La storia di successo di GRYFN: raggiungimento di precisione ed efficienza con Quanta Micro
GRYFN, pioniere nelle soluzioni di telerilevamento multimodale per i mercati della ricerca, ha ottenuto notevoli miglioramenti operativi integrando il nostro Quanta Micro (sistema di navigazione inerziale) nelle loro soluzioni UAV ed eseguendo la post-elaborazione dei dati tramite il nostro software, Qinertia.
Questa collaborazione ha fornito all'utente finale un' accuratezza a livello di centimetro, una riduzione dei costi del 10% in cinque anni e un'integrazione del flusso di lavoro semplificata.
“Su una scala da 0 a 5, il prodotto, il software, il supporto e i costi soddisfano o superano le aspettative – un 5.” | Matt Bechdol, CEO di GRYFN.
Core aziendale: telerilevamento multimodale
GRYFN è specializzata in soluzioni UAV di telerilevamento multimodale, ad alta precisione e pronte per la ricerca, che acquisiscono simultaneamente dati RGB, LiDAR e iperspettrali ad alta risoluzione.
La loro piattaforma di rilevamento di punta Gobi rappresenta un approccio completo alla raccolta di dati multimodali, progettata specificamente per i ricercatori che richiedono set di dati e analisi pronti per l'uso aziendale per guidare decisioni attuabili in agricoltura, monitoraggio ambientale, applicazioni di risorse naturali o ovunque sia richiesto un telerilevamento attivo e passivo accurato.
E tutta questa domanda qualificata li ha condotti alle nostre soluzioni in modo che potessero migliorare la loro piattaforma riducendo al contempo la complessità operativa e i costi per i clienti.
I requisiti che corrispondono alle nostre soluzioni
Le applicazioni impegnative di GRYFN richiedevano una soluzione di navigazione inerziale in grado di fornire precisione e accuratezza a livello di centimetro per i dati di traiettoria in tempo reale (RTK) e post-elaborati (PPK).
L'integrazione di imaging iperspettrale, LiDAR e sensori RGB su piattaforme UAV presenta sfide tecniche uniche.
Ogni modalità di sensore acquisisce dati a velocità diverse e richiede informazioni di posizionamento precise per consentire una fusione e un'analisi accurata dei dati.
Non sorprende che i requisiti di GRYFN dovessero includere anche:
- Dati GNSS-INS di alta qualità con una precisione di almeno 2 cm o superiore per una georeferenziazione diretta affidabile.
- Software facile da integrare con interfaccia a riga di comando e supporto SDK per flussi di lavoro di post-elaborazione.
- Infrastruttura di licenze aperta per ridurre la complessità della distribuzione per i clienti di ricerca distribuiti.
- Soluzioni economicamente vantaggiose, particolarmente importanti per gli istituti di ricerca con molteplici scenari di implementazione.
- Supporto tecnico reattivo per affrontare rapidamente le sfide di integrazione.
- Fattore di forma compatto con ottimizzazione di precisione, affidabilità, dimensioni e peso.
“Nel 2023, stavamo valutando le opzioni in base al fattore di forma, alle prestazioni e all'integrazione dell'hardware, ai costi e al valore per il cliente. Le nostre ricerche di settore ci hanno portato a 4 fornitori chiave e SBG ha vinto per la nostra nuova integrazione della piattaforma di rilevamento Gobi”, spiega Matt.
Integrazione e prestazioni di Quanta Micro
Abbiamo soddisfatto i requisiti di GRYFN attraverso la nostra soluzione Quanta Micro, un sistema di navigazione inerziale assistito da GNSS ultra-compatto e ad alte prestazioni, progettato specificamente per applicazioni di telerilevamento con drone in cui la precisione e i vincoli di spazio sono fondamentali.
- GRYFN ha integrato il sistema di navigazione Quanta Micro, operante in modalità doppia antenna e integrato in un PCB personalizzato. Questa configurazione consente al sistema di trasmettere dati GNSS-INS a più sensori contemporaneamente, supportando i requisiti di rilevamento multimodale di GRYFN.
- In questo caso, il fattore di forma di Quanta Micro si è dimostrato eccellente per i requisiti di integrazione di sensori compatti e multimodali di GRYFN.
- La configurazione a doppia antenna ha migliorato la precisione dell'orientamento e l'affidabilità del sistema, fattori critici per la determinazione precisa della traiettoria nelle applicazioni di ricerca.
- Il processo di integrazione hardware è stato semplificato dal nostro approccio progettuale, consentendo a GRYFN di concentrarsi sulle proprie capacità di telerilevamento principali piuttosto che sulle complessità del sistema di navigazione.
Uno dei punti salienti che siamo orgogliosi di sottolineare in ogni partnership come questa è il nostro impegno a fornire un supporto più stretto, specialmente durante le fasi in cui l'azienda sta ancora testando e determinando il modo migliore per integrare la tecnologia.
“I team di SBG sono stati reattivi alle domande e alle discussioni tecniche durante i confronti e i test iniziali, e il supporto è stato eccellente”, afferma Matt.
Il fattore X user-friendly di Qinertia
Inoltre, l'integrazione del nostro software di post-elaborazione, Qinertia, con il software GRYFN Processing Tool ha offerto notevoli miglioramenti del flusso di lavoro per le operazioni di GRYFN.
Il team ha trovato Qinertia facile da usare e intuitivo, con una documentazione completa che fornisce istruzioni e spiegazioni concise per ogni fase e impostazione dell'elaborazione.
Questo approccio software ha eliminato la necessità di scaricare i dati RINEX, a differenza delle soluzioni della concorrenza, semplificando il flusso di lavoro di elaborazione. Hanno anche elogiato la qualità della documentazione API, rilevando di aver richiesto un supporto minimo per l'integrazione lato software. Questa capacità di self-service ha ridotto i tempi di implementazione e i requisiti di supporto continuo.
Risultati misurabili e miglioramenti delle prestazioni
L'integrazione di GRYFN con i nostri sistemi ha portato a miglioramenti operativi misurabili su più fronti.
"La facilità di adozione per i clienti ha ridotto le esigenze di supporto, risparmiando tempo e attenzione," sottolinea Matt.
In sintesi, sono stati osservati impatti positivi significativi nella riduzione dei costi, nell'efficienza di elaborazione e nella soddisfazione del cliente, liberando anche il loro budget per altre esigenze essenziali.
Ciò si è rivelato particolarmente prezioso per le organizzazioni di ricerca che operano con budget limitati. GRYFN ha inoltre evidenziato in modo specifico risparmi significativi sugli abbonamenti software uniti a un'aumentata qualità della traiettoria.
Conclusione: Sviluppo del vantaggio competitivo
Quanta Micro e Qinertia hanno rafforzato la posizione competitiva di GRYFN attraverso:
- Struttura dei costi migliorata.
- Capacità prestazionali potenziate.
- Esperienza del cliente semplificata.
È sempre importante sottolineare che questi miglioramenti si traducono direttamente in una maggiore soddisfazione e fidelizzazione del cliente.
Il caso di studio di GRYFN convalida che la tecnologia di navigazione di precisione può offrire sia prestazioni tecniche che valore aziendale se adeguatamente integrata in sofisticate piattaforme di telerilevamento.
Con questa partnership, abbiamo fornito un riferimento convincente per raggiungere l'eccellenza operativa nella raccolta di dati basata su UAV.
Quanta Micro
Quanta Micro è un sistema di navigazione inerziale compatto e ad alte prestazioni assistito da GNSS, progettato per applicazioni con vincoli di spazio che richiedono eccezionale precisione e affidabilità.
Integra una IMU di livello topografico con un ricevitore GNSS multi-frequenza, quad-costellazione e algoritmi avanzati di fusione dei sensori per fornire un posizionamento a livello centimetrico e un orientamento preciso in ambienti difficili.
Il sistema è dotato di funzionalità a doppia antenna per prestazioni di direzione ottimali in condizioni di bassa dinamica, pur mantenendo un eccezionale funzionamento a singola antenna per payload UAV e applicazioni vincolate.
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Ha delle domande?
Benvenuti nella nostra sezione FAQ! Qui troverete le risposte alle domande più comuni sulle applicazioni che presentiamo. Se non trovate quello che state cercando, non esitate a contattarci direttamente!
Qual è la differenza tra IMU e INS?
La differenza tra un'Unità di Misura Inerziale (IMU) e un Sistema di Navigazione Inerziale (INS) risiede nella loro funzionalità e complessità.
Un'IMU (unità di misura inerziale) fornisce dati grezzi sull'accelerazione lineare e la velocità angolare del veicolo, misurate da accelerometri e giroscopi. Fornisce informazioni su rollio, beccheggio, imbardata e movimento, ma non calcola dati di posizione o navigazione. L'IMU è specificamente progettata per trasmettere dati essenziali su movimento e orientamento per l'elaborazione esterna al fine di determinare posizione o velocità.
D'altra parte, un INS (sistema di navigazione inerziale) combina i dati dell'IMU con algoritmi avanzati per calcolare la posizione, la velocità e l'orientamento di un veicolo nel tempo. Incorpora algoritmi di navigazione come il filtro di Kalman per la fusione e l'integrazione dei sensori. Un INS fornisce dati di navigazione in tempo reale, inclusi posizione, velocità e orientamento, senza fare affidamento su sistemi di posizionamento esterni come il GNSS.
Questo sistema di navigazione è tipicamente utilizzato in applicazioni che richiedono soluzioni di navigazione complete, in particolare in ambienti privi di GNSS, come UAV militari, navi e sottomarini.
Come vengono utilizzati i droni in agricoltura?
I droni sono sempre più utilizzati in agricoltura per migliorare la gestione delle colture e aumentare la produttività. Dotati di telecamere e sensori ad alta risoluzione, i droni agricoli forniscono immagini aeree e dati sullo stato di salute delle colture, sulle condizioni del suolo e sulla variabilità del campo. Ciò consente agli agricoltori di monitorare rapidamente ampie aree e identificare con precisione problemi come infestazioni di parassiti, carenze nutrizionali e stress idrico.
In agricoltura, i droni vengono utilizzati per l'applicazione precisa di input come fertilizzanti, pesticidi ed erbicidi. Grazie alla possibilità di mirare con precisione aree specifiche, i droni riducono gli sprechi e minimizzano l'impatto ambientale. Inoltre, assistono nella mappatura con droni in agricoltura e nella pianificazione della disposizione dei campi, nonché nel monitoraggio della crescita delle colture e delle rese nel tempo.
Nel complesso, i droni agricoli offrono un modo efficiente ed economico per raccogliere informazioni critiche, prendere decisioni informate e implementare interventi mirati, portando a una migliore gestione delle colture e all'uso delle risorse.
Cos'è la georeferenziazione nel rilevamento aereo?
La georeferenziazione è il processo di allineamento di dati geografici (come mappe, immagini satellitari o fotografie aeree) a un sistema di coordinate noto in modo che possano essere posizionati accuratamente sulla superficie terrestre.
Ciò consente di integrare i dati con altre informazioni spaziali, permettendo un'analisi e una mappatura precise basate sulla posizione.
Nel contesto del rilevamento, la georeferenziazione è essenziale per garantire che i dati raccolti da strumenti come LiDAR, telecamere o sensori sui droni siano mappati accuratamente alle coordinate del mondo reale.
Assegnando latitudine, longitudine e altitudine a ciascun punto dati, la georeferenziazione garantisce che i dati acquisiti riflettano l'esatta posizione e orientamento sulla Terra, il che è fondamentale per applicazioni quali la mappatura geospaziale, il monitoraggio ambientale e la pianificazione della costruzione.
La georeferenziazione in genere comporta l'utilizzo di punti di controllo con coordinate note, spesso ottenute tramite GNSS o rilievi a terra, per allineare i dati acquisiti con il sistema di coordinate.
Questo processo è fondamentale per la creazione di set di dati spaziali accurati, affidabili e utilizzabili.
Qual è la differenza tra RTK e PPK?
Il Real-Time Kinematic (RTK) è una tecnica di posizionamento in cui le correzioni GNSS vengono trasmesse in tempo quasi reale, tipicamente utilizzando un flusso di correzione in formato RTCM. Tuttavia, possono esserci delle sfide nell'assicurare le correzioni GNSS, in particolare la loro completezza, disponibilità, copertura e compatibilità.
Il vantaggio principale del PPK rispetto al post-processing RTK è che le attività di elaborazione dei dati possono essere ottimizzate durante il post-processing, inclusa l'elaborazione in avanti e all'indietro, mentre nell'elaborazione in tempo reale, qualsiasi interruzione o incompatibilità nelle correzioni e nella loro trasmissione porterà a un posizionamento di minore accuratezza.
Un primo vantaggio chiave del post-processing GNSS (PPK) rispetto al tempo reale (RTK) è che il sistema utilizzato sul campo non necessita di un datalink/radio per alimentare le correzioni RTCM provenienti dal CORS nel sistema INS/GNSS.
La principale limitazione all'adozione del post-processing è il requisito che l'applicazione finale agisca sull'ambiente. D'altra parte, se la tua applicazione può sopportare il tempo di elaborazione aggiuntivo necessario per produrre una traiettoria ottimizzata, migliorerà notevolmente la qualità dei dati per tutti i tuoi deliverable.
