为庄严使命而数字化的美国军人公墓
“我们之所以选择 Ellipse-D，是因为它将一体式 GNSS 和惯性解决方案集成在一个紧凑且低功耗的设备中。” | Matthew R. Staley，美国陆军地理空间中心军事工程与测量支持科学家
美国陆军地理空间中心 (AGC) 通过创新，帮助美国军人公墓的参观者找到他们所爱的人。
传统的 GPS 测量方法和 3D 地图数字化技术被集成到一个专门为该项目的数据采集部分而定制的背包上。
一个作为前端的 Web 界面为访问者提供了一个简单的界面，用于查找他们的亲属并访问存储在 GIS 数据库中的扩展信息。
庄严使命的试点项目
在美国国家公墓中找到特定的墓碑通常需要管理者进行广泛且耗时的记录审查。
为了帮助参观者轻松找到他们所爱的人，陆军地理空间中心 (AGC) 与阿灵顿国家公墓 (ANC) 合作完成了一个试点项目，其中包括 Corozal（巴拿马）和诺曼底（法国）公墓，这两个公墓加起来共有超过 15,000 个墓地。
这个大型项目结合了传统的测量方法和现代技术，创建了两个公墓的虚拟模型。
这些模型不仅包括每个墓碑或纪念碑的底层地形和 GPS 坐标，还包括道路、人行道、树木、路缘、排水沟、纪念碑和许多其他人造结构等特征，估计精度为 10 厘米（3.9 英寸）。
每个墓碑正面和背面的地理定位照片有助于识别，从而完成了收集解决方案。
收集的数据在 ENFIRE 笔记本电脑上进行处理和集成。由于这些创新，参观者可以使用运行 ANC Explorer 程序的设施中的信息亭访问公墓数据、搜索亲人或查找具有历史意义的墓地。
虚拟参观者可以使用他们家用电脑或移动设备上的程序获得相同的功能。
基于背包的移动测绘方法
为了以最大细节绘制整个墓地地图，美国陆军地理空间中心的军事工程和测量支持科学家 Matthew R. Staley 开发了一种基于背包的移动测绘解决方案。
使用该设备可以通过减少收集时间并以易于管理的格式提供数据来最大限度地降低成本。它利用了美国军事测量服务部门使用的名为 ENFIRE 和 GPS-S 的工具。
“我将 Velodyne 的 LiDAR 与 SBG Systems 的嵌入式 RTK GPS 的 Ellipse-D 惯性导航系统 (INS)结合在一起” Matthew R. Staley 解释说。
他选择 Ellipse-D 是因为它将一体式 GNSS 和 惯性解决方案 封装在一个紧凑且低功耗的设备中。
INS/GNSS 提供运动补偿和点云地理配准。此外，还在墓地安装了实时动态 (RTK) 基站，以实现最高的精度。此外，Hypack 软件有效地管理了生成的点云。
调整磁偏角
其中一个挑战是磁力计校准，它受位置铁含量的影响。磁偏角的变化取决于位置；因此，将背包从美国运到法国改变了磁偏角。
美国国家海洋和大气管理局 (NOAA) 每五年更新一次地球磁场的全球地图。
在给定特定位置和日期的情况下，可以使用此地图来确定该特定地点的磁偏角。
SBG Systems 将此地图嵌入其惯性导航系统，从而在使用磁力计时实现自动真北航向。
树木周围的测量
另一个挑战是在某些树木类型附近进行测量，这些树木类型会极大地影响卫星接收。Staley 先生修改了数据收集程序以补偿此问题，并继续研究进一步减轻植被对接收影响的方法。
此外，将 LiDAR 范围缩小以获得更好的精度（+/- 5 厘米总体）将被研究作为减轻偏航伪影的一种方法。
“我将很快测试 SBG 的 Qinertia 后处理软件，它可能有助于在所有条件下保持强大的精度”，美国军事工程师补充道。
后处理动态 (PPK) 软件（如 Qinertia）允许访问离线 RTK 校正，并通过使用一种称为前向-后向-合并的计算方法，通过后处理包含原始 GNSS 观测数据的惯性数据来增强惯性导航系统的性能。
最新发布的 Qinertia 软件设计直观且易于使用，并且已被独立评为市场上最快的后处理软件。
下一步是什么？
主要任务是捕获与安葬相关的数据，并确认 ENFIRE、GPS-S 和 LiDAR 工具集在阿灵顿国家公墓的运营和管理中的适用性。
他们认识到能够利用收集到的 LiDAR 数据审计场地、更新记录和评估施工。
此外，他们还制定了战略计划，提高了其业务流程的效率。
试点阶段结束后，陆军地理空间中心正与阿灵顿国家公墓和美国战争纪念碑委员会密切合作，以评估研究结果并确定未来增强和创新的战略。
初步结果表明，与之前的努力相比，成本得到了最小化。此外，多个社区实现了出色的总体投资回报。
Ellipse-D
Ellipse-D 是一款惯性导航系统，集成了双天线和双频 RTK GNSS，与我们的后处理软件 Qinertia 兼容。
专为机器人和地理空间应用而设计，它可以将里程计输入与 Pulse 或 CAN OBDII 融合，以提高航位推算精度。
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INS 是否接受来自外部辅助传感器的输入？
我们公司的惯性导航系统接受来自外部辅助传感器（如空速传感器、磁力计、里程计、DVL等）的输入。
这种集成使 INS 具有高度的通用性和可靠性，尤其是在 GNSS 受限的环境中。
这些外部传感器通过提供补充数据来增强 INS 的整体性能和精度。
AHRS 和 INS 之间有什么区别？
姿态和航向参考系统 (AHRS) 与惯性导航系统 (INS) 之间的主要区别在于它们的功能和提供的数据范围。
AHRS 提供方向信息，特别是车辆或设备的姿态（俯仰、横滚）和航向（偏航）。它通常使用陀螺仪、加速度计和磁力计等传感器的组合来计算和稳定方向。AHRS 输出三个轴（俯仰、横滚和偏航）中的角位置，使系统能够了解其在空间中的方向。它通常用于航空、无人机、机器人和船舶系统中，以提供准确的姿态和航向数据，这对于车辆控制和稳定至关重要。
INS 不仅提供方向数据（如 AHRS），还跟踪车辆随时间推移的位置、速度和加速度。它使用惯性传感器来估计 3D 空间中的运动，而无需依赖 GNSS 等外部参考。它结合了 AHRS 中的传感器（陀螺仪、加速度计），但也可能包括更高级的位置和速度跟踪算法，通常与 GNSS 等外部数据集成以提高精度。
总而言之，AHRS 侧重于方向（姿态和航向），而 INS 提供全套导航数据，包括位置、速度和方向。
IMU 和 INS 之间有什么区别？
惯性测量单元 (IMU) 与惯性导航系统 (INS) 之间的区别在于它们的功能和复杂性。
IMU（惯性测量单元）提供由加速度计和陀螺仪测量的车辆线加速度和角速度原始数据。它提供横摇、纵倾、偏航和运动信息，但不计算位置或导航数据。IMU 专门设计用于传输关于运动和姿态的关键数据，供外部处理以确定位置或速度。
另一方面，INS（惯性导航系统）将 IMU 数据与先进算法结合，以计算车辆随时间变化的位置、速度和姿态。它集成了卡尔曼滤波等导航算法，用于传感器融合和集成。INS 提供实时导航数据，包括位置、速度和姿态，无需依赖 GNSS 等外部定位系统。
这种导航系统通常用于需要全面导航解决方案的应用中，特别是在 GNSS 拒止环境中，例如 军用无人机、船舶和潜艇。
什么是 GNSS 与 GPS？
GNSS 代表全球导航卫星系统，GPS 代表 全球定位系统。这些术语经常互换使用，但它们在基于卫星的导航系统中指的是不同的概念。
GNSS 是所有卫星导航系统的统称，而 GPS 则特指美国的系统。GNSS 包含多个系统，提供更全面的全球覆盖，而 GPS 只是这些系统中的一个。
通过集成来自多个系统的数据，您可以通过 GNSS 获得更高的精度和可靠性，而仅使用 GPS 可能会受到卫星可用性和环境条件的限制。
