백팩을 이용한 실내 매핑
Ellipse RTK INS SLAM 계산을INS , 라이다와 카메라를 동기화합니다.
"우리는 수년간 SBG Systems 특히 Ellipse 협력해 왔습니다. 우리는 항상 이 견고한 관성 센서들을 신뢰해 왔습니다." | VIAMETRIS 창립자, 제롬 N.
배낭 기반 모바일 스캐닝 시스템
bMS3D-360은 가장 까다로운 환경을 위해 설계되었습니다. 여기에는 2개의 Velodyne LiDAR 센서, 360 Lady-bug 카메라, Ellipse-D SBG 관성 항법 시스템(내부 L1/L2 GNSS 수신기 포함) 및 컴퓨터가 내장되어 있습니다.
7배 빨라진 워크플로우
워크플로는 간단합니다. 측량사가 시스템을 시작하고 태블릿에서 GNSS 및 관성 정보가 계산되는지 확인한 후 측량을 시작합니다.
사무실로 돌아온 사용자는 GNSS 후처리 소프트웨어를 실행하여 방향과 위치 정확도를 높인 다음 VIAMETRIS 소프트웨어를 사용하여 지오레퍼런스 및 포인트 클라우드 색상화를 수행합니다.
수집된 데이터는 가장 일반적인 설계 소프트웨어로 가져올 수 있습니다. 이 워크플로우는 기존 방식에 비해 7배나 빨라졌습니다.
누락된 데이터가 없으며 포인트 클라우드를 추가 측정에 사용할 수 있어 시간과 출장비를 절약할 수 있습니다.
bMS3D-360의 입증된 성능 외에도, 360 카메라를 접이식 기둥에 장착하여 설치 시 시야를 넓히고 접었을 때 보안을 강화하는 등 몇 가지 디테일이 시장에서 차이를 만듭니다(예: 주차장과 같이 일부 지붕은 매우 낮을 수 있음).
이 카메라는 치료 작업을 크게 간소화하는 유일한 백팩입니다. 포인트 클라우드에서 탐색할 때 사용자는 4개의 다른 카메라 시점을 보는 대신 360° 스캔된 환경의 고유한 사진을 열 수 있습니다.
GNSS 교란원에 직면하면 INS SLAM 기술이 제한적인 궤적을 유지합니다.
SLAM 계산을INS RTK INS
Ellipse L1/L2 GNSS 수신기를 통합한 초소형 관성 내비게이션 시스템입니다. 이 산업용 등급의 INS 내장된 확장 칼만 필터링 덕분에 롤, 피치, 방향, 위치를 계산합니다.
실시간으로 Ellipse 방향 데이터는 장비 자세를 수정하고 SLAM 계산 방향을 지원하는 데 사용됩니다.
실제로 SLAM 기반 방향이 20Hz로 제공되면 관성 기반 방향은 200Hz로 전달됩니다.
GNSS 수신기는 포인트 클라우드에 절대 위치를 제공하고 고도 제약 조건을 추가합니다. 또한 교란이 GNSS 영향을 미치는 경우 INS SLAM 기술이 실패하는 궤적을 유지합니다. 예를 들어, 주변에 LiDAR 측정을 위한 물체가 없는 주차장에서 INS 정확한 내비게이션을 보장합니다.
VIAMETRIS의 설립자 제롬 니노(Jérôme Ninot)는 이러한 선택에 대해 "우리가 SBG Systems 및 특히 Ellipse 시리즈와 협력한 것은 수년 전의 일입니다. 우리는 항상 이 견고한 관성 센서에 의존해 왔기 때문에 백팩용 GNSS 시스템을 선택할 때 Ellipse 이미 GNSS 수신기가 통합되어 있다는 점이 기뻤습니다."
제롬은 추가 장비를 통합하지 않는 것이 항상 시간을 절약하는 것이라고 강조합니다.
Ellipse-D
Ellipse 이중 안테나 및 이중 주파수 RTK GNSS 통합한 관성 항법 시스템GNSS 당사의 후처리 QinertiaGNSS .
로봇 및 지리 공간 애플리케이션을 위해 설계된 이 시스템은 오도미터 입력을 Pulse CAN OBDII와 융합하여 향상된 추측 항법 정확도를 제공합니다.
Ellipse-D 견적 요청
궁금한 점이 있으십니까?
FAQ 섹션에 오신 것을 환영합니다! 여기에서는 SBG Systems에서 소개하는 애플리케이션에 대한 가장 일반적인 질문에 대한 답변을 찾을 수 있습니다. 찾고 있는 내용이 없으면 언제든지 직접 문의하십시오!
GNSS 대 GPS란 무엇입니까?
GNSS는 Global Navigation Satellite System의 약자이고 GPS는 Global Positioning System의 약자입니다. 이러한 용어는 종종 상호 교환적으로 사용되지만 위성 기반 내비게이션 시스템 내에서 서로 다른 개념을 나타냅니다.
GNSS는 모든 위성 내비게이션 시스템에 대한 포괄적인 용어인 반면, GPS는 특히 미국 시스템을 지칭합니다. GNSS에는 보다 포괄적인 글로벌 커버리지를 제공하는 여러 시스템이 포함되어 있는 반면, GPS는 이러한 시스템 중 하나일 뿐입니다.
여러 시스템의 데이터를 통합하여 GNSS로 정확도와 신뢰성을 향상시킬 수 있지만, GPS만으로는 위성 가용성 및 환경 조건에 따라 제한이 있을 수 있습니다.
AHRS INS 차이점은 무엇인가요?
자세 및 방향 기준 시스템AHRS과 관성 항법 시스템(관성 항법 시스템)의 주요 차이점(INS)의 차이점은 기능과 제공하는 데이터의 범위에 있습니다.
AHRS는 차량 또는 장치의 자세(피치, 롤) 및 헤딩(요)과 같은 방향 정보를 제공합니다. 일반적으로 자이로스코프, 가속도계 및 자력계를 포함한 센서 조합을 사용하여 방향을 계산하고 안정화합니다. AHRS는 3축(피치, 롤, 요)으로 각도 위치를 출력하여 시스템이 공간에서 방향을 이해할 수 있도록 합니다. 항공, UAV, 로봇 공학 및 해양 시스템에서 정확한 자세 및 헤딩 데이터를 제공하는 데 자주 사용되며, 이는 차량 제어 및 안정화에 매우 중요합니다.
INS AHRS 같이 방향 데이터를 제공할 뿐만 아니라 시간에 따른 차량의 위치, 속도, 가속도도 추적합니다. 관성 센서를 사용하여 GNSS 같은 외부 참조에 의존하지 않고 3D 공간에서 움직임을 추정합니다. AHRS 사용되는 센서(자이로스코프, 가속도계)를 결합하지만 위치 및 속도 추적을 위한 고급 알고리즘을 포함할 수도 있으며, 정확도를 높이기 위해 GNSS 같은 외부 데이터와 통합하는 경우도 있습니다.
요약하면, AHRS 방향(자세 및 방향)에 초점을 맞추는 반면 INS 위치, 속도, 방향을 포함한 전체 내비게이션 데이터를 제공합니다.
IMU INS 차이점은 무엇인가요?
관성 측정 장치IMU와 관성 항법 시스템의 차이점(INS)의 차이점은 기능과 복잡성에 있습니다.
IMU (관성 측정 장치)는 가속도계와 자이로스코프로 측정한 차량의 선형 가속도 및 각 속도에 대한 원시 데이터를 제공합니다. 롤, 피치, 요, 모션에 대한 정보를 제공하지만 위치나 내비게이션 데이터는 계산하지 않습니다. IMU 위치나 속도를 결정하기 위한 외부 처리를 위해 움직임과 방향에 대한 필수 데이터를 전달하도록 특별히 설계되었습니다.
반면에 INS (관성 내비게이션 시스템)는 다음을 결합합니다. IMU 데이터와 고급 알고리즘을 결합하여 시간에 따른 차량의 위치, 속도, 방향을 계산합니다. 센서 융합 및 통합을 위해 칼만 필터링과 같은 내비게이션 알고리즘을 통합합니다. INS GNSS 같은 외부 위치 확인 시스템에 의존하지 않고 위치, 속도, 방향을 포함한 실시간 내비게이션 데이터를 제공합니다.
이 내비게이션 시스템은 일반적으로 종합적인 내비게이션 솔루션이 필요한 애플리케이션, 특히 군용 UAV, 선박, 잠수함 등 GNSS 사용할 GNSS 환경에서 활용됩니다.
드론 매핑을 위해 관성 시스템과 LIDAR를 어떻게 결합할 수 있습니까?
드론 매핑을 위해 SBG Systems의 관성 시스템과 LiDAR를 결합하면 정확한 지리 공간 데이터 캡처의 정확성과 신뢰성이 향상됩니다.
드론 기반 매핑 통합 작동 방식과 이점이 여기에 있습니다.
- 지구 표면까지의 거리를 측정하기 위해 레이저 펄스를 사용하는 원격 감지 방법으로, 지형 또는 구조물의 상세한 3D 맵을 생성합니다.
- SBG Systems INS 관성 측정 장치IMU와 GNSS 데이터를 결합하여 GNSS 환경에서도 정확한 위치, 방향(피치, 롤, 요) 및 속도를 제공합니다.
SBG의 관성 시스템은 LiDAR 데이터와 동기화됩니다. INS 드론의 위치와 방향을 정확하게 추적하고, LiDAR는 아래 지형이나 물체의 세부 정보를 캡처합니다.
드론의 정확한 자세를 파악함으로써 LiDAR 데이터를 3D 공간에서 정확하게 배치할 수 있습니다.
GNSS 구성 요소는 글로벌 포지셔닝을 제공하고 IMU 실시간 방향 및 이동 데이터를 제공합니다. 이 조합은 GNSS 신호가 약하거나 사용할 수 없는 경우(예: 높은 건물이나 울창한 숲 근처)에도 INS 드론의 경로와 위치를 계속 추적하여 일관된 LiDAR 매핑을 가능하게 합니다.
동시 로컬라이제이션과 매핑이란 무엇을 의미하나요?
동시적 위치 추정 및 지도 작성 (SLAM)은 로봇, 차량 또는 장치가 알려지지 않은 환경의 지도를 작성하는 동시에 해당 지도 내에서 자체 위치를 결정할 수 있도록 하는 계산 기술입니다.
카메라, LiDAR, 레이더, IMU, GNSS와 같은 다양한 센서의 데이터를 필터링 또는 최적화와 같은 알고리즘과 결합하여 실시간 매핑 및 내비게이션을 구현합니다.
SLAM을 통해 자율 시스템은 사전 지도 또는 GPS 없이도 주변 환경을 탐색하고 이해할 수 있습니다.
