Mehrfrequenz-GNSS-Sensorfusion mit Qualitätsbewertung für Automobilanwendungen

Die Mehrfrequenz-GNSS-Sensorfusion ist ein entscheidendes Thema in der modernen Fahrzeugtechnik. Die Modernisierung der Satellitenkonstellationen von GPS und GLONASS sowie die Einführung von Galileo und BeiDou haben die Anzahl der verfügbaren Navigationssatelliten erheblich erhöht. Diese Entwicklung führt zu einer signifikanten Verbesserung der Qualität der Lokalisierungsalgorithmen, die nicht nur für Navigationszwecke, sondern auch für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge von Bedeutung sind. Die Arbeit von Björn Friedrich Reuper untersucht die Fusion von Daten aus verschiedenen Sensoren, um die Anforderungen an die Genauigkeit und Integrität der Lokalisierung zu erfüllen. Die Verwendung eines erweiterten Kalman-Filters zur Datenfusion ist ein zentrales Element dieser Forschung. Die Ergebnisse zeigen, dass die Kombination von GNSS-Daten mit anderen Sensortypen, wie inertialen Messeinheiten und Odometriesensoren, die Leistung der Lokalisierungssysteme erheblich steigert.

Die Methodik der Sensorfusion umfasst die Verarbeitung von Pseudostrecken, die von einem Mehrfrequenz-GNSS-Empfänger erfasst werden. Diese Pseudostrecken werden in Kombination mit Messungen von inertialen Messeinheiten und Odometriesensoren verwendet. Ein wichtiger Aspekt ist die Kalibrierung der signalabhängigen differenziellen Codebiase, die bei der Pseudostreckenmessung auftreten. Die Arbeit beschreibt die Implementierung von ionosphärenfreien Linearkombinationen, um den größten Fehlereinfluss zu eliminieren. Zudem wird ein Modell zur quantitativen Beschreibung des Messrauschens entwickelt, was eine optimale Gewichtung der Beobachtungsgrößen ermöglicht. Die Verwendung von zeitlich differenzierten Trägerphasemessungen auf GPS L1 C/A und Galileo E1 ergänzt die Datensätze und verbessert die Genauigkeit der Fusion.

Die Ergebnisse der Studie belegen, dass die Fusionslösung signifikante Verbesserungen in der Genauigkeit der Lokalisierung bietet. Bei ungestörtem GNSS-Empfang wird ein horizontaler Positionsfehler von 0,5 m oder besser in 95 % der Zeit erreicht. Die Analyse der verschiedenen Testszenarien zeigt, dass die Verwendung von Mehrfrequenzmessungen die Genauigkeit unter unterschiedlichen Empfangsbedingungen erheblich steigert. Die Integration eines RTK-fähigen GNSS-Empfängers mit einer Ringlaserkreisel-IMU dient als Referenzlösung und demonstriert die Vorteile der vorgeschlagenen Methodik. Diese Ergebnisse sind von großer Bedeutung für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge, da sie die Zuverlässigkeit und Sicherheit der Lokalisierungssysteme erhöhen.

Die Arbeit von Björn Friedrich Reuper zur Mehrfrequenz-GNSS-Sensorfusion bietet wertvolle Erkenntnisse für die Automobilindustrie. Die Kombination von GNSS-Daten mit anderen Sensortypen stellt eine vielversprechende Lösung dar, um die steigenden Anforderungen an die Lokalisierung in modernen Fahrzeugen zu erfüllen. Die entwickelten Methoden zur Datenfusion und die Ergebnisse der Genauigkeitsanalysen sind von praktischer Relevanz für die Implementierung in autonomen Fahrzeugen. Die Forschung zeigt, dass durch die Anwendung fortschrittlicher Algorithmen und die Berücksichtigung verschiedener Sensordaten die Effizienz und Sicherheit von Navigationssystemen erheblich verbessert werden kann.