Raschbauer, R. (2011). Methoden zur Positionsbestimmung für autonome Fahrzeuge [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. http://hdl.handle.net/20.500.12708/160196
Positionsbestimmung; autonome Fahrzeuge; GPS; Real Time Kinematic; INS
de
Positioning System; AGV; GPS; Real Time Kinematic; INS
en
Abstract:
Autonome selbstfahrende Roboter, so genannte Automated Guided Vehicles (AGVs), finden in der heutigen Zeit immer weitere Verbreitung. Sie werden in vielen Bereichen der Wirtschaft und Industrie, aber auch zunehmend im städtischen Verkehr oder der Landwirtschaft eingesetzt. Damit ein AGV seine Aufgaben bestmöglich erfüllen kann, ist es fundamental, dass seine Position hochgenau bestimmt werden kann. Global Positioning System (GPS) ist die gegenwärtig am häufigsten verwendete Lösung zur Positionsbestimmung. Allerdings verfügen konventionelle GPS-Empfänger nicht über die notwendige Genauigkeit, um sie für AGVs verwenden zu können. Ziel der vorliegenden Diplomarbeit ist es, Methoden zu entwickeln, mit denen es möglich ist, die Position von AGVs hochgenau zu bestimmen. Dazu sollen konventionelle GPS-Empfänger sowie zusätzliche Sensordaten des physikalischen Systems zum Einsatz kommen. Durch die Kombination dieser Systeme unter Verwendung spezieller Algorithmen soll diese Positionsgenauigkeit erreicht werden. Einleitend werden die Grundlagen Satelliten-basierter Positionsbestimmung anhand von GPS erläutert. Aufbauend darauf werden hochgenaue Positionierungssysteme diskutiert. Kernpunkt dieser Arbeit ist der Entwurf von neuen Methoden zur Realisierung solcher Systeme. Zur Steigerung der Genauigkeit der GPS-Messung werden Real Time Kinematic (RTK)-Algorithmen verwendet. Des Weiteren wird die Geschwindigkeitsermittlung des AGVs mittels Messung der Dopplerfrequenz der GPS-Signale durchgeführt. Die auf diese Weise erzeugten Positionsdaten werden anschließend mit einem stochastischen Systemintegrationsfilter optimal (bezüglich ihres Fehlermodells) mit den lokalen Sensormesswerten kombiniert. Zwei Ansätze wurden verfolgt, die sich darin unterscheiden, wie die Messwerte kombiniert werden. Einerseits werden die Subsysteme einzeln umgesetzt und anschließend ihre Ausgangswerte kombiniert. Andererseits werden - bedingt durch den hohen Grad der Kopplung der Teilsysteme - alle Subsysteme direkt im stochastischen Filter integriert. Entscheidend dabei ist, dass diese Berechnungen in Echtzeit durchgeführt werden können. Zur Evaluierung des entwickelten Konzepts wurden beide entwickelten Algorithmen implementiert und mit einer kommerziellen RTK-basierten Positionierungslösung verglichen und bewertet.
Today, Automated Guided Vehicles (AGVs) are used in many different domains. They are getting more important in industry, agriculture and urban transportation. Accurate positioning systems are fundamental for the navigation of AGVs. Up to now, the Global Positioning System (GPS) is the most important satellite based positioning system. Unfortunately, standard GPS receiver can not be used for this purpose due to their limited accuracy. The aim of this thesis is to develop an approach for a high precise positioning system. Beside the GPS signal which will be measured with consumer grade GPS receivers, the data of an inertial navigation system that is mounted on the AGV is used to determine the exact position. These different measurement data have to be combined in an optimal way. For this purpose a special kind of algorithms will be utilized. At the beginning, an introduction of satellite based navigation is presented. Based on these basics, methods for precise positioning with GPS are discussed. The quintessence of this thesis is the design of new approaches for highly accurate positioning systems with standard GPS receivers. Thereby, two different methods for precise positioning are used. The approaches differ in the way of how the subsystems (i.e. satellite based and inertial navigation data) are combined. Both approaches utilize Real Time Kinematic (RTK) algorithms which are based on carrier phase measurements of the GPS receivers. Such procedures significantly improve the accuracy of position measurements. Moreover, the frequency of the Doppler shift is used to determinate the velocity of the AGV. The results of the GPS measurement and the data of the local sensors are joined by using a statistical filter. The so call system integration filter is the main part of each approach, since it is designed to combine the measurement results optimally regarding their noise characteristics. An important fact is that the developed methods can even be used in real time applications, such as the targeted domain of AGVs. Finally, a proof-of-concept for each approach is implemented to evaluate the correctness and the efficiency of each method. The results of the evaluations are compared with commercial RTK based positioning systems.
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Abweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers Zsfassung in engl. Sprache
