MultiBand-RTK-Dead-Reckoning-Systeme Genauere GNSS-Positionierung für V2X

GNNS-Signale können durch Häuser-Schluchten, Tunnel oder Bergmassive unterbrochen werden.
GNSS-Signale können durch Häuser-Schluchten, Tunnel oder Bergmassive unterbrochen werden.

Singleband-GNSS-Empfänger benötigen für hohe Genauigkeit ideale Sichtverbindungen zum Himmel. In der Stadt und anderem Gelände kann der Sichtkontakt eingeschränkt sein. Ein Multiband-RTK-Dead-Reckoning-System macht die Genauigkeit mit GNSS-Korrektur und einem dynamischen Fahrzeugmodell zuverlässig.

Die satellitengestützte Positionierung kann als einzige Technologie die absolute Position eines Fahrzeugs in Echtzeit bestimmen. Damit ist sie für die Fahrzeug-zu-Fahrzeug- (V2V) und Fahrzeug-zu-Infrastruktur-Kommunikation (V2X), Fahrerassistenzsysteme (Advanced Driver-Assistance Systems, ADAS) und automatisiertes Fahren unerlässlich. Die Technologie funktioniert ohne Karten und Orientierungspunkte und nutzt Funktionsprinzipien, die unabhängig von Sensortechnologien wie Kameras, Lidar, Ultraschall oder anderen sind. GNSS-basierte Dienste können ein Rückgrat an Genauigkeit für Multisensornetzwerke bieten, welches für automatisiertes Fahren einschließlich vollkommen selbstfahrender Fahrzeuge erforderlich ist.

Verbesserte Positionsgenauigkeit

In der Vergangenheit war die GNSS-Empfängertechnologie (Global Navigation Satellite System) eher begrenzt, insbesondere in Straßen- und Häuser­schluchten oder auf mehrstöckigen Straßentrassen. Heutige Empfänger sind jedoch auf wenige Dezimeter genau und können eine Konvergenzzeit von nur wenigen Sekunden erreichen. Die Konvergenzzeit ist dabei die Zeit, bis ein vorgegebener Genauigkeitsgrad nach einer Signalunterbrechung erneut erreicht wird. Die typische Latenzzeit – die Zeit zwischen der Positionsmessung und der Meldung dieser Position an das Netzwerk – beträgt ungefähr zehn Millisekunden. Aktualisierungen der Position können heute mit weit über 10 Hz erfolgen. Technologische Weiterentwicklungen haben die Positionierungsleistung in städtischen Umgebungen erheblich verbessert.

Durch die Integration von Halbleitern und deren Miniaturisierung bei stetig steigender Leistung sind die Schaltkreise des Hauptsystems mittlerweile auf die Größe eines Miniatur-Chips mit geringem Stromverbrauch geschrumpft. Die drahtlose Internetkonnektivität hat zudem GNSS-Korrekturdienste ermöglicht, die Fehler aufgrund von Ionosphären-Effekten minimieren, also Störungen in der Laufstrecke der elektromagnetischen Wellen zwischen Satellit und Empfänger. Neben GPS sorgen mit GLONASS, Beidou und Galileo zusätzliche Satelliten letztendlich für eine höhere Genauigkeit. Multiband-GNSS-Empfängern der neuesten Generation kommen mit diesen kombinierten Verbesserungen auf eine Positionsgenauigkeit von einem Meter, oft schon auf einige Dezimeter.

V2X verlangt niedrige Latenzen

Beim automatisierten Fahren oder V2X-Anwendungen geht es jedoch nicht nur um eine genauere Positionsbestimmung, sondern auch um niedrige Latenzzeiten. Tauschen Fahrzeuge untereinander und mit naher Infrastruktur drahtlos Nachrichten aus, um Warnungen und Informationen über Manöver zu übermitteln oder die Vorfahrt auszuhandeln, würden lange Latenzzeiten der Positionsdaten zu unregelmäßigen Brems- oder Beschleunigungsmanövern führen. Im besten Fall ist das nur unangenehm für die Insassen oder verringert die Effizienz beim LKW-Platooning. Im schlimmsten Fall können lange Latenzzeiten zu schwerwiegenden Kollisionen führen, etwa wenn Fahrzeuge bei hoher Geschwindigkeit in einer Zehntelsekunde eine komplette Fahrzeuglänge zurücklegen (Bild 1). Der ETSI-Standard (European Telecommunications Standards Institute) für V2X-Kommunikation schreibt für die meisten Anwendungen Latenzzeiten auf Systemebene von unter 100 Millisekunden vor.

Alle in Tabelle 1 aufgeführten Anwendungen erfordern Dead-Reckoning-Technologie (DR), einschließlich Radsensorinformationen (Wheel Tick). Mit der sogenannten Koppelnavigation ist die laufende näherungsweise Orts­bestimmung eines bewegten Objekts aufgrund der Bewegungsrichtung und der Geschwindigkeit gemeint.
Der CEP50-Wert (Circular Error Probability) entspricht dem Radius des kleinsten Kreises, der 50 Prozent aller Positionsmessungen umfasst.

AnwendungGenauigkeitUmgebungRTK erforderlichMultiband erforderlichLatenzzeit
V2X<1m CEP50StadtNeinJa~ 10 ms
ADAS-Stufen 1-3<20cm CEP50StadtJaJa~ 10 ms
ADAS Stufen 3-5<20cm CEP50 + SchutzklasseStadtJaJa~ 10 ms

 

Tabelle 1. Bekannte Anforderungen bei Anwendungen für V2X und automatisiertem Fahren.

Sensorfusion für schnelle Konvergenz

Schlüsselvoraussetzung für die Akzeptanz der V2X-Kommunikation und des automatisierten Fahrens ist dementsprechend die robuste und kontinuierliche spurgenaue Positionsbestimmung, selbst in anspruchsvollen Umgebungen. Nicht nur bei den Fahrern, sondern auch bei den Behörden, die die Verkehrssicherheit verbessern und Umweltauswirkungen wie Verkehrsstaus und vermeidbare Fahrzeug­emissionen bewältigen wollen. Die hochpräzise Position muss in (Milli-)Sekundenschnelle abrufbar sein, auch wenn Satellitensignale vorübergehend blockiert sind. Die Kombination einer Reihe von komplementären Diensten, die in einem Sensor-Fusionsfilter implementiert sind (Bild 2), hilft bei der GNSS-Korrektur und deren zuverlässigen Genauigkeit.

Multiband-GNSS
Multikonstellations-, Multiband-GNSS-Empfänger werden benötigt, da es inzwischen mehrere GNSS-Konstellationen mit inhärenten Zeitunterschieden gibt. Empfänger müssen deshalb zur eindeutigen Bestimmung ihrer Position mehrere Satelliten „sehen“ können. Wird mit drei Konstellationen gearbeitet, müssen beispielsweise etwa sieben Satelliten sichtbar sein, um die Zeitunterschiede zu berechnen. Wird dagegen eine einzige Konstellation benutzt, braucht es nur vier Satelliten, um die Position zu bestimmen. Die größere Anzahl der verfügbaren Satelliten in einer  Multikonstellationsumgebung hat jedoch weit mehr Vorteile.

Zu den einzigartigen Fähigkeiten von Multiband-GNSS-Empfängern gehört die Kombination von Signalen mit unterschiedlichen Frequenzen, um bestimmte Fehler zu eliminieren. Zu den Techniken gehört die gleichzeitige Verarbeitung zweier Signale von unterschiedlichen Frequenzen, die bis zu 99,9 Prozent der Ionosphärenfehler beseitigt. Eine weitere Methode ist die geometriefreie Kombination zur Erkennung von Phasensprüngen (Cycle Slips) in der Trägerphase.

Integrierte RTK-Algorithmen
GNSS-Empfänger mit Standardpräzision verfolgen die Codephase von GNSS-Signalen von mindestens vier GNSS-Satelliten für eine Trilateration ihrer Position. Hochpräzisions-GNSS-Empfänger verfolgen dagegen die Hochfrequenz-Trägerphase und verwenden typischerweise RTK-Algorithmen (Real Time Kinematic), um Mehrdeutigkeiten in der Trägerphase aufzulösen. Diese können in das GNSS-Empfängermodul integriert sein und die Korrekturdaten nutzen, die über eine drahtlose Verbindung bereitgestellt werden. Für den Automotive-Markt ist eine Mobilfunk- und L-Band-basierte Satellitenkommunikation geeignet. L-Band-Empfänger bieten nicht nur niedrigere Datenübertragungskosten, sie können auch RTK-Korrekturdaten über Satellit in Gebieten empfangen, in denen Mobilfunkverbindungen schlecht oder gar nicht verfügbar sind, beispielsweise auf dem Land.

Broadcast-GNSS-Korrekturdienste
GNSS-Korrekturdienstanbieter schätzen laufend GNSS-Signalfehler, die sie über ein Netzwerk von Basisstationen aus überwachen. Beispiele hierfür sind PPP-RTK-Dienste, die unter Anwendung der PPP-Technologie (Precise Point Positioning) beispielsweise Satellitentakt, Umlaufbahn, Signalvorspannung, globale Ionosphäre sowie regionale ionosphärische und troposphärische Effekte ausgleichen.

Idealerweise sollten Korrekturen für weite Gebiete wie das US-amerikanische Festland gelten und mit minimalen Bandbreiten auskommen. Ältere Dienste sendeten einen maßgeschneiderten Korrekturdatenstrom, der auf einer groben Positionsschätzung basiert, an einzelne Benutzer. Heute verfolgen moderne Dienstanbieter einen besser skalierbaren Ansatz und senden das gleiche dynamische GNSS-Fehlermodell an alle Benutzer.

Korrekturdaten hoher Qualität erhöhen die Genauigkeit des GNSS-Empfängers und verkürzen die Zeit, die der Empfänger benötigt, um sich einer präzisen Positionsschätzung anzunähern. So sind automobile Anwendungen in der Lage, Unterbrechungen der GNSS-Signale durch Hindernisse wie Überführungen, Autobahnschilder, Bäume und Brücken zu bewältigen.

Inertial-Sensoren und Sensorfusion
Inertialsensoren sowie Trägheitssensoren für Lage und Beschleunigung werden häufig zur Ergänzung von GNSS-Empfängern eingesetzt. Fahrzeugpositionierungssysteme können sich bei Lücken im GNSS-Empfang auf Dead Reckoning stützen, etwa in Tunneln oder Parkhäusern. Durch die Fusion der von der Inertial Measurement Unit (IMU) gesammelten Daten kann eine Positionsschätzung auch in GNSS-blockierten Umgebungen erfolgen. Darüber hinaus hilft die Fusion dem System bei kurzzeitigen Unterbrechungen des GNSS-Signalempfangs, Informationen über Position und Geschwindigkeit beizubehalten. Mehrdeutigkeiten in der Trägerphase werden so aufgelöst und die Rekonvergenzzeit verkürzt, nachdem wieder Satelliten­signale verfügbar sind.

Sensoren im Fahrzeug
Fahrzeuginterne Sensoren wie der Wheel-Tick-Sensor (Raddrehzahlsensor) verbessern die Dead-Reckoning-Genauigkeit noch weiter. Wheel-Tick-Daten ermöglichen eine Überprüfung von signalbedingten GNSS-Ungenauigkeiten. Das System kann beispielsweise falsche GNSS-Positionsänderungen zurückweisen, wenn der Sensor meldet, dass sich das Rad nicht bewegt hat. Der mit dem Wheel-Tick-Sensor gewichtete Geschwindigkeitswert ist genauer als der eines Systems, das auf verrauschte Messungen von Beschleunigungssensoren setzt. Die kontinuierliche Kalibrierung des Sensors zur Bestimmung der pro Umdrehung zurückgelegten Wegstrecke ermöglicht es dem System, kleine druck- oder temperaturbedingte Änderungen des Radumfangs auszugleichen.

Dynamisches Modell
Ein dynamisches Fahrzeugmodell, das Annahmen über die Bewegungen des Fahrzeugs enthält, begrenzt den Einfluss von Messfehlern auf die gemeldete Position. Das Modell kann beispielsweise davon ausgehen, dass ein Fahrzeug keinen senkrechten Satz machen oder nicht unverhältnismäßig beschleunigen oder bremsen kann und so die Plausibilität von GNSS-Messungen überprüfen. Erst nach der Plausibilitätsprüfung werden die Messwerte im Navigationsfilter verwendet.

Erprobung auf der Straße

Ein Navigations- und Positionierungsmodul, welches die Firma u-blox entwickelt hat, dient im Folgenden als Referenz für einen deutlich verlässlicheren GNSS-Empfang durch eine Kombination der bisher aufgeführten Erweiterungstechnologien. Das System enthält einen Multiband-GNSS-Empfänger für mehrere Konstellationen mit integrierten RTK-Algorithmen, Broadcast-GNSS-Korrekturdaten, eine IMU (Inertial Measurement Unit) für Dead Reckoning, einen externen Wheel-Tick-Sensor sowie ein dynamisches Fahrzeugmodell. Es wurden mehrere Tests und Simulationen durchgeführt, um ihre kombinierte Wirkung auf die Systemleistung zu bewerten:

Leistung in Tunneln
Die Leistung beim Durchfahren von Tunneln, und damit einem längeren Ausfall der GNSS-Signale zu ermitteln, ist schwierig. Beschleunigungsmesser- und Gyroskopverzerrungen sind die dominierenden Fehlerquellen. Bei der Signalintegration und Berechnung von Geschwindigkeit (Beschleunigungsmesser) und Pose (Gyro) addieren sich Ungenauigkeiten auf. Für statistische Signifikanz müssen Daten durch eine ausreichend große Anzahl an Tunnelfahrten gesammelt werden. Zudem gibt es keine „wahre“ Position, mit der man die Messungen vergleichen könnte. Im Idealfall wird in diesen Tunneln eine alternative Positionierungstechnologie eingesetzt, deren Technologie für die Bestimmung eines Referenzwerts nicht von der freien Sicht zum Himmel abhängig ist. Schließlich weichen selbst teure Inertial-Sensor-basierte Referenzsysteme um kleine Werte ab.
Anstatt die Tests in realen Tunneln durchzuführen, haben die Entwickler für die Erprobung virtuelle Tunnel erstellt und den GNSS-Empfänger auf der Straße bei freier Sicht zum Himmel „ausgesteckt“. Dadurch wurde ein GNSS-Ausfall simuliert und das System gezwungen, im Dead-Reckoning-Modus zu navigieren. So ließ sich die Leistung der IMU mit einem hochwer­tigen echten Set-up vergleichen. Die Protokollierung der Messwerte der Dead-Reckoning-Lösung und des als Referenz eingesetzten High-End-GNSS-Empfängers liefert die notwendigen Daten, um anhand von Stichproben aus dem jeweiligen Datensatz unterschiedlich lange Tunnel abzubilden. Dadurch konnte eine ganze Reihe von Testläufen durchgeführt werden, die für eine statistische Signifikanz der Beurteilung der Leistung ausreichte.

In Bild 3 sind die Daten von 1758 Ausfällen, die in 31 Testläufen generiert wurden, dargestellt. Die Ergebnisse zeigen, dass der Positionierungsfehler im Dead-Reckoning-Modus auftrat. Im Durchschnitt nahm der horizontale Positionierungsfehler um etwa 20 Meter je gefahrenem Kilometer zu, was über die zurückgelegte Strecke annähernd 2 % entspricht. Die Leistung der IMU hat einen großen Einfluss auf die Testergebnisse in Tunneln. Bei diesem Testaufbau wurde eine gewöhnliche IMU mit durchschnittlicher Leistung und kein High-End-Gerät verwendet.

Spurgenaue Positionierung
Weitere Tests wurden in einer Reihe von Szenarien unterschiedlicher Komplexität durchgeführt. Der einfachste Testfall, der Autobahnfahrten unter weitgehend freiem Himmel umfasste, hat bestätigt, dass die Lösung eine hundertprozentige Verfügbarkeit ermöglicht und in der Hälfte der Zeit auf 5,8 Zentimeter genau ist. Die horizontale Geschwindigkeitskomponente war in 68 % der Zeit auf 0,02 km/h genau.
Während der Tests war das System in der Lage, die genaueste RTK-Positionierung – nämlich Fixed RTK – in 82 % der Zeit zu erreichen. Bei Fixed RTK sind genügend Satelliten sichtbar, um alle Mehrdeutigkeiten der Trägerphase auf eine ganzzahlige Anzahl von Wellenlängen aufzulösen, was zu der höchstmöglichen Genauigkeit führt. Das System stützte sich zu 14,8 % auf RTK-Float-Ergebnisse, wenn nicht genügend Satelliten sichtbar waren, um die Mehrdeutigkeiten vollständig aufzulösen – was zu einer verringerten Genauigkeit führte – und verwendete zu 3,1 % Dead Reckoning.

Die Gesamtgenauigkeit der Lösung gegenüber der bestehenden Singleband-Empfängertechnologie wurde um das Zehnfache verbessert. Erprobungen im Zentrum von Paris, einschließlich Wohnvierteln und Autobahnen, zeigten eine hervorragende Leistungssteigerung gegenüber Single­band-Empfängern ohne RTK. Beim Test im urbanen Worst-Case-Szenario mit Straßenschluchten, der im Stadtteil La Défense erfolgte, übertraf die Leistung die Minimalanforderungen für V2X-Anwendungen. Obwohl die Anzahl der sichtbaren Satelliten nicht ausreichte, um eine vollständige Auflösung aller Mehrdeutigkeiten zu erreichen, betrug der CEP68 etwa 1,1 Meter und die Genauigkeit lag zu 95 % der Zeit bei mindestens 1,70 Metern (Tabelle 2).

 

SzenarioFreie Sicht zum Himmel (Autonahn, Burgund)Stadt (Arondissement 12-16, Paris)Urbane Häuserschlucht (La Défènse, Paris)
CEP50 in Metern0,050,650,81
CEP68 in Metern0,070,851,11
CEP95 in Metern0,131,831,70

 

Tabelle 2. Positionierungsgenauigkeit in Szenarien bei der Erprobung auf Straßen.

Das verbesserte Navigationssystem kann Basis für automobile Positionierungsanwendungen sein, die eine kontinuierliche, spurgenaue Positionierung auch in den schwierigsten Umgebungen liefern – durch Kombination der in diesem Artikel diskutierten Technologien. Dazu gehören Multiband-GNSS-Empfänger für mehrere Konstellationen mit eingebauten RTK-Algorithmen, Broadcast-GNSS-Korrekturdaten, eine IMU für Dead Reckoning, ein externer Wheel-Tick-Sensor und ein dynamisches Fahrzeugmodell.

GNSS auf der Straße

Die Erprobung auf der Straße hat gezeigt, dass die Genauigkeit gegenüber aktuellen Technologien zehnfach verbessert sein kann. Multiband-GNSS-Empfänger für mehrere Konstellationen, die in der Lage sind, die Satellitensichtbarkeit in teilweise blockierten Szenarien zu maximieren, effektiv kombiniert mit Dead Reckoning zur Überbrückung kurzer Lücken beim GNSS-Empfang und GNSS-Korrekturdienste für eine schnelle Rekonvergenz nach kurzen GNSS-Unterbrechungen sorgen für eine kontinuierliche Bereitstellung der Position in Stadtgebieten. Die Systemleistung kann durch die Einbeziehung von Daten anderer Fahrzeugsensoren wie Kameras und Radargeräten weiter verbessert werden. Die GNSS-Technologie, ergänzt durch Dead Reckoning für den Einsatz in Automobilanwendungen, kann zu mehr Sicherheit, Komfort und Effizienz für V2X-Anwendungen und das automatisierte Fahren beitragen.

 

Alex Ngi ist Produktmanager für die ZED-F9K ADR-Modulserie und Mitglied des Produktstrategie-Teams bei u-blox. Er bringt mehrere Jahre Erfahrung in der Vermessungstechnologie mit und hält einen Bachelor in Elektrotechnik der Universität Waterloo, Kanada.