Riassunto analitico
I sistemi di navigazione basati sul global positioning system (GPS) hanno frequentemente problemi di affidabilità. Infatti le loro prestazioni tendono a degradare significativamente in particolari contesti, come gallerie o urban canyon, in cui non è disponibile un numero sufficiente di segnali GPS. Per questo motivo, la tecnologia GPS viene spesso affiancata ad altre sorgenti in grado di fornire informazioni utili per la localizzazione anche in scenari degradati citati precedentemente. In questo documento verrà sviluppato un nuovo approccio alla navigazione satellitare per applicazioni veicolari.
L'idea si basa sull'utilizzo del sistema GPS abbinato ad una unità di misura inerziale (IMU). In particolare, viene analizzato il problema di fusione dati, provenienti da sorgenti diverse, fornendo una nuova soluzione basata su Particle Filter. La tecnica adottata combina le informazioni provenienti da un'unità GPS, un dispositivo IMU e mappe digitali. Il dispositivo IMU è costituito da un accelerometro sensibile in tre dimensioni (3D), un giroscopio 3D e un magnetometro 3D. Le misure acquisite da questo sensore vengono elaborate attraverso un Extended Kalman Filter (EKF), che stima la posizione e la direzione del veicolo. Le informazioni generate dal EKF sono processate dal Particle Filter il quale ha il compito di fonderle con i dati GPS (quando disponibili) e le mappe per stimare la posizione finale. La soluzione sviluppata offre i seguenti vantaggi: a) basso costo (si è utilizzata una piattaforma sensoriale a basso costo); b) continuità di servizio (è in grado di operare anche in presenza di segnali GPS significativamente degradati). L'efficacia di questa soluzione è evidenziata dai risultati numerici, che mostrano la capacità di funzionare in modo affidabile anche in presenza di interruzioni o peggioramenti dei segnali GPS.
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Abstract
Vehicular navigation systems based on global positioning system (GPS) suffer, in most cases, from reliability problems. In fact, their performance may undergo significant degradation in some specific scenarios, like tunnels or urban canyons in which a sufficient number of reliable GPS signals is unavailable. For this reason, GPS technology is often combined with different technologies that can provide localization information in such scenarios. In this manuscript a new approach to satellite-based navigation for automotive applications is developed; this approach is based on combining the GPS technology with the inertial measurement unit (IMU) technology. In particular, first the problem of fusing data provided by different sources available in a system for vehicular navigation is investigated and, then, a novel solution based on particle filtering is devised. The proposed solution combines information coming from a GPS unit, an IMU device and a map database. The IMU device considered in this work consists of a three-dimensional (3D) accelerometer, a 3D gyroscope and a 3D magnetometer. The measurements provided by these sensors are processed by an Extended Kalman Filter (EKF), which estimates position and heading changes of a vehicle. Moreover, the information generated by the EKF feed a particle-filter that merges them with GPS data (when available) and the available map information to estimate the final position. The developed technical solution offers the following advantages: a) low cost (it is based on a low cost sensor platform); b) continuity of service (it is able to operate in the presence of seriously degraded GPS signals). Its efficacy of this solution is evidenced by numerical results, which show its ability to reliably operate in the presence of a GPS outage.
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