フォーミュラ・スチューデント・ドライバーレス – チャルマース・チーム
チャルマース工科大学は、自動運転車にEllipse-N INS/GNSSを搭載しました。
「センサーの性能とロバスト性に大変満足しています。」 | エミール・R氏（Chalmers Formula Student Driverless エンジニアリングマネージャー）
フォーミュラ・スチューデント無人運転コンテスト
フォーミュラ・スチューデントの自動運転コンテストでは、制動、加速、スキッドパッド試験、サーキット走行など、さまざまな課題が課されます。
技術分野の研究と教育に重点を置くスウェーデンの大学、チャルマース工科大学が、2018年の同イベントに参加しました。
Chalmersのチームは、GNSS受信機を内蔵した小型慣性航法システムであるEllipse-Nを、自動運転車に搭載しました。
堅牢で安定性に優れた慣性航法センサー
このセンサーの性能と堅牢性には非常に満足しました。私たちが実施した数百時間にわたるテストの間、このセンサーに明らかな不具合は見られませんでした。
慣性センサーのドリフトは一切発生せず、特に優れたヨーレートの推定値には非常に感銘を受けました。GNSSシステムも非常に頑丈で安定しており、GNSSの受信不良による問題が起きたことは一度もなく、常に十分な数の衛星を捕捉できていました。
Cライブラリのおかげで、統合が容易です
提供されているC言語ライブラリを使用することで、Ellipse-Nを自社のソフトウェアフレームワークに非常に簡単に統合できました。当社のフレームワークではDockerコンテナでホストされるマイクロサービスを使用しており、センサーからのデータは1つのマイクロサービスによって読み込まれました。
そのため、マイクロサービスが自動かつシームレスにビルドできることが重要でした。提供されたライブラリのおかげで、必要なコードをDockerイメージに簡単に組み込み、ライブラリとインターフェースする自社コードと一緒にビルドすることができました。
単なるバイナリ提供であれば、センサーの生データを自力で読み取って解析する必要があったため、このライブラリは我々のケースにおいて非常に有用でした。提供されているサンプルやドキュメントのおかげで、ライブラリの利用や、必要なマイクロサービスへのEllipse-Nの組み込みが非常に簡単に行えました。
このような状況では、アンテナは1本か2本か？
Ellipse-Nのようなシングルアンテナ慣性航法システム（INS）でも非常に高精度な姿勢・航法データが得られますが、Ellipse-DのようなデュアルアンテナINSを使用すれば、静止状態からでもより迅速な初期化が可能になります。
INSを選択する際には、このような機能を考慮する必要があります。「最適な見出し方法の選択方法」についての詳細をご覧ください。
「慣性センサーのドリフトは一切発生せず、特に優れたヨーレートの推定値には非常に感銘を受けました。」 | エミル・R（エンジニアリングマネージャー）
Ellipse-N
Ellipse-Nは、デュアルバンド・4周波のGNSS受信機を統合した、コンパクトかつ高性能なRTK慣性航法システム（INS）です。ロール、ピッチ、方位、ヒーブ（上下動）に加え、センチメートル精度のGNSS位置情報を提供します。
Ellipse-Nセンサーは、動的な環境や過酷なGNSS条件に最適ですが、磁気方位を使用して低ダイナミックなアプリケーションで動作させることも可能です。
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ご質問はありますか？
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GNSSとGPSの違いとは？
GNSSはGlobal Navigation Satellite Systemの略であり、GPSはGlobal Positioning Systemの略です。これらの用語はしばしば混同して使用されますが、衛星測位システム内では異なる概念を指します。
GNSSは全ての衛星測位システムの総称であり、GPSは特に米国のシステムを指します。GNSSはより包括的なグローバルカバレッジを提供する複数のシステムを含みますが、GPSはそのシステムの一つに過ぎません。
複数のシステムからのデータを統合することにより、GNSSでは精度と信頼性が向上しますが、GPS単体では衛星の可用性や環境条件によって制限を受ける場合があります。
AHRSとINSの違いは何ですか？
姿勢方位基準装置（AHRS）と慣性航法システム（INS）の主な違いは、その機能と提供するデータの範囲にあります。
AHRSは姿勢情報、具体的には車両やデバイスの姿勢（ピッチ、ロール）および方位（ヨー）を提供します。通常、ジャイロスコープ、加速度計、磁気センサーなどのセンサーを組み合わせて使用し、姿勢を計算して安定化させます。AHRSは3軸（ピッチ、ロール、ヨー）の角度位置を出力するため、システムは空間内での自身の方向を把握することができます。航空機、UAV、ロボット工学、海洋システムなどで広く使用されており、車両の制御や安定化に不可欠な正確な姿勢および方位データを提供します。
INSは、（AHRSのように）姿勢データを提供するだけでなく、時間の経過に伴う車両の位置、速度、加速度も追跡します。GNSSのような外部基準に依存せず、慣性センサーを使用して3次元空間での動きを推定します。AHRSに搭載されているセンサー（ジャイロスコープ、加速度計）を組み合わせるだけでなく、位置や速度を追跡するための高度なアルゴリズムが含まれている場合もあり、精度を向上させるためにGNSSなどの外部データと統合されることがよくあります。
要約すると、AHRSは姿勢（姿勢角および方位）に焦点を当てているのに対し、INSは位置、速度、姿勢を含むナビゲーションデータの完全なスイートを提供します。
IMUとINSの違いは何ですか？
慣性計測装置（IMU）と慣性航法システム（INS）の違いは、その機能性と複雑さにあります。
IMU（慣性計測装置）は、加速度計とジャイロスコープによって測定された、車両の線形加速度と角速度に関する生データを提供します。ロール、ピッチ、ヨー、および動きに関する情報を提供しますが、位置や航法のデータは計算しません。IMUは、位置や速度を決定するための外部処理向けに、移動と向きに関する本質的なデータを中継するように特別に設計されています。
一方で、INS（慣性航法システム）は、IMUデータと高度なアルゴリズムを組み合わせて、経時的な車両の位置、速度、姿勢を計算します。センサーフュージョンおよび統合のためにカルマンフィルタリングなどの航法アルゴリズムを組み込んでいます。INSは、GNSSのような外部測位システムに依存することなく、位置、速度、姿勢を含むリアルタイムの航法データを提供します。
この航法システムは通常、軍用UAV、船舶、潜水艦など、GNSSが利用できない環境をはじめとする、包括的な航法ソリューションを必要とする用途で利用されます。
INS は、外部の補助センサーからの入力を受け付けますか？
慣性航法システム（INS）は、エアデータセンサー、磁気センサー、オドメーター、DVL、その他の補助センサーからの入力を受け付けます。
この統合により、INSは特にGNSS電波障害環境において、非常に多用途で信頼性の高いものとなります。
これらの外部センサーは、補完的なデータを提供することで、INS の全体的な性能と精度を向上させます。
