Abstract
Nach heutigem Stand der Technik ist eine zuverlässige Ortung im innerstädtischen Umfeld für das hochautomatisierte Fahren nur durch eine umfassende Fusion eines GNSS-Sensors mit verschiedenen kostspieligen Sensoren (Radar, Video, Lidar) zu erreichen. Gelingt es, den ohnehin notwendigen GNSS-Sensor mit den zu entwickelnden Korrekturverfahren in seiner Genauigkeit und Robustheit zu steigern, kann die sichere Lokalisierung mit einem wesentlich geringeren Aufwand für weitere Sensoren realisiert werden. Das Vorhaben leistet einen Beitrag zum Ziel, dem hochautomatisierten Fahren im innerstädtischen Bereich zu wirtschaftlichem Erfolg zu verhelfen. Das fahrerlose Fahren (wie Robo-Taxi und/oder -Shuttle) benötigt maximale Zuverlässigkeit der Ortung. Beim heutigen Stand der Technik ist u.a. eine Remote-Steuerung vorgesehen, welche im Bedarfsfall die manuelle Fernsteuerung des Fahrzeugs übernimmt. Mit dem hier zu entwickelnden Verfahren wird die Zuverlässigkeit der Ortung gesteigert, sodass das fahrerlose Fahren mit weniger Remote-Eingriffen effizienter realisiert werden kann.
Das Erreichen der im Vorhaben gefassten Ziele und die Bearbeitung der sechs definierten Pakete basiert auf den folgenden, wesentlichen Arbeitsschritten. Der erste Schritt besteht in der Definition und Erhebung der für das automatisierte Fahren relevanten Situationen und Anforderungen. Die Erhebung einer einzigartigen GNSS-Datenbasis für kinematische und statische Situationen bildet den zweiten Arbeitsschritt und stellt gleichzeitig die für das Vorhaben notwendigen Untersuchungsdaten bereit. Der dritte Schritt befasst sich mit der Quantifizierung der Fehlereinflüsse rein GNSS basierter, urbaner Ortung und liefert eine Vergleichslösung, die nach aktuellem Stand der Wissenschaft und Technik erreichbar ist und deren Qualität im Rahmen des Vorhabens gezielt verbessert wird. Identifikation, Definition und Charakterisierung der hierzu notwendigen Parameter erfolgen im vierten Arbeitsschritt. Die dominierenden und als degradierend identifizierten Einflussfaktoren werden im fünften Arbeitsschritt in einer kompakten Form modelliert und Korrekturen für die Berücksichtigung abgeleitet sowie Schnittstellen und Formate zu deren Austausch entwickelt. Die Implementierung und Erprobung von geeigneten Verfahren zur Anwendung der neuen Korrekturen im GNSS-Empfänger erfolgt im sechsten Arbeitsschritt. Zu Abschluss des Verbundprojekts wird eine Demonstration des Gesamtkonzeptes bei Anwendung im realen Umfeld durchgeführt.
| Originalsprache | Deutsch |
|---|---|
| Verlag | Leibniz Universität Hannover |
| Seitenumfang | 88 |
| DOIs | |
| Publikationsstatus | Veröffentlicht - 18 Juli 2024 |
Schlagwörter
- GNSS
- Residuen-Mappen
- non-line-of-sight
Fachgebiet (basierend auf ÖFOS 2012)
- Geodäsie
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Low-latency GNSS multipath simulation and building wall detection in urban environments
O’Connor, M., Kersten, T., Skupin, C., Ruwisch, F., Ren, L., Wübbena, T. & Schön, S., Jan. 2024, in: Simulation. 100, 1, S. 71-89 19 S.Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › Peer-Review
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Schlussbericht des Instituts für Erdmessung (der Leibniz Universität Hannover) zum Verbundvorhaben Korrektur von GNSS-Mehrwegeffekten für die zuverlässige Eigenlokalisierung von hochautomatisierten Fahrzeugen in innerstädtischen Bereichen (KOMET)
Ruwisch, F., Kersten, T. & Schön, S., 31 Juli 2024, Hannover: Leibniz Universität Hannover. 64 S.Publikation: Buch/Bericht/Sammelwerk/Konferenzband › Projektbericht/Forschungsbericht › Forschung
Open Access -
Coordinate Frames and Transformations in GNSS Ray-Tracing for Autonomous Driving in Urban Areas
Baasch, K. N., Icking, L., Ruwisch, F. & Schön, S., Jan. 2023, in: Remote Sensing. 15, 1, 17 S., 180.Titel in Übersetzung :Koordinatenrahmen und Transformationen im GNSS Ray-Tracing für autonomes Fahren in städtischen Gebieten Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › Peer-Review
Open Access
Projekte
- 1 Abgeschlossen
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KOMET: Verbundprojekt: Korrektur von GNSS-Mehrwegeffekten für die zuverlässige Eigenlokalisierung von hochautomatisierten Fahrzeugen in innerstädtischen Bereichen; Teilvorhaben: Charakterisierung und Korrektur von GNSS-Signaleigenschaften in innerstädtischen Bereichen
Schön, S. (Projektleiter*in (Principal Investigator)), Kersten, T. (Projektleiter*in (Principal Investigator)) & Ruwisch, F. (Projektmitarbeiter*in)
1 Mai 2020 → 31 Okt. 2023
Projekt: Forschung
Auszeichnungen
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IEEE/ACM DS-RT 2021
O´Connor, M. C. (Empfänger*in), Ruwisch, F. (Empfänger*in), Kersten, T. (Empfänger*in), Skupin, C. (Empfänger*in), Ren, L. (Empfänger*in), Wübbena, T. (Empfänger*in) & Schön, S. (Empfänger*in), 29 Sept. 2021
Preis: Publikationspreis
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