Zwiększanie precyzji w złożonych środowiskach
Chociaż georeferencja bezpośrednia (DG) jest podstawową metodą tworzenia map w środowiskach zewnętrznych, rzadko stosuje się ją w pomieszczeniach lub w środowiskach o znacząco utrudnionym dostępie do sygnału GNSS. DG działa poprzez łączenie danych z INS (pozycja i orientacja) z danymi z czujników (takich jak LiDAR lub obrazy z kamery), aby dokładnie określić położenie obserwowanych obiektów bez konieczności korzystania z licznych, wstępnie zwymiarowanych punktów kontrolnych (GCP).
Jednakże, ponieważ GNSS jest niedostępny w pomieszczeniach, tradycyjnej georeferencji bezpośredniej nie można zastosować w przestrzeniach całkowicie zamkniętych. W wielu przypadkach mapowanie odbywa się w sposób hybrydowy, obejmujący zarówno środowiska wewnętrzne, jak i zewnętrzne.
Podczas gdy większość osób polega na konwencjonalnych technologiach mapowania w takich scenariuszach, wybór odpowiedniego INS i oprogramowania do post-processingu może rozszerzyć korzyści płynące z georeferencji bezpośredniej na te przypadki użycia. Integrując precyzyjny INS o niskim dryfie z zaawansowanym oprogramowaniem do post-processingu, możliwe jest utrzymanie dokładnego, bezpośrednio georeferencyjnego rozwiązania przez dłuższy czas. Algorytmy oparte na percepcji, takie jak SLAM, mogą bezpośrednio wykorzystywać to precyzyjne pozycjonowanie w celu dalszej poprawy dokładności mapowania.
Takie podejście umożliwia tworzenie map wewnętrznych w pełni zsynchronizowanych z absolutnym rozwiązaniem pozycjonowania i układem odniesienia współrzędnych (datum). W rezultacie usprawnia to przepływ pracy i poprawia współpracę, zapewniając spójność przestrzenną w zbiorach danych wewnętrznych i zewnętrznych.
Systemy inercyjne dla rozwiązań mapowania wnętrz
W środowiskach w pełni zamkniętych, gdzie GNSS jest niedostępny, mapowanie opiera się na inercyjnych jednostkach pomiarowych (IMU) w połączeniu z algorytmami opartymi na percepcji, takimi jak Simultaneous Localization and Mapping (SLAM). W przeciwieństwie do tradycyjnego bezpośredniego georeferowania, to podejście nie zależy od GNSS, ale zamiast tego wykorzystuje dane IMU wraz z LiDAR-em, kamerami lub czujnikami głębokości, aby utrzymać dokładne pozycjonowanie.
SLAM działa poprzez ciągłe mapowanie otoczenia przy jednoczesnym szacowaniu pozycji systemu w nim. Jednak SLAM sam w sobie może cierpieć z powodu dryftu, szczególnie w obszarach ubogich w cechy charakterystyczne lub w dynamicznych środowiskach. Wysokiej klasy IMU odgrywają kluczową rolę w stabilizacji mapowania opartego na SLAM, zapewniając spójne śledzenie ruchu, nawet gdy dane wizualne są zawodne. Dzięki integracji precyzyjnego IMU o niskim dryfcie, możliwe jest poprawienie wydajności SLAM w zastosowaniach mapowania.
Rzeczywiście, IMU zredukuje akumulację dryftu, utrzymując dokładne pozycjonowanie przez dłuższy czas i poprawi niezawodność w warunkach słabej widoczności, takich jak ciemne pomieszczenia lub korytarze bez cech charakterystycznych. To połączenie umożliwia tworzenie dokładnych map wnętrz, które pozostają spójne przestrzennie i dobrze dopasowane do zewnętrznych zbiorów danych.
W rezultacie system usprawnia przepływ pracy i poprawia współpracę w zakresie mapowania, nawet w środowiskach, w których GNSS jest całkowicie niedostępny.
Poznaj nasze rozwiązania do mapowania wnętrz
Nasze produkty do pomiaru ruchu i nawigacji bezproblemowo integrują się z systemami mapowania wnętrz. Nasze najnowocześniejsze systemy inercyjne zapewniają dokładność i niezawodność potrzebną do tworzenia wysokiej jakości map wnętrz, nawet w najtrudniejszych środowiskach.
Niezależnie od tego, czy używasz robotów mobilnych, czy systemów przenośnych do mapowania wnętrz, nasze produkty oferują precyzję, wydajność i przepływ pracy potrzebne do tworzenia dokładnych map. Nasze systemy idealnie nadają się do wielu zastosowań, w tym inspekcji przemysłowych, zarządzania obiektami, reagowania w sytuacjach awaryjnych i innych.
Quanta Plus
Qinertia GNSS-INS
Pulse-40
Broszura o zastosowaniach mapowania
Otrzymaj naszą broszurę prosto na swoją skrzynkę odbiorczą!
Studia przypadków
Zapoznaj się z naszymi studiami przypadków, aby zobaczyć, jak zespoły na całym świecie z powodzeniem zintegrowały nasze rozwiązania inercyjne z różnymi aplikacjami mapowania wnętrz. Od robotów magazynowych poruszających się po złożonych obiektach, po drony tworzące dokładne mapy 3D przestrzeni wewnętrznych, nasze produkty odegrały kluczową rolę w poprawie wydajności i dokładności projektów mapowania.
Zobacz rzeczywiste przykłady naszych systemów w akcji. Przeczytaj nasze studia przypadków, aby zrozumieć, w jaki sposób SBG Systems może zapewnić precyzję i niezawodność Twoim rozwiązaniom mapowania.
Oni o nas mówią
Naszymi klientami są zarówno producenci przemysłowi, jak i zespoły reagowania kryzysowego, którzy polegają na naszych systemach inercyjnych w celu tworzenia dokładnych i niezawodnych map w środowiskach pozbawionych sygnału GNSS.
Dołącz do grona naszych zadowolonych klientów i dowiedz się więcej o tym, jak możemy wspierać Twoje potrzeby w zakresie mapowania wnętrz dzięki naszym wiodącym w branży rozwiązaniom.
Odkryj inne zastosowania w geodezji
Wykorzystaj możliwości naszych zaawansowanych rozwiązań nawigacji inercyjnej dla różnorodnych potrzeb pomiarowych. Obsługują one operacje lądowe, powietrzne i morskie. Nasza technologia zapewnia niezawodne dane, wysoką precyzję i stałą wydajność we wszystkich środowiskach.
Masz pytania?
Interesuje Cię, jak działają systemy mapowania wnętrz? Chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak systemy inercyjne przyczyniają się do dokładnego mapowania w środowiskach pozbawionych sygnału GNSS? Nasza sekcja FAQ zawiera najczęściej zadawane pytania dotyczące systemów mapowania wnętrz, w tym informacje o technologiach, najlepszych praktykach oraz o tym, jak zintegrować nasze produkty z Twoimi rozwiązaniami.
Czym jest system pozycjonowania w pomieszczeniach?
System pozycjonowania w pomieszczeniach (IPS) to specjalistyczna technologia, która dokładnie identyfikuje lokalizację obiektów lub osób w zamkniętych przestrzeniach, takich jak budynki, gdzie sygnały GNSS mogą być słabe lub nie istnieć. IPS wykorzystuje różne techniki w celu dostarczenia precyzyjnych informacji o położeniu w miejscach takich jak centra handlowe, lotniska, szpitale i magazyny.
IPS może wykorzystywać kilka technologii do określania lokalizacji, w tym:
- Wi-Fi: Wykorzystuje siłę sygnału i triangulację z wielu punktów dostępu do oszacowania pozycji.
- Bluetooth Low Energy (BLE): Wykorzystuje beacony, które wysyłają sygnały do pobliskich urządzeń w celu śledzenia.
- Ultradźwięki: Wykorzystuje fale dźwiękowe do dokładnego wykrywania lokalizacji, często za pomocą czujników urządzeń mobilnych.
- RFID (Radio-Frequency Identification): Wykorzystuje znaczniki umieszczone na przedmiotach do śledzenia w czasie rzeczywistym.
- Inercyjne Jednostki Pomiarowe (IMU): Czujniki te monitorują ruch i orientację, zwiększając dokładność pozycjonowania w połączeniu z innymi metodami.
Szczegółowa mapa cyfrowa przestrzeni wewnętrznej jest niezbędna do dokładnego pozycjonowania, podczas gdy urządzenia mobilne lub specjalistyczny sprzęt zbierają sygnały z infrastruktury pozycjonowania.
IPS usprawnia nawigację, śledzi zasoby, wspomaga służby ratunkowe, analizuje zachowania klientów w handlu detalicznym i integruje się z systemami inteligentnych budynków, znacznie poprawiając efektywność operacyjną tam, gdzie tradycyjny GNSS zawodzi.
Co oznacza SLAM?
SLAM, czyli Simultaneous Localization and Mapping (jednoczesna lokalizacja i mapowanie), to technika obliczeniowa stosowana w robotyce i wizji komputerowej do tworzenia mapy nieznanego otoczenia przy jednoczesnym śledzeniu położenia obiektu w tym otoczeniu. Jest to szczególnie przydatne w scenariuszach, w których system GNSS jest niedostępny, na przykład w pomieszczeniach zamkniętych lub na obszarach o gęstej zabudowie miejskiej.
Systemy SLAM określają pozycję i orientację obiektu w czasie rzeczywistym. Obejmuje to śledzenie ruchu robota lub urządzenia podczas poruszania się po otoczeniu. Podczas gdy obiekt się porusza, system SLAM tworzy mapę otoczenia. Może to być reprezentacja 2D lub 3D, rejestrująca układ, przeszkody i cechy otoczenia.
Systemy te często wykorzystują wiele czujników, takich jak kamery, LiDAR lub inercyjne jednostki pomiarowe (IMU), do zbierania danych o otoczeniu. Dane te są łączone w celu poprawy dokładności zarówno lokalizacji, jak i mapowania.
Algorytmy SLAM przetwarzają napływające dane w celu ciągłego aktualizowania mapy i położenia obiektu. Obejmuje to złożone obliczenia matematyczne, w tym techniki filtrowania i optymalizacji.
Czym jest fotogrametria?
Fotogrametria to nauka i technika wykorzystywania zdjęć do pomiaru i mapowania odległości, wymiarów i cech obiektów lub środowisk. Analizując nakładające się obrazy wykonane pod różnymi kątami, fotogrametria umożliwia tworzenie dokładnych modeli 3D, map lub pomiarów. Proces ten działa poprzez identyfikację wspólnych punktów na wielu fotografiach i obliczanie ich pozycji w przestrzeni, z wykorzystaniem zasad triangulacji.
Fotogrametria jest szeroko stosowana w różnych dziedzinach, takich jak:
- Fotogrametryczne mapowanie topograficzne: Tworzenie map 3D krajobrazów i obszarów miejskich.
- Architektura i inżynieria: Do dokumentacji budynków i analizy strukturalnej.
- Fotogrametria w archeologii: Dokumentowanie i rekonstrukcja stanowisk i artefaktów.
- Lotnicze pomiary fotogrametryczne: Do pomiarów gruntów i planowania budowy.
- Leśnictwo i rolnictwo: Monitorowanie upraw, lasów i zmian w użytkowaniu gruntów.
Połączenie fotogrametrii z nowoczesnymi dronami lub UAV (bezzałogowymi statkami powietrznymi) umożliwia szybkie zbieranie zdjęć lotniczych, co czyni ją wydajnym narzędziem do projektów inwentaryzacyjnych, budowlanych i monitoringu środowiska na dużą skalę.
Czym jest LiDAR?
LiDAR (Light Detection and Ranging) to technologia zdalnego pomiaru, która wykorzystuje światło laserowe do pomiaru odległości od obiektów lub powierzchni. Emitując impulsy laserowe i mierząc czas potrzebny światłu na powrót po uderzeniu w cel, LiDAR może generować precyzyjne, trójwymiarowe informacje o kształcie i charakterystyce otoczenia. Jest powszechnie stosowany do tworzenia map 3D powierzchni Ziemi, struktur i roślinności w wysokiej rozdzielczości.
Systemy LiDAR są szeroko stosowane w różnych branżach, w tym:
- Mapowanie topograficzne: Do pomiaru krajobrazów, lasów i środowisk miejskich.
- Autonomiczne pojazdy Lidar: Do nawigacji i wykrywania przeszkód.
- Rolnictwo: Do monitorowania upraw i stanu pól.
- Monitoring środowiska: Do modelowania powodzi, erozji wybrzeży i innych.
Czujniki LiDAR mogą być montowane na dronach, samolotach lub pojazdach, umożliwiając szybkie zbieranie danych na dużych obszarach. Technologia ta jest ceniona za zdolność do dostarczania szczegółowych, dokładnych pomiarów nawet w trudnych warunkach, takich jak gęste lasy lub nierówny teren.
Co to jest IMU?
Inertial Measurement Unit (IMU) to kompaktowy moduł czujnika, który mierzy ruch i orientację platformy, rejestrując jej przyspieszenia liniowe i prędkości obrotu. U podstaw IMU integruje trzy akcelerometry i trzy żyroskopy rozmieszczone wzdłuż osi ortogonalnych, aby zapewnić sześć stopni pomiaru.
Akcelerometry wykrywają, jak platforma przyspiesza w przestrzeni, podczas gdy żyroskopy śledzą, jak się obraca. Przetwarzając te pomiary razem, IMU dostarcza precyzyjnych informacji o zmianach prędkości, orientacji i kursu bez polegania na jakichkolwiek zewnętrznych sygnałach. To sprawia, że IMU są niezbędne do nawigacji w środowiskach, w których GPS jest niedostępny, zawodny lub celowo zakłócany. Ich wydajność zależy w dużym stopniu od jakości czujników, kalibracji i tego, jak dobrze kontrolowane są błędy—takie jak odchylenia, szumy, współczynniki skali i niewspółosiowości.
Wysokiej klasy IMU obejmują zaawansowaną kalibrację, kompensację termiczną, filtrowanie wibracji i mechanizmy stabilizacji odchyleń, aby zapewnić, że błędy nie kumulują się szybko w czasie. Ze względu na te cechy, IMU są używane w szerokim zakresie zastosowań—od UAV, amunicji krążącej i pojazdów autonomicznych po AUV, robotykę i przemysłowe systemy stabilizacji—zapewniając niezawodną, ciągłą świadomość ruchu i orientacji nawet w najtrudniejszych warunkach operacyjnych.
Czym jest układ odniesienia?
Układ odniesienia to zasadniczo system współrzędnych, którego używasz do opisywania pozycji, ruchu i orientacji obiektów. W nawigacji inercyjnej stanowi on matematyczną podstawę, która pozwala wyrazić pomiary z czujników — takich jak akcelerometry, żyroskopy i magnetometry — w spójny i zrozumiały sposób.
Każdy wektor, z którym pracujesz (przyspieszenie, prędkość, orientacja), jest zdefiniowany względem wybranego układu, dlatego wybór i zrozumienie tych układów ma kluczowe znaczenie. W praktyce mamy do czynienia z dwiema szerokimi kategoriami: układami inercjalnymi i układami nieinercjalnymi.
Układ inercjalny to taki, który jest idealnie w spoczynku lub porusza się ze stałą prędkością, bez obrotu lub przyspieszenia; pozwala on na bezpośrednie stosowanie praw Newtona. Ponieważ prawdziwe układy inercjalne nie istnieją na Ziemi, przybliżamy je — zazwyczaj używając układu inercjalnego wyśrodkowanego na Ziemi (ECI) dla zastosowań na dużych wysokościach lub w przestrzeni kosmicznej.
W większości operacji lądowych i morskich polegamy na układach nieinercjalnych, takich jak układ ECEF (Earth-Centered Earth-Fixed) lub lokalne układy nawigacyjne, takie jak North-East-Down (NED) lub East-North-Up (ENU). Układy te obracają się wraz z Ziemią i uwzględniają grawitację, dlatego równania ruchu muszą być kompensowane o efekty Coriolisa i siły odśrodkowej.
W INS układ związany z platformą (body frame) jest tym, w którym mierzone są surowe dane z IMU; układ nawigacyjny (navigation frame) jest tym, w którym chcesz wyrazić prędkość, orientację i pozycję; a układ inercjalny (inertial frame) znajduje się powyżej nich jako idealny matematyczny punkt odniesienia. Transformacje między tymi układami — obsługiwane za pomocą macierzy rotacji, quaternionów lub macierzy kosinusów kierunkowych — pozwalają systemowi propagować orientację i integrować przyspieszenia w prędkość i pozycję. Ostatecznie, układ odniesienia zapewnia wspólny “język”, który przekształca surowe pomiary inercyjne w użyteczne informacje nawigacyjne.
