Nawigacja wspomagana wzrokiem rozwiązuje problem martwych punktów satelitów
Systemy satelitarne, które zapewniają usługi określania pozycji, nawigacji i pomiaru czasu, są uważane za infrastrukturę krytyczną, obsługującą m.in. pojazdy autonomiczne i badania inżynieryjne. Mimo to nadal nie zapewniają pełnego pokrycia. „Zwłaszcza w środowiskach miejskich urządzenia nawigacyjne często tracą sygnał satelitarny, co zakłóca informacje o położeniu i pokazuje jak bardzo potrzebujemy bardziej odpornych systemów” — mówi Phillipp Fanta-Jende, koordynator projektu EGeNiouSS(odnośnik otworzy się w nowym oknie). Aby temu zaradzić, projekt EGeNiouSS rozszerzył globalne systemy nawigacji satelitarnej (GNSS) o technologie lokalizacji wizualnej, aby zwiększyć ich niezawodność i dokładność. Zaawansowane techniki komputerowego rozpoznawania obrazów, fotogrametrii i geodezji oferują niezależne od GNSS informacje na potrzeby określania pozycji absolutnej, dzięki bardzo dokładnym zbiorom danych geoprzestrzennych dystrybuowanym za pośrednictwem usługi chmurowej EGeNiouSS. „Ponieważ określanie pozycji uzupełniające GNSS staje się coraz ważniejsze, zwłaszcza dla systemów autonomicznych, pokazujemy, że może być zarówno opłacalne, jak i skalowalne” — dodaje Fanta-Jende z Austriackiego Instytutu Technologii(odnośnik otworzy się w nowym oknie), gospodarza projektu.
Wizualne lokalizowanie i fuzja wielu czujników
Utrzymanie dokładności i niezawodności w złożonych środowiskach, takich jak gęste obszary miejskie lub miejsca, w których sygnały są zdegradowane lub niedostępne, jest stałym wyzwaniem dla nowoczesnych usług pozycjonowania satelitarnego. Większość obejść opiera się na rozwiązaniach rezerwowych, takich jak systemy radionawigacyjne dla lotnictwa lub inne technologie radiowe, np. Wi-Fi lub ultraszerokopasmowe do zastosowań naziemnych, w tym usługi oparte na lokalizacji smartfonów. Rozwiązanie projektu EGeNiouSS wykorzystuje czujniki, takie jak kamera smartfona, wraz z usługami GNSS, w tym Galileo's High Accuracy Service(odnośnik otworzy się w nowym oknie), do obliczania zarówno względnej, jak i bezwzględnej pozycji. Uzupełnieniem jest komponent oparty na chmurze, który dystrybuuje geoprzestrzenne dane referencyjne do platformy operacyjnej lub urządzenia brzegowego, które porównuje obrazy z kamer z zestawami danych, a wszystko to przy zachowaniu ścisłych zasad prywatności. „Podczas gdy GNSS lub podobne systemy muszą być dostępne, aby zainicjować nasze rozwiązanie, system może nadal dostarczać użytkownikom niezbędnych informacji o lokalizacji, jeśli sygnał ten stanie się niedostępny” — wyjaśnia Fanta-Jende.
Ku inteligentniejszej i bezpieczniejszej mobilności na co dzień
Wszystkie główne komponenty zostały przetestowane w warunkach eksperymentalnych odpowiednich do ich funkcji. Na przykład, moduł fuzji czujników został oceniony pod kątem jego zdolności oszacowania pozycji i orientacji smartfona w czasie rzeczywistym poprzez połączenie dostępnych danych wejściowych z czujników. Algorytm przetwarza sygnały z inercyjnej jednostki pomiarowej (IMU) i odbiornika GNSS zamontowanego w telefonie, jednocześnie porównując szczegóły obrazów z kamery z naziemnymi mobilnymi mapami bliskiego zasięgu i referencyjnymi zestawami danych geoprzestrzennych tego samego obszaru. Techniki dalszej obróbki porównują następnie tę szacunkową pozycję i orientację z centymetrową „prawdą w terenie”, aby zweryfikować działanie tego rozwiązania w czasie rzeczywistym. „Oprócz dobrych wyników poszczególnych komponentów projekt EGeNiouSS wykazał obiecującą zdolność adaptacji do bardzo różnych priorytetów wdrożeniowych, od taniej wydajności obliczeniowej po maksymalną dokładność i solidność” — zauważa Fanta-Jende. Obecnie testowane są kompleksowe rozwiązania z udziałem wolontariuszy i uczestników zewnętrznych w trzech przypadkach użycia: pomiary geodezyjne na smartfonach za pomocą QField(odnośnik otworzy się w nowym oknie), z priorytetem dokładności; nawigacja rowerowa za pomocą aplikacji Naviki(odnośnik otworzy się w nowym oknie), gdzie najważniejsze są niski koszt i niskie zużycie energii; oraz dostawa towarów dronem, z buforowanymi mapami geoprzestrzennymi oferującymi lokalizację offline na podstawie danych wizualnych. „Kluczowa jest ocena rozwiązania nie tylko z perspektywy technicznej, ale także pod względem użyteczności i praktycznego wdrożenia” — dodaje Fanta-Jende. „Elastyczność rozwiązania oznacza, że ma ono potencjał obsługi zarówno usług zorientowanych na konsumenta, jak i profesjonalnych aplikacji o wysokiej wartości”.
