GIS: Kein GPS? Kein Problem

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Eine Gruppe von Wissenschaftlern an der University of California, Riverside, hat ein hochgradig verlässliches und genaues Navigationssystem entwickelt, dass auf die vorhandenen Umweltsignale wie Mobilfunk und Wi-Fi aufsetzt, statt auf das Global Positioning System (GPS). Auf der Basis der Technologie lassen sich Lösungen entwickeln, die die strengen Anforderungen vollständig autonomer Fahr- und Flugzeuge erfüllen.
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Eine Gruppe von Wissenschaftlern an der University of California, Riverside, hat ein hochgradig verlässliches und genaues Navigationssystem entwickelt, dass auf die vorhandenen Umweltsignale wie Mobilfunk und Wi-Fi aufsetzt, statt auf das Global Positioning System (GPS).

Das Verfahren kann als Stand-alone-Alternative zu GPS Anwendung finden oder die bestehenden GPS-basierenden Lösungen erweitern, um enorm verlässliche, konsistente und gegen Manipulationen gesicherte Navigation bereit zu stellen. Auf der Basis der Technologie lassen sich Lösungen entwickeln, die die strengen Anforderungen vollständige autonomer Vehikel wie etwa fahrerloser Autos und Drohnen erfüllen.

Unter der Leitung von Zak Kassas, Assistant Professor of Electrical and Computer Engineering am Bourns College of Engineering an der UCR hat das Team seine Ergebnisse an der ION GNSS+-Konferenz 2016 in Portland, Oregon präsentiert. Die beiden Studien “Signals of Opportunity Aided Inertial Navigation” und “Performance Characterization of Positioning in LTE Systems” wurden als beste Präsentationen ausgezeichnet.

Die meisten Navigationssysteme in Autos und tragbarer Elektronik verwenden das weltraumbasierte Global Navigation Satellite System (GNSS), zu dem das US-System GPS, das russische GLONASS, das europäische Galileo und das chinesische Beidou gehören. Für Technologien, die hohe Präzision erfordern, wie Raumfahrt und Raketentechnik, kombinieren die Navigationslösungen üblicherweise GPS mit einer hochwertigen Trägheitsnavigation (INS) an Bord, die zeitlich zwar hoch auflöst, aber schließlich durch den Drift der Sensoren abweicht.

GPS/INS-Systeme für autonomes Fahren nicht verlässlich genug

Trotz der Fortschritte werden die heutigen GPS/INS-Systeme den Anforderungen zukünftiger autonomer Fahrzeuge aus mehreren Gründen nicht gerecht: Erst einmal fallen die GPS-Signale für sich genommen sehr schwach aus und lassen sich in Umgebungen wie tiefen Tälern nicht nutzen. Zum zweiten sind die Signale anfällig für absichtliche und unabsichtliche Störeinflüsse und drittens sind die GPS-Signale unverschlüsselt, unauthentifiziert und spezifiziert in öffentlich zugänglichen Dokumenten, was sie fälschbar macht.

Aktuell geht der Trend dahin, sich nicht allein auf GPS/INS zu verlassen, sondern auf eine ganze Reihe von sensorbasierten Verfahren wie Kameras, Laser oder Sonar. Indem sie immer weitere Sensoren verbauen, würden die Entwickler alles in die Waagschale werfen, um die autonome Fahrzeugnavigation für den unvermeidlichen Fall zu rüsten, dass GPS-Signale nicht verfügbar seien, sagt Kassas. „Wir verfolgten einen anderen Ansatz, der darin besteht, Signale auszunutzen, die schon draußen in der Umgebung vorhanden sind.“

Anstatt weitere interne Sensoren zu verbauen, haben Kassas und seine Gruppe am Autonomous Systems Perception, Intelligence, and Navigation (ASPIN) Laboratory der UCR, autonome Fahrzeuge entwickelt, die hunderte von Signalen um uns herum zu jeder Zeit anzapfen können, wie Mobilfunk, Radio, Fernsehen, Wi-Fi und weiterer Satellitensignale.

An der ION GNSS+-Konferenz hat das Forscherteam die aktuelle Entwicklung vorgestellt, die diese vorhandenen Kommunikationssignale („Signals of Opportunity“, SOP) für die Navigation einsetzt. Das System lässt sich allein einsetzen oder wahrscheinlicher als Ergänzung zu INS-Daten, wenn GPS ausfällt. Das durchgängige Entwicklungskonzept umfasst die theoretische Analyse von SOPs in der Umwelt, gebäudespezialisierte Software Defined Radios (SDRs), die relevante Zeit- und Lageinformationen aus den SOPs extrahieren, das Erstellen praktischer Navigationsalgorithmen und schließlich Tests des Systems mit Fahrzeugen und Drohnen.

Bild: Simulationsergebnisse für eine Drohne über dem Stadtzentrum von Los Angeles. Gezeigt wird die tatsächliche Flugbahn (rot), die mit GPS (gelb) sowie mit GPS und Mobilfunksignalen (blau). Quelle: ASPIN Laboratory at UC Riverside­.

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