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ZIV – Zentrum für Integrierte Verkehrsysteme an der Technischen Universität Darmstadt Zuverlässige Navigation durch den Einsatz von Multi-Sensor-Systemen.

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Präsentation zum Thema: "ZIV – Zentrum für Integrierte Verkehrsysteme an der Technischen Universität Darmstadt Zuverlässige Navigation durch den Einsatz von Multi-Sensor-Systemen."—  Präsentation transkript:

1 ZIV – Zentrum für Integrierte Verkehrsysteme an der Technischen Universität Darmstadt Zuverlässige Navigation durch den Einsatz von Multi-Sensor-Systemen Dr.-Ing. Jörg Pfister M.Sc. ZIV - Zentrum für integrierte Verkehrssysteme an der Technischen Universität Darmstadt

2 ZIV – Zentrum für Integrierte Verkehrsysteme an der Technischen Universität Darmstadt Gliederung Anwendungen aus dem ÖV Telematik-Systeme Anforderungen Navigations-Sensoren Positionsgebende Sensoren Sensoren zur Bestimmung des zurück gelegten Weges Sensoren zur Richtungsbestimmung Sensor-Pool Sensor-Fusion Robuste Navigation Entwicklungsumgebung Zusammenfassung & Ausblick

3 ZIV – Zentrum für Integrierte Verkehrsysteme an der Technischen Universität Darmstadt Anwendungen im ÖV Automatisches Ticketing Check-In / Check-Out (CICO) oder Walk-In / Walk-Out (WIWO) Automatische Tarifwahl Abrechnung nach Entfernung ÖV Beschleunigung an Signalanlagen Automatische Voranmeldung ohne Detektoren Anpassung der Signalphasen an Geschwindigkeitsprofil Flexible Bedienweisen im Ländlichen Nahverkehr Bedarfsgerechter Transport im Richtungsbandbetrieb Flexible Fahrplangestaltung Sicherheitsleittechnik für Bahnsysteme European Rail Traffic Management System (ERTMS) European Train Control System (ETCS)

4 ZIV – Zentrum für Integrierte Verkehrsysteme an der Technischen Universität Darmstadt Management Kommunikation Bedienung Information Navigation Lokalisation Bausteine für Telematik-Systeme

5 ZIV – Zentrum für Integrierte Verkehrsysteme an der Technischen Universität Darmstadt Anforderungen an Navigation Die Anforderungen sollten sich aus den Bedürfnissen der Anwendung heraus ergeben Die etablierte Terminologie wurde weitgehend aus der Luftfahrt übernommen und ist für Anwendungen der Landnavigation neu zu definieren. (Accuracy, Availability, Continuity, Integrity, Coverage, Reliability, etc.) Geeignete Anforderungen für die Landnavigation sind zu formulieren. Adäquate Methoden zur Bewertung der aufgestellten Anforderungen sind zu standardisieren. Vergleichbarkeit von Navigationssystemen zur optimalen Auswahl.

6 ZIV – Zentrum für Integrierte Verkehrsysteme an der Technischen Universität Darmstadt Navigations-Sensoren

7 ZIV – Zentrum für Integrierte Verkehrsysteme an der Technischen Universität Darmstadt Satellitennavigation mit GPS Positionsfehler [m/s] Vergleich der Positionsfehler Häufigkeit [%] NovAtel RT20 Trimble SK8

8 ZIV – Zentrum für Integrierte Verkehrsysteme an der Technischen Universität Darmstadt GPS Phänomene Hi-End GPS (Novatel) Low-Cost GPS (Sirf) Testfahrt: Flughafen Amsterdam Schiphol

9 ZIV – Zentrum für Integrierte Verkehrsysteme an der Technischen Universität Darmstadt GPS Phänomene Testfahrt: Innenstadt Delft, NL

10 ZIV – Zentrum für Integrierte Verkehrsysteme an der Technischen Universität Darmstadt GPS Fehlerbeispiel Status: GDOP: 2,348 SATs: 8 B_dev: 0,17m L_dev: 0,14m H_dev: 0,38m

11 ZIV – Zentrum für Integrierte Verkehrsysteme an der Technischen Universität Darmstadt Koppel-Navigation North Sensor zur Ermittlung des zurückgelegten Weges Sensor zur Ermittlung der Fahrtrichtung 100% Verfügbarkeit Hohe Zuverlässigkeit der Messwerte Fehlerverhalten: langsam wachsende Drift

12 ZIV – Zentrum für Integrierte Verkehrsysteme an der Technischen Universität Darmstadt Sensoren zur Bestimmung des zurückgelegten Weges Odometer B-Messer Geschwindigkeitsfehler [m/s] Vergleich der Geschwindigkeitsfehler Häufigkeit [%]

13 ZIV – Zentrum für Integrierte Verkehrsysteme an der Technischen Universität Darmstadt Sensoren zur Richtungsbestimmung LWS SSK FXG RLK Headingfehler [°] Vergleich der Headingfehler Häufigkeit [%]

14 ZIV – Zentrum für Integrierte Verkehrsysteme an der Technischen Universität Darmstadt Sensor-Klassen Beliebige Sensor-Kombinationen sind realisierbar. Leistung / Kosten wird durch Sensor Auswahl festgelegt.

15 ZIV – Zentrum für Integrierte Verkehrsysteme an der Technischen Universität Darmstadt Berücksichtigt nur SDA-Fehler Fehler-Abhängigkeiten vom Zustand können nicht modelliert werden Stochastische Fehler auf IMU-Daten werden nicht berücksichtigt Ausfall von IMU = Ausfall des Gesamt-Systems ! Irreversible Informations- Reduktion - IMU Sens. Physikalisches Bewegungs- Modell SDA Filter Vermischung von Sensorik & Modell Standard-FilterBeobachter-Struktur Mathematischer Monitor IMU System-Modell Fehler-Modell Sensor-Modell - K Filter Sens. Physikalisches Bewegungs- Modell Stochastische Fehler auf den IMU-Daten werden nicht als Sensor-Rauschen modelliert Ausfall von IMU = Ausfall des Gesamt-Systems ! IMU System-Modell Fehler-Modell Sensor-Modell - K Filter Sens. Physikalisches Bewegungs- Modell Alle Sensoren werden gleichwertig behandelt Verwendung eines sensorunabhängigen System-Modells Durch die analytische Redundanz können alle Sensoren über- prüft werden Optimale Sensorfusion durch Nutzung aller Sensor-Informationen

16 ZIV – Zentrum für Integrierte Verkehrsysteme an der Technischen Universität Darmstadt Robuste Navigation Kapselung des Filters durch 4 Schalen der Fehlerisolation Adaption an beliebiges Sensor- Assembly Echtzeit-Konfiguration der Sensor-Modelle Rückweisung suspekter Signale Ausschluß fehler- hafter Sensoren Sensor-Selection Navigation- Algorithm RLK+RLKSSK SK8 FXGLWSBMSRT20ODO Built-In-Test Analytischer-Check Sensor-Cross-Check Plausibilitäts-Check

17 ZIV – Zentrum für Integrierte Verkehrsysteme an der Technischen Universität Darmstadt Entwicklungs- und Analyse-Umgebung Entwicklung der Algorithmen in der Simulation NavLab Validierung der Erkenntnisse über reale Sensordaten Optimierung der Navigationssysteme durch forcing tape Exakte Auswertung der Ergebnisse mit präziser Referenz

18 ZIV – Zentrum für Integrierte Verkehrsysteme an der Technischen Universität Darmstadt Zusammenfassung & Ausblick Jede Anwendung hat individuelle Anforderungen Neben der Genauigkeit ist die Zuverlässigkeit zu beachten Dissimilare Sensor-Kombinationen können auf individuelle Anforderungen abgestimmt werden Sensor unabhängiges Navigations-Konzept mit offenen Schnittstellen für neue Sensor-Technologien Das Navigationssystem wird Updatefähig Entwicklungsumgebung zur Validation von neuen Navigationssystemen (Rapid Prototyping) Bewertung neuer Sensor-Technologien Integration neuer Sensoren zur Navigation


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