Історія успіху компанії GRYFN: досягнення точності та ефективності завдяки Quanta Micro
Компанія GRYFN, піонер у сфері мультимодальних рішень дистанційного зондування для дослідницьких ринків, досягла значних операційних покращень завдяки інтеграції нашої системи Quanta Micro (інерціальна навігаційна система) у свої БПЛА-рішення та постобробці даних за допомогою нашого програмного забезпечення Qinertia.
Ця співпраця забезпечила кінцевому користувачеві сантиметрову точність, зниження витрат на 10% протягом п'яти років та оптимізовану інтеграцію робочого процесу.
«За шкалою від 0 до 5 продукт, програмне забезпечення, підтримка та вартість відповідають очікуванням або перевершують їх — 5». | Метт Бехдол (Matt Bechdol), генеральний директор GRYFN.
Основна діяльність компанії: мультимодальне дистанційне зондування
GRYFN спеціалізується на готових до досліджень високоточних багатомодальних рішеннях для дистанційного зондування на базі UAV, які одночасно отримують високо роздільну здатність RGB, LiDAR і гіперспектralні дані.
Їхня флагманська сенсорна платформа Gobi представляє комплексний підхід до збору багатомодальних даних, розроблений спеціально для дослідників, яким потрібні готові до використання на підприємстві набори даних та аналітика для прийняття обґрунтованих рішень у сільському господарстві, екологічному моніторингу, використанні природних ресурсів або будь-де, де вимагається точне активне та пасивне дистанційне зондування.
І саме цей кваліфікований попит привів їх до наших рішень, які дозволили їм удосконалити свою платформу, одночасно зменшивши операційні складнощі та витрати для клієнтів.
Вимоги, яким відповідають наші рішення
Вимогливі додатки GRYFN вимагали інерціального навігаційного рішення, здатного забезпечити сантиметрову точність для даних траєкторії в реальному часі (RTK) та після обробки (PPK).
Інтеграція гіперспектralних систем візуалізації, LiDAR та RGB-датчиків на платформах БПЛА створює унікальні технічні труднощі.
Кожен тип датчика збирає дані з різною частотою і потребує точної інформації про місцезнаходження для забезпечення точного об’єднання та аналізу даних.
Не дивно, що вимоги до GRYFN також мали включати:
- Високоякісні даніINS з точністю не менше 2 см для надійного прямого геореферування.
- Програмне забезпечення, яке легко інтегрувати, з інтерфейсом командного рядка та підтримкою SDK для робочих процесів постобробки.
- Відкрита інфраструктура ліцензування для спрощення розгортання у клієнтів, що займаються розподіленими дослідженнями.
- Економічно вигідні рішення, що особливо важливо для наукових установ, які мають різноманітні сценарії впровадження.
- Оперативна технічна підтримка для швидкого вирішення проблем з інтеграцією.
- Компактна конструкція з оптимізацією точності, надійності, розмірів та ваги.
«У 2023 році ми розглядали різні варіанти, беручи до уваги форм-фактор, продуктивність та інтеграцію обладнання, витрати й вигоду для клієнта. В результаті пошуків у нашій галузі ми зупинилися на чотирьох основних постачальниках, і компанія SBG виграла тендер на інтеграцію нашої новітньої сенсорної платформи Gobi», — пояснює Метт.
Micro та продуктивність Quanta Micro
Ми задовольнили вимоги GRYFN за допомогою нашого рішення Quanta Micro — надкомпактної, високопродуктивної інерціальної навігаційної системи з підтримкою GNSS, спеціально розробленої для додатків дистанційного зондування за допомогою дронів, де точність та обмеження простору мають критичне значення.
- У систему GRYFN інтегрованоMicro систему Quanta Micro , яка працює в режимі подвійної антени та вбудована в спеціальну друковану плату. Така конфігурація дозволяє системі одночасно передаватиINS на декілька датчиків, що відповідає вимогам GRYFN щодо мультимодального зондування.
- У цьому випадку форм-фактор Quanta Microчудово підійшов для потреб компанії GRYFN щодо інтеграції компактних мультимодальних датчиків.
- Конфігурація з двома антенами підвищила heading та надійність системи — фактори, що мають вирішальне значення для точного визначення траєкторії в наукових дослідженнях.
- Наш підхід до проектування спростив процес інтеграції апаратного забезпечення, що дозволило компанії GRYFN зосередитися на своїх основних функціях дистанційного зондування, а не на складнощах навігаційної системи.
Однією з головних переваг, яку ми з гордістю підкреслюємо в кожному подібному партнерстві, є наше прагнення надавати більш тісну підтримку, особливо на етапах, коли компанія ще тестує технологію та визначає найкращий спосіб її впровадження.
«Команда SBG оперативно реагувала на наші запитання та брала участь у технічних обговореннях під час проведення перших порівнянь і тестів, а рівень підтримки був просто чудовим», — зазначає Метт.
Зручний у використанні «X-фактор» від Qinertia
Крім того, інтеграція нашого програмного забезпечення для постобробки Qinertia з програмним забезпеченням GRYFN Processing Tool дозволила значно оптимізувати робочі процеси компанії GRYFN.
Команда визнала Qinertia зручним та простим у використанні, а вичерпна документація містила чіткі інструкції та пояснення щодо кожного етапу обробки та налаштування.
На відміну від конкурентних рішень, цей програмний підхід усунув необхідність завантаження даних RINEX, що спростило робочий процес обробки. Команда також високо оцінила якість документації API, зазначивши, що для інтеграції програмного забезпечення знадобилася мінімальна підтримка. Ця можливість самообслуговування скоротила час впровадження та зменшила потреби у постійній підтримці.
Вимірювані результати та підвищення ефективності
Інтеграція GRYFN з нашими системами забезпечила відчутне поліпшення операційної діяльності в багатьох аспектах.
«Простота впровадження для клієнтів зменшила потреби у технічній підтримці, що дозволило заощадити час і зосередитися на інших завданнях», — підкреслює Метт.
Коротко кажучи, було зафіксовано значний позитивний вплив у плані скорочення витрат, підвищення ефективності обробки даних та задоволеності клієнтів, що також дозволило звільнити кошти в їхньому бюджеті для інших важливих потреб.
Це виявилося особливо цінним для науково-дослідних організацій, що працюють в умовах обмеженого бюджету. Компанія GRYFN також окремо відзначила значну економію на передплаті програмного забезпечення у поєднанні з підвищенням якості траєкторій.
Висновок: Формування конкурентних переваг
Компанії Quanta Micro Qinertia зміцнили конкурентні позиції GRYFN завдяки:
- Оптимізована структура витрат.
- Покращені експлуатаційні характеристики.
- Оптимізований досвід взаємодії з клієнтами.
Завжди важливо підкреслювати, що ці вдосконалення безпосередньо сприяють підвищенню рівня задоволеності та утримання клієнтів.
Приклад з практики компанії GRYFN підтверджує, що технологія точної навігації може забезпечити як технічну ефективність, так і комерційну цінність за умови її правильної інтеграції у сучасні платформи дистанційного зондування.
Завдяки цьому партнерству ми надали переконливий приклад досягнення операційної досконалості у сфері збору даних за допомогою безпілотних літальних апаратів.
Quanta Micro
Quanta Micro — це компактна високопродуктивна інерціальна навігаційна система з підтримкою GNSS, розроблена для додатків з обмеженим простором, які вимагають виняткової точності та надійності.
Вона об'єднує IMU геодезичного класу з багаточастотним чотирисузірковим приймачем GNSS та передовими алгоритмами злиття датчиків для забезпечення сантиметрової точності позиціювання та точної орієнтації в складних умовах.
Система має можливість підключення двох антен для оптимальної продуктивності heading в умовах низької динаміки, зберігаючи при цьому виняткову роботу з однією антеною для корисних навантажень БПЛА та обмежених додатків.
Запитайте ціну на Quanta Micro
У вас є питання?
Ласкаво просимо до розділу «Часті запитання»! Тут ви знайдете відповіді на найпоширеніші запитання щодо програм, які ми презентуємо. Якщо ви не знайдете потрібної інформації, звертайтеся до нас безпосередньо!
У чому полягає різниця між IMU INS?
Різниця між Інерціальним вимірювальним блоком (IMU) та інерціальною навігаційною системою (INS) полягає в їхній функціональності та складності.
IMU (інерціальний вимірювальний блок) надає сирі дані про лінійне прискорення та кутову швидкість транспортного засобу, виміряні акселерометрами та гіроскопами. Він постачає інформацію про roll, pitch, кут рискання (yaw) та рух, але не обчислює дані про положення чи навігацію. IMU спеціально розроблений для передачі важливих даних про рух та орієнтацію для зовнішньої обробки з метою визначення положення або швидкості.
З іншого боку, INS (інерціальна навігаційна система) поєднує дані IMU з передовими алгоритмами для обчислення положення, швидкості та орієнтації транспортного засобу з часом. Вона включає навігаційні алгоритми, такі як фільтрація Калмана для злиття та інтеграції датчиків. INS надає навігаційні дані в реальному часі, включаючи положення, швидкість та орієнтацію, не покладаючись на зовнішні системи позиціонування, такі як GNSS.
Ця навігаційна система зазвичай використовується в додатках, що вимагають комплексних навігаційних рішень, особливо в середовищах із обмеженим доступом до GNSS (GNSS-denied), таких як військові БПЛА, кораблі та підводні човни.
Як використовуються дрони в сільському господарстві?
Дрони все частіше використовуються в сільському господарстві для оптимізації управління посівами та підвищення врожайності. Оснащені камерами з високою роздільною здатністю та датчиками, сільськогосподарські дрони забезпечують аерофотозйомку та дані про стан посівів, стан ґрунту та варіативність полів. Це дозволяє фермерам швидко контролювати великі площі та точно виявляти такі проблеми, як зараження шкідниками, дефіцит поживних речовин та водний стрес.
Дрони в сільському господарстві використовуються для точного внесення ресурсів, таких як добрива, пестициди та гербіциди. Завдяки точному нанесенню речовин на конкретні ділянки дрони зменшують витрати та мінімізують вплив на довкілля. Крім того, вони допомагають у картографуванні сільськогосподарських угідь, плануванні розміщення полів, а також у моніторингу росту та врожайності культур упродовж певного періоду.
Загалом, сільськогосподарські дрони є економічно вигідним та ефективним способом збору важливої інформації, прийняття обґрунтованих рішень та здійснення цілеспрямованих заходів, що сприяє покращенню управління врожаєм та раціональному використанню ресурсів.
Що таке геореференціювання в аерофотозйомці?
Геореференціювання — це процес прив’язки географічних даних (таких як карти, супутникові знімки або аерофотознімки) до відомої системи координат, щоб їх можна було точно розмістити на поверхні Землі.
Це дозволяє інтегрувати дані з іншою просторовою інформацією, що дає змогу проводити точний аналіз та створювати карти на основі географічного розташування.
У сфері геодезії геореференціювання відіграє ключову роль у забезпеченні точного прив’язування даних, зібраних за допомогою таких інструментів, як LiDAR, камери або датчики на дронах, до реальних координат.
Завдяки прив'язці кожної точки даних до широти, довготи та висоти над рівнем моря геореференціювання гарантує, що зібрані дані точно відображають місце розташування та орієнтацію на Землі, що має вирішальне значення для таких сфер застосування, як геопросторове картографування, моніторинг навколишнього середовища та планування будівництва.
Геореференціювання зазвичай передбачає використання контрольних точок із відомими координатами, які часто визначаються за допомогою GNSS наземних геодезичних вимірювань, для прив’язки отриманих даних до системи координат.
Цей процес має вирішальне значення для створення точних, надійних і придатних для використання наборів просторових даних.
У чому полягає різниця між RTK і PPK?
«Кінематичне позиціонування в режимі реального часу» (RTK) — це метод позиціонування, при якому GNSS передаються майже в режимі реального часу, зазвичай у вигляді потоку поправок у форматі RTCM. Однак можуть виникати труднощі із забезпеченням GNSS , зокрема щодо їх повноти, доступності, зони покриття та сумісності.
Головною перевагою PPK над пост-обробкою RTK є те, що під час пост-обробки можна оптимізувати процеси обробки даних, зокрема пряму та зворотну обробку, тоді як при обробці в режимі реального часу будь-яке переривання або несумісність поправок та їх передачі призведе до зниження точності позиціонування.
Першою ключовою перевагою GNSS (PPK) порівняно з обробкою в режимі реального часу (RTK) є те, що система, яка використовується в польових умовах, не потребує каналу передачі даних або радіозв’язку для передачі поправок RTCM, що надходять із мережі CORS, до GNSS .
Головним обмеженням для впровадження пост-обробки є необхідність того, щоб кінцева програма впливала на навколишнє середовище. З іншого боку, якщо ваша програма може витримати додатковий час обробки, необхідний для отримання оптимізованої траєкторії, це значно покращить якість даних для всіх ваших кінцевих результатів.
