenta la tasa de actualización del GNSS y no puede compensar las interrupciones del GNSS. Durante las interrupciones de señal, el rendimiento general de la navegación sigue dependido principalmente de la calidad de la IMU y de la eficacia del algoritmo de estimación del INS.

Por lo tanto, el SBAS es una excelente solución para aplicaciones que requieren un posicionamiento a nivel de metro gratuito y disponible globalmente con alta confiabilidad e integridad. Es especialmente adecuado para vehículos autónomos, vehículos aéreos no tripulados (UAV), navegación marina, agricultura y sistemas industriales donde una navegación robusta es más importante que lograr una precisión a nivel centimétrico. Cuando las aplicaciones exigen un posicionamiento de grado topográfico, RTK o PPP siguen siendo las técnicas de corrección preferidas, mientras que el SBAS sirve como una mejora confiable y ampliamente disponible para la navegación GNSS convencional.

Cómo los sistemas de navegación inercial mantienen el posicionamiento durante las interrupciones del GNSS

1 – Sistemas de navegación inercial e integración GNSS

Un sistema de navegación inercial (INS) determina la posición, la velocidad y la orientación a partir de mediciones inerciales integradas. En su núcleo, una unidad de medición inercial (IMU) combina tres acelerómetros y tres giróscopos. Los acelerómetros miden la fuerza específica, mientras que los giróscopos miden la velocidad angular a lo largo de tres ejes ortogonales.

El ordenador de navegación procesa estas mediciones a una alta frecuencia. Primero, integra las mediciones del giróscopo para estimar los cambios de actitud. A continuación, transforma la aceleración medida en el marco de navegación y compensa la gravedad y otros efectos conocidos. Finalmente, integra la aceleración para estimar la velocidad y la posición. Este proceso permite al INS propagar una solución de navegación continua sin depender de señales externas.

Cuando el GNSS está disponible, el INS suele funcionar como parte de una solución GNSS/INS integrada. El GNSS proporciona una referencia externa de posición y velocidad, mientras que la IMU proporciona mediciones de movimiento de alta frecuencia. El filtro de navegación combina ambas fuentes para estimar el estado del vehículo y acotar los errores inerciales.

Cuando las señales GNSS dejan de estar disponibles, el sistema pasa a la propagación inercial, un proceso conocido a menudo como navegación a estima. El INS continúa integrando las mediciones de los giróscopos y acelerómetros desde el último estado de navegación conocido. Como resultado, puede mantener salidas continuas de posición, velocidad y actitud durante la interrupción.

Sin embargo, la navegación inercial no elimina los errores de posicionamiento durante una interrupción. El sesgo del sensor, el ruido, los errores de factor de escala, la desalineación y otras imperfecciones se acumulan a través de la integración. En particular, los errores del acelerómetro afectan a la velocidad y luego a la posición, mientras que los errores del giróscopo afectan a la actitud y pueden introducir errores de posición adicionales a través de una compensación incorrecta de la gravedad.

Por lo tanto, la duración y la magnitud de una interrupción del GNSS influyen directamente en la incertidumbre de la posición resultante. Los sensores inerciales de mayor rendimiento reducen el crecimiento del error y permiten al sistema salvar interrupciones más largas antes de que la deriva acumulada adquiera importancia.

Con casi dos décadas de experiencia en ingeniería y fabricación de sensores inerciales, SBG Systems desarrolla tecnologías de IMU e INS diseñadas para proporcionar un rendimiento de navegación fiable cuando la disponibilidad de GNSS es limitada o está interrumpida.

2 – Filtrado de Kalman y fusión de sensores

La fusión de sensores permite que un sistema GNSS/INS combine mediciones con diferentes características. La IMU proporciona mediciones continuas de alta frecuencia, pero acumula errores con el tiempo. El GNSS proporciona una referencia de posición absoluta, pero puede dejar de estar disponible o actualizarse con menos frecuencia. Un filtro de navegación combina estas características complementarias para estimar el estado del vehículo.

El filtro de Kalman se utiliza ampliamente para este tipo de estimación de estados. En aplicaciones prácticas de INS, el sistema suele emplear un Filtro de Kalman Extendido (EKF) debido a que las ecuaciones que describen el movimiento y la actitud del vehículo no son lineales. El EKF mantiene una estimación del estado de navegación y su incertidumbre mientras procesa las mediciones de los sensores disponibles.

El proceso consta de dos pasos fundamentales: predicción y actualización de la medición.

Durante la predicción, el filtro utiliza el estado de navegación anterior y las últimas mediciones de la IMU para estimar el estado siguiente. También propaga la incertidumbre asociada. Durante la actualización de la medición, el filtro compara las mediciones externas disponibles con el estado predicho. A continuación, utiliza la diferencia, o innovación, para actualizar la estimación del estado y reducir su incertidumbre.

En un sistema GNSS/INS, las mediciones GNSS proporcionan las observaciones externas que limitan la deriva inercial. El filtro también puede estimar parámetros como los sesgos de los acelerómetros y giróscopos cuando el modelo del sistema y las mediciones disponibles permiten hacer dichos parámetros observables.

Esta distinción es importante: un filtro de Kalman no elimina simplemente todos los errores de cada sensor a bordo. En su lugar, estima el estado de navegación y los estados de error relevantes a partir de un modelo matemático y de las mediciones disponibles. Los errores residuales persisten porque las imperfecciones de los sensores, las imprecisiones de los modelos y las perturbaciones no observadas no se pueden eliminar por completo.

Cuando el GNSS deja de estar disponible, el filtro puede seguir propagando la solución de navegación utilizando las mediciones inerciales. Sin embargo, en ausencia de una observación externa, el sistema dispone de menos oportunidades para acotar sus estados de error y, en consecuencia, la incertidumbre aumenta a medida que se prolonga la interrupción. Cuando las mediciones GNSS vuelven a estar disponibles, el filtro las compara con la solución inercial y utiliza la innovación resultante para corregir el estado estimado y los errores acumulados. Esto permite al sistema GNSS/INS realizar una transición fluida entre la navegación asistida por GNSS y la propagación inercial.