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Realisierung und Bewertung von Navigationsmethoden zur fahrzeugautonomen Positionsbestimmung mit low-cost Sensorik

Lutz, Andre (2008)
Realisierung und Bewertung von Navigationsmethoden zur fahrzeugautonomen Positionsbestimmung mit low-cost Sensorik.
Technische Universität Darmstadt
Ph.D. Thesis, Primary publication

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Item Type: Ph.D. Thesis
Type of entry: Primary publication
Title: Realisierung und Bewertung von Navigationsmethoden zur fahrzeugautonomen Positionsbestimmung mit low-cost Sensorik
Language: German
Referees: Kubbat, Prof. Dr.- Wolfgang ; Winner, Prof. Dr. Hermann
Date: 28 November 2008
Place of Publication: Darmstadt
Date of oral examination: 5 February 2008
Abstract:

Die vorliegende Arbeit beschreibt die Realisierung und Bewertung von Navigationsmethoden zur fahrzeugautonomen Positionsbestimmung mit low-cost Sensorik für sicherheitsrelevante Navigationssysteme. Die Untersuchung der Navigationsmethoden ermöglicht die Darstellung des Potentials von moderner Sensorik in der Fahrzeugnavigation. Zunächst werden die Anforderungen an eine Navigationslösung für den Einsatz in einer sicherheitsrelevanten Anwendung, am Beispiel eines modernen Rollführungskonzeptes auf dem Frankfurter Flughafen, dargestellt. Dabei stehen Genauigkeit, Integrität und Verlässlichkeit der Navigationslösung im Vordergrund. Es werden andere Arbeiten zu diesem Thema untersucht und eine klare Abgrenzung zu Verfahren mit Map-Matching Technologie geschaffen. Nach einer Analyse von bestehenden Fahrzeugnavigationssystemen erfolgt die Beschreibung der einsetzbaren Sensorik. Zur Realisierung der fahrzeugautonomen Navigationsverfahren werden bereits existierende Verfahren analysiert und nach einer Auswahl der optimalen Sensoren drei verschiedene Ansätze umgesetzt. Diese Ansätze beruhen auf fahrzeugautonomen Koppelnavigationsmethoden mit mikromechanischem Kreisel, Hodometer, bzw. Differentialhodometer. In dieser Arbeit wird ein Verfahren mit redundanter Berechnung der Drehrate mit Differentialhodometer und mikromechanischem Kreisel entwickelt, das eine verbesserte Fehlererkennung ermöglicht. Die maximalen Positionsfehler konnten um Faktor 3 gegenüber einer Kreisel und Hodometerlösung sowie der Positionsfehler CEP95 von 8m auf 5m reduziert werden. Die Sensordatenfusion erfolgt mit erweitertem Kalman-Filter und Fehlererkennungsalgorithmus. Hierfür erfolgt vorab die Modellbildung und die detaillierte Untersuchung der Messfehler, des systematischen Fehlerverhaltens der Sensoren sowie äußeren Einflüssen um hohen Ansprüchen bezüglich der Genauigkeit gerecht zu werden. Die neu entwickelten Verfahren werden anhand einer hochgenauen Referenztrajektorie in zahlreichen Messfahrten, die teilweise auf dem Flughafen Frankfurt am Main durchgeführt wurden, analysiert und bewertet. Für die Durchführung der Messfahrten zur Datengewinnung wird ein Navigationsfahrzeug mit ausgesuchter, adäquater Sensorik aufgebaut. In der Auswertung werden die Positions- und Richtungsfehler der realisierten Verfahren mit der Referenztrajektorie verglichen und die erreichte Positionsgenauigkeit über alle Messfahrten dargestellt.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage

This research paper describes the implementation and validation of navigation algorithms for vehicle-autonomous positioning with low cost sensors for safety-critical navigation systems. The investigation of the navigation methods allows showing the potential of modern sensor systems in car navigation. First the requirements are presented for a navigation solution for the use in a safety-critical application, for example a modern surface movement, guidance and control system (A-SMGCS) on Frankfurt airport. Most important are here: accuracy, integrity and reliability of the navigation solution. Other research papers were evaluated and a differentiation to map matching algorithms is shown. After an analysis of existing car navigation systems the description of the applicable sensor system is presented. For the realization of the onboard-autonomous navigation algorithms, existing systems were analyzed and implemented after a selection of sensors for three different methods. These methods are based on vehicle-autonomous dead reckoning methods with a micromechanical gyroscope, odometer and/or differential-odometer. In this work a procedure with redundant calculation of turn rate with the differential-odometer and the micromechanical gyroscope is developed, which allows improved error detection. The maximum position errors could be reduced by a factor of 3 compared to a gyroscope/odometer solution as well as the position error CEP95 from 8m to 5m. The sensor data fusion is realized in an extended Kalman filter with error detection algorithm. A system model is built and a detailed investigation of the measuring errors of the sensors to adopt the systematic error behavior as well as external influences to fulfill the high requirements concerning accuracy. The developed algorithms are validated on the basis of a precise reference trajectory in numerous test runs, which were partly accomplished on the airport Frankfurt/Main, and then analyzed and rated. For the execution of the test runs for data capturing a navigation test vehicle with selected, adequate sensor system is developed. In the evaluation the position and course error of the implemented navigation algorithms are compared with the reference trajectory and the achieved position accuracy over all test runs is represented.

English
Uncontrolled Keywords: Navigation, Fahrzeugnavigation, Kalmanfilter, Trägheitsnavigation, Inertialnavigation, GPS, A-SMGCS
Alternative keywords:
Alternative keywordsLanguage
Navigation, Fahrzeugnavigation, Kalmanfilter, Trägheitsnavigation, Inertialnavigation, GPS, A-SMGCSGerman
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-11972
Classification DDC: 600 Technology, medicine, applied sciences > 620 Engineering and machine engineering
Divisions: 16 Department of Mechanical Engineering > Institute of Flight Systems and Automatic Control (FSR)
Date Deposited: 15 Dec 2008 08:04
Last Modified: 08 Jul 2020 23:15
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/1197
PPN: 207561036
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