Robuste direkte Georeferenzierung leichter Fluggeräte
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Das Ziel dieses Teilprojektes ist es, Methoden zu entwickeln, mit denen sich die Positionen und Orientierungen eines leichten Fluggerätes (<5 kg) mit hoher Genauigkeit (<1cm, < 1°) und Robustheit in Echtzeit bestimmen lassen und somit eine direkte Georeferenzierung erlauben. Die Robustheit ist notwendig, um eine autonome Steuerung des Fluggerätes zu ermöglichen. In der ersten Projektphase wurden Methoden entwickelt um die Position und Orientierung des Fluggerätes unter gutmutigen Bedingungen den Anforderungen entsprechend zu bestimmen. Als Grundlage fur die Schätzung dienten GNSS-Tragerphasenbeobachtungen und die Daten einer Inertialsensoreinheit und eines elektronischen Kompasses. Die Berechnungen wurden wahrend des Fluges durchgeführt, so dass die Ergebnisse sowohl den Prozessen der autonomen Steuerung, als auch den Algorithmen zur Rekonstruktion der Objekte und Oberflächen in Echtzeit zur Verfügung standen. Das Hauptziel des Teilprojektes in diesem Berichtszeitraum (2. Förderphase) war die signifikante Verbesserung der Robustheit der Positions- und Orientierungsbestimmung des Fluggerätes unter nicht idealen Beobachtungsbedingungen. Ein weiteres Ziel in dieser zweiten Phase des Vorhabens war die Entwicklung von Methoden zur Kalibrierung und zur Evaluierung des Gesamtsystems. Dazu wurden Methoden entwickelt, mit denen die Trajektorienbestimmung des UAVs auch unter nicht idealen GNSS-Bedingungen robuster gemacht werden konnte. Es wurde ein Filteralgorithmus implementiert, bei dem die GNSS-Rohdaten direkt in das Filter eingehen, und nicht vorher zu einer Position verarbeitet werden (Tightly-Coupled Integration). Auf diese Weise konnten auch bei nur geringer Satellitenverfügbarkeit Korrekturschritte im Filter durchgeführt werden. Auch die Fixierung der Trägerphasenmehrdeutigkeiten, die für eine hochgenaue Positionsbestimmung unerlässlich ist, konnte so verbessert werden. Die während des Fluges erzeugten oder auch vorher bekannten 3D Modelle konnten genutzt werden, um die GNSS-Auswertung und damit die Positionsgenauigkeit zu verbessern. Es konnte gezeigt werden, dass der Einfluss von durch Beugung gestörten oder nur über Reflektion empfangenen GNSS-Beobachtungen (NLOS, Non-line-of-sight Effekte) signifikant höher ist, als der durch klassische Mehrwegeeffekte. Diese NLOS-Beobachtungen ließen sich durch Kenntnis über die Umgebung und entsprechende Verfahren eliminieren. Es wurden Testumgebungen aufgebaut, mit denen es möglich ist, die relative Position und Rotation zwischen einzelnen auf der Trägerplattform verteilten Sensorkomponenten, insbesondere dem Laserscanner, Kameras und der GNSS/IMU Einheit präzise zu bestimmen. Diese wurden so aufgebaut, dass sie auch für andere nicht luftgebundene Multisensorsysteme verwendet werden können. Diese Umgebungen ermöglichen auch die Evaluierung der Systeme, da sie Referenzobjekte bieten, mit denen sich die von den Fluggeräten erzeugten 3D Modelle bewerten lassen.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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(2015). Real-time single-frequency GPS/MEMS-IMU attitude determination of lightweight UAVs. Sensors, 15(10):26212–26235
Eling, C., Klingbeil, L., and Kuhlmann, H.
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(2016). Mobile Multisensorsysteme. In Schwarz W. (eds) Ingenieurgeodäsie. Springer Reference Naturwissenschaften, pages 1–36. Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg
Kuhlmann, H. and Klingbeil, L.
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(2017). Direct georeferencing for portable mapping systems: In the air and on the ground. Journal of Surveying Engineering, 143(4):04017010
Klingbeil, L., Eling, C., Heinz, E., Wieland, M., and Kuhlmann, H.
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(2017). Empirical assessment of obstruction adaptive elevation masks to mitigate site-dependent effects. GPS Solutions, 21(4):1695–1706
Zimmermann, F., Eling, C., and Kuhlmann, H.
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(2017). Precise positioning of UAVs-dealing with challenging RTK-GPS measurement conditions during automated UAV flights. ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences, 4
Zimmermann, F., Eling, C., Klingbeil, L., and Kuhlmann, H.
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(2019). GPS multipath analysis using fresnel zones. Sensors, 19(1):25
Zimmermann, F., Schmitz, B., Klingbeil, L., and Kuhlmann, H.
