Simulationsframework für Kollaborative Navigation: Entwicklung - Analyse - Optimierung
Dokumentinformationen
| Autor | M. Sc. Nicolas Garcia Fernandez |
| Schule | Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover |
| Fachrichtung | Geodäsie und Geoinformatik |
| Veröffentlichungsjahr | 2020 |
| Ort | München |
| Dokumenttyp | dissertation |
| Sprache | German |
| Seitenanzahl | 165 |
| Format | |
| Größe | 11.49 MB |
- Geodäsie
- Navigationssysteme
- Kollaborative Positionierung
Zusammenfassung
I. Einleitung
Die vorliegende Dissertation behandelt das Simulationsframework für kollaborative Navigation. Der Fokus liegt auf der Entwicklung, Analyse und Optimierung von Navigationslösungen, die auf der Fusion von Position, Navigation und Timing (PNT) Informationen basieren. Diese Informationen sind entscheidend für die Sicherheit in Anwendungen wie Intelligent Transportation Systems (ITS). Die Verfügbarkeit von Global Navigation Satellite Systems (GNSS) ist dabei von zentraler Bedeutung. In städtischen Gebieten ist die Leistung von GNSS jedoch oft eingeschränkt. Daher wird die Notwendigkeit betont, alternative Ansätze zu entwickeln, um die Robustheit und Genauigkeit der Navigation zu verbessern.
1.1 Problemstellung
Die Dissertation identifiziert die Herausforderungen, die mit der Nutzung von GNSS in urbanen Umgebungen verbunden sind. Die Fehleranfälligkeit der GNSS-Lösungen wird thematisiert, insbesondere in Bezug auf die Sensorarchitektur und die Messqualität. Um diese Probleme zu adressieren, wird ein kollaborativer Ansatz vorgeschlagen, der die Fusion von Messungen aus mehreren Fahrzeugen ermöglicht. Dies führt zu einer verbesserten Wahrnehmung der Umgebung und einer höheren Genauigkeit der Navigationslösungen.
II. Theoretische Grundlagen
Die theoretischen Grundlagen des Simulationsframeworks werden umfassend erläutert. Der Einsatz des Kollaborativen Erweiterten Kalman-Filters (C-EKF) wird als Schlüsseltechnologie hervorgehoben. Dieser Filter ermöglicht die gleichzeitige Schätzung der Zustandsparameter mehrerer Fahrzeuge. Die Dissertation beschreibt die mathematischen Modelle und Algorithmen, die zur Implementierung des C-EKF erforderlich sind. Zudem wird die Bedeutung von Monte Carlo Simulationen zur Evaluierung der Filterleistung in verschiedenen Szenarien betont. Diese Methodik ermöglicht eine detaillierte Analyse der Schätzgenauigkeit und der Robustheit des Systems.
2.1 Multi Sensor Fusion
Ein zentraler Aspekt der Dissertation ist die Multi-Sensor Fusion. Die Kombination von GNSS-Daten mit Informationen aus zusätzlichen Sensoren verbessert die Umgebungswahrnehmung des Fahrzeugs. Die Dissertation diskutiert verschiedene Sensorarchitekturen und deren Einfluss auf die Schätzgenauigkeit. Die Herausforderungen, die sich aus der dynamischen Fahrzeugbewegung ergeben, werden ebenfalls behandelt. Die Ergebnisse zeigen, dass die Fusion von Daten aus mehreren Quellen die Leistung des Navigationssystems signifikant steigert.
III. Praktische Anwendungen
Die praktischen Anwendungen des entwickelten Simulationsframeworks werden anhand von Fallstudien demonstriert. Die Dissertation präsentiert Ergebnisse aus einem zehn-Fahrzeug-Kollaborationsszenario, das die Vorteile des kollaborativen Ansatzes im Vergleich zu Einzelvehikellösungen aufzeigt. Die Analyse der Ergebnisse zeigt, dass der C-EKF in dynamischen Netzwerken mit einer geringen Anzahl von Fahrzeugen signifikante Vorteile bietet. Die Dissertation schlussfolgert, dass die Implementierung solcher Systeme in der realen Welt das Potenzial hat, die Sicherheit und Effizienz im Verkehr erheblich zu verbessern.
3.1 Validierung der Annahmen
Die Validierung der anfänglichen Annahmen erfolgt durch umfassende Tests und Simulationen. Die Ergebnisse belegen die Überlegenheit des C-EKF in verschiedenen Szenarien. Die Dissertation hebt hervor, dass die kollaborative Positionierung nicht nur die Genauigkeit verbessert, sondern auch die Robustheit gegenüber Sensorausfällen erhöht. Diese Erkenntnisse sind von großer Bedeutung für die zukünftige Entwicklung von Intelligent Transportation Systems und deren Integration in städtische Infrastrukturen.
Dokumentreferenz
- Simulation Framework for Collaborative Navigation: Development - Analysis - Optimization (Nicolas Garcia Fernandez)
- Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Universität Hannover
- Prof. Dr.-Ing. habil. Monika Sester
- Prof. Dr.-Ing. Steffen Schön
- Prof. Dr. Andreas Wieser (ETH Zürich)