用于无人地面车辆 – UGV 的精确导航系统

无人地面车辆 (UGV) 导航是指在各种环境中自主或远程控制地面车辆的方法和技术,而无需操作员在车上。UGV 用于国防(例如,无人坦克)、工业、农业和研究应用,以执行对人类来说可能枯燥、肮脏和危险的任务。

它们的导航系统依靠传感器、算法和外部输入的组合来引导其穿过复杂地形或执行特定任务。在军事行动中,UGV 提供机动能力,并使用传感器和工具执行监视、目标获取、侦察和武装任务。UGV 通过在危险环境中执行任务来降低人类士兵的风险。

主页 国防 无人地面车辆

GNSS 中断期间的导航连续性

我们的导航解决方案为无人地面车辆 (UGV) 带来了诸多优势,尤其是在其他导航技术可能会失效的严苛环境中。

您的 UGV 现在可以在 GNSS 信号不可用、不可靠或被故意干扰的环境(如城市峡谷、地下隧道或交战战场)中有效运行。这对于 GNSS 干扰可能会危及 UGV 导航精度的救援和国防任务至关重要。

得益于我们的导航解决方案,您的 UGV 能够接收不间断的导航数据,而无需依赖 GNSS 等外部参考。这使得您的 UGV 即使在通信或外部信号丢失时也能保持态势感知和自主性。

了解我们的解决方案

动态环境下高精度

我们的导航系统不断实时收集有关车辆位置、速度和姿态(横滚、俯仰、偏航)的数据,即使在高度动态的环境(如崎岖地形或越野条件)中也能实现精确控制。

我们传感器的精度确保了在复杂且瞬息万变的环境中的可靠性能。为了增加车辆位置数据,您可以将我们的 INS 与其他车载传感器(如摄像头、激光雷达和里程计)集成,以形成多传感器导航系统。这种传感器融合提高了整体定位精度和态势感知能力。

此外,它们还提供高度可靠的导航数据,减少了碰撞或任务失败的机会。这在安全至关重要的军事行动或危险环境中尤为关键。

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在恶劣条件下具有强大的鲁棒性

无人地面车辆通常在极端环境(如沙漠、森林或灾区)中运行,灰尘、天气或电磁干扰等环境因素可能会影响其他导航系统。

我们的解决方案对这些条件具有极强的抵抗力,可确保稳健的性能。通过提供高精度的姿态和定位数据,我们的传感器增强了 UGV 自主规划和遵循复杂路径的能力,从而最大限度地减少人为干预。

此功能提高了国防、物流和工业应用中的运营效率。

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我们的优势

我们的惯性导航系统为无人地面车辆提供了诸多优势,包括:

在 GNSS 受限环境中的导航 即使在隧道、城市峡谷或树木繁茂的地区,也能获得定位和姿态。
精确的路径规划与控制 遵循预设路径,并精确执行复杂机动。
可适应恶劣环境 专为承受冲击、振动和极端温度而设计。
紧凑轻巧 小尺寸和轻重量,实现无缝集成。

产品选择

我们的解决方案与 UGV 平台无缝集成,即使在最具挑战性的条件下也能提供可靠的性能。

Ellipse A AHRS 迷你单元 右侧

Ellipse-A

Ellipse-A 在经济高效的 AHRS 中提供高性能的方位和升沉测量,具有精确的磁学校准和出色的温度耐受性。
AHRS 0.8 ° 航向精度(磁性) 5 厘米升沉 0.1 ° Roll and Pitch
发现
Ellipse-A
Ellipse E INS 迷你单元(右)

Ellipse-E

Ellipse-E 通过与外部 GNSS 和传感器集成提供精确导航,可提供横滚、俯仰、航向、升沉和位置数据。
INS 外部 GNSS 0.05 ° 横滚 & 俯仰 0.2 ° 航向精度
发现
Ellipse-E
Ellipse N INS Mini Unit Right

Ellipse-N

Ellipse-N 是一款紧凑、高性能的单天线 GNSS,可提供精确的厘米级定位和强大的导航功能。
INS 单天线 RTK GNSS 0.05 ° 横滚 & 俯仰 0.2 ° 航向精度
发现
Ellipse-N
Ellipse D INS 迷你单元(右)

Ellipse-D

Ellipse-D 是最小的双天线 GNSS 惯性导航系统,可在任何条件下提供精确的航向和厘米级精度。
INS 双天线 RTK INS 0.05 ° 横滚和俯仰 0.2 ° 航向精度
发现
Ellipse-D
Ekinox Micro INS 迷你单元(右侧)

Ekinox Micro

Ekinox Micro 是一款紧凑型、高性能的 INS,配备双天线 GNSS,在关键任务应用中提供无与伦比的精度和可靠性。
INS 内部 GNSS 单/双天线 0.015 ° 横滚和纵倾 0.05 ° 航向精度
发现
Ekinox Micro

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案例分析

探索我们的 UGV 惯性解决方案背后的成功案例。了解我们的先进导航系统对多个行业中 UGV 运营产生的重大影响。
通过每个案例研究,我们探讨了切实的示例,揭示了我们的先进惯性传感器和 GNSS 技术如何在实际情况中始终如一地提供无与伦比的精度、可靠性和性能。获取关于我们的解决方案如何应对复杂挑战并推动卓越运营的详细见解和实际示例。
深入阅读我们的案例研究,了解我们的惯性解决方案如何提升您的项目并取得出色的成果。

Transmin

为远程操作的碎石机选择 Ellipse-A

自动化控制系统
案例分析:Transmin
Leo Drive

Ellipse 为自动驾驶汽车创新提供动力

无人驾驶车辆导航
Leo Drives 测试自动驾驶汽车
麦吉尔机器人

麦吉尔火星探测器集成 SBG 惯性导航系统

机器人技术
火星探测器 INS
Treeswift

Treeswift 如何实现公用事业外业作业的现代化

移动测绘
公用事业现场技术人员在植被管理巡检期间佩戴 Treeswift Swiftpack AI 驱动的 LiDAR 设备
TREALIS

TREALIS 借助 Apogee Navsight 进行钢轨缺陷检测

有轨电车和火车定位
TREALIS 巡检列车在法国铁路网络上进行铁轨缺陷检测
GapEOD

GapEOD 如何借助 Ellipse 助力更安全的地球物理勘测

有轨电车和火车定位
GapEOD 的系统处于受控状态并正在运行
发现我们所有的案例研究

他们在谈论我们

直接听取已采用我们技术的创新者和客户的意见。

他们的客户评价和成功案例说明了我们的传感器在实际的UGV导航应用中产生的重大影响。

WarnowstromerAI 自动渡轮项目标志
WarnowstromerAI
“Ekinox Micro 是推进城市地区自主航运的最佳传感器设备。”
WarnowstromerAI 团队
GapEOD 测量标志
GapEOD
“总体而言,SBG 的解决方案非常符合我们的应用限制。它提供了我们所需的航向稳定性和精度,并且在日常运行中,它在我们的所有平台上都表现得非常可靠。”
Mari-Liis Tilk,项目经理
滑铁卢大学
“来自 SBG Systems 的 Ellipse-D 易于使用、精度极高且性能稳定,外形小巧——所有这些对于我们的 WATonoTruck 开发都至关重要。”
Amir K,教授兼主任

探索其他无人系统应用

探索惯性系统在海、陆、空无人平台中的多样化应用。从无人地面车辆、无人机到水下无人潜航器和水面舰艇,我们的技术即使在最具挑战性的环境中也能确保精准导航、稳定性和控制。


您有疑问吗?

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。

什么是干扰和欺骗?

干扰(Jamming)和欺骗(Spoofing)是两种会严重影响诸如 GNSS 等卫星导航系统可靠性和准确性的干扰类型。

干扰是指通过在 GNSS 系统使用的相同频率上广播干扰信号来故意扰乱卫星信号。 这种干扰会压倒或淹没合法的卫星信号,导致 GNSS 接收器无法准确处理信息。 干扰通常用于军事行动中,以扰乱对手的导航能力,并且还会影响民用系统,从而导致导航失败和运营挑战。

另一方面,欺骗涉及传输模仿真实 GNSS 信号的伪造信号。 这些欺骗性信号会误导 GNSS 接收器计算不正确的位置或时间。 欺骗可用于误导或错误地通知导航系统,从而可能导致车辆或飞机偏离航向或提供错误的位置数据。 与仅阻碍信号接收的干扰不同,欺骗通过将虚假信息呈现为合法信息来主动欺骗接收器。

干扰和欺骗都对 GNSS 依赖系统的完整性构成重大威胁,因此需要先进的对抗措施和鲁棒导航技术,以确保在对抗性或挑战性环境中的可靠运行。

什么是惯性导航?

惯性导航是一种仅使用内部传感器来确定车辆位置、姿态和运动的方法,不依赖于GPS等外部信号。其核心在于,惯性导航系统 (INS) 通过连续跟踪物体在三维空间中的加速度和旋转来测量其运动方式。它使用惯性测量单元 (IMU),其中包含用于感测线性加速度的加速度计和用于测量角速率的陀螺仪。通过对这些测量值进行时间积分,系统可以计算出相对于已知起点的速度、姿态,并最终确定位置。

由于其完全独立性,惯性导航系统可在任何环境——地下、水下、太空或 GNSS 拒止条件下——运行,使其成为导弹、飞机、潜艇、自动驾驶车辆和机器人等应用不可或缺的一部分。现代 INS 解决方案通常将惯性传感器与 GNSS 接收机、磁力计、气压计或 多普勒计程仪 等额外辅助源结合,以减少漂移并提高长期精度。高性能 INS 依赖于精确的传感器校准、先进的滤波算法和强大的误差建模,即使在最严苛的环境中也能提供稳定、可靠的导航数据。