L'accoppiamento stretto rappresenta una strategia avanzata di fusione dati fondamentale per un'integrazione robusta e ad alta precisione tra Global Navigation Satellite System (GNSS) e Inertial Navigation System (INS). Questo approccio combina i punti di forza di entrambi i sistemi—stabilità a lungo termine dal GNSS e precisione a breve termine ad alta frequenza dall'INS—fondendo le loro misurazioni principali direttamente all'interno di un singolo stimatore, tipicamente un filtro di Kalman. Le prestazioni migliorano drasticamente, specialmente quando i segnali GNSS sono parzialmente bloccati o degradati.
I ricevitori GNSS determinano la posizione misurando il tempo di propagazione dei segnali da più satelliti. Questo processo fornisce fix di posizione assoluti con una precisione che dipende dalla visibilità e dalla geometria dei satelliti. Tuttavia, il GNSS è suscettibile a interruzioni del segnale in ambienti come canyon urbani o foreste, il che porta a lacune nei dati e alla perdita di navigazione (drift).
I sistemi ad accoppiamento stretto utilizzano misurazioni dei parametri del segnale di ausilio per mitigare il drift in un INS. Rispetto ai sistemi ad accoppiamento lasco, l'accoppiamento stretto aggiorna gli stati di errore dell'INS, anche quando dati GNSS insufficienti impediscono di fissare una posizione. Questa situazione si verifica quando sono visibili meno di quattro satelliti GNSS, rendendo impossibile determinare una soluzione di posizione utilizzando esclusivamente le informazioni GNSS.
Nei sistemi ad accoppiamento lasco, questa situazione causa un'interruzione completa dei dati. Tuttavia, i sistemi ad accoppiamento stretto possono utilizzare misurazioni GNSS limitate, consentendo loro di mitigare parzialmente il drift dell'errore dell'INS.
Per raggiungere questo obiettivo, i sistemi ad accoppiamento stretto devono calibrare l'IMU (Inertial Measurement Unit) in tempo reale, concentrandosi in particolare sui periodi in cui il segnale GNSS è libero da ostruzioni. Questa calibrazione garantisce una conoscenza precisa del bias dell'IMU e addestra l'IMU ad anticipare la posizione futura del segnale GNSS (modellazione anticipatoria).
Consentendo all'IMU di valutare la validità e la precisione del segnale GNSS e di selezionare il segnale GNSS che corrisponde alla sua previsione, il sistema stabilisce una forte connessione tra l'IMU e il GNSS.
L'architettura a accoppiamento stretto
Il concetto fondamentale dell'accoppiamento stretto consiste nell'utilizzare le misurazioni di pseudorange e fase portante GNSS direttamente nella fase di aggiornamento dell'osservazione del Filtro di Kalman. Questo rappresenta un notevole scostamento dall'accoppiamento lasco, dove il Filtro di Kalman utilizza la soluzione di posizione e velocità GNSS autonoma e completamente elaborata.
In un sistema ad accoppiamento stretto, il vettore di stato del Filtro di Kalman include tipicamente gli stati di errore dell'INS:
- Errori di posizione (δr)
- Errori di velocità (δv)
- Errori di assetto (𝛙)
- Bias dei sensori IMU (accelerometro e giroscopio)
Il Filtro di Kalman utilizza le equazioni di meccanizzazione INS per la fase di propagazione temporale (predizione). Questo processo propaga gli stati INS in avanti utilizzando i dati IMU ad alta frequenza.
Vantaggi dell'accoppiamento stretto
L'accoppiamento stretto offre numerosi potenti vantaggi, in particolare per le applicazioni di post-elaborazione dove tutti i dati dei sensori sono disponibili dopo la missione. A differenza dell'accoppiamento lasco (loose coupling), che richiede una soluzione da almeno quattro satelliti GNSS per calcolare una posizione 3D, l'accoppiamento stretto necessita di un solo satellite visibile. Con una singola misurazione di pseudodistanza, il filtro di Kalman può comunque derivare un vettore di correzione dell'errore che limita efficacemente la deriva dell'INS. Questa capacità è vitale in aree parzialmente ostruite.
Utilizzando le misurazioni GNSS grezze, il filtraggio può modellare e stimare direttamente il bias dell'orologio del ricevitore GNSS all'interno del vettore di stato. Questo profondo livello di integrazione porta a una soluzione di navigazione complessiva più accurata e precisa, specialmente quando si combinano le misurazioni della fase portante per tecniche di post-elaborazione Real-Time Kinematic (RTK) o Precise Point Positioning (PPP).
Il processo di correzione integrato e senza interruzioni garantisce una qualità di navigazione più fluida e coerente. Gli algoritmi ponderano in modo ottimale i dati INS ad alta precisione con le osservazioni GNSS spesso rumorose. Durante le interruzioni GNSS, l'INS ben calibrato (grazie alla stima continua del bias) fornisce una soluzione di dead reckoning superiore.
La post-elaborazione implica un filtraggio in avanti e all'indietro. I dati vengono prima elaborati cronologicamente (filtro in avanti). Quindi, un filtro all'indietro elabora i dati in ordine inverso, utilizzando le stime finali in avanti come condizioni iniziali. Un livellatore a intervallo fisso (ad esempio, il livellatore di Rauch-Tung-Striebel) livella i risultati di entrambi i filtri. Questo passaggio di livellamento fornisce la soluzione di traiettoria più accurata e statisticamente ottimale, sfruttando tutti i dati disponibili lungo l'intera cronologia della missione. Ciò rende l'accoppiamento stretto uno standard d'oro per applicazioni ad alta precisione come la mappatura e il rilevamento.
