GPS/IMU Integration für die präzise Bestimmung von hoch kinematischen Flugtrajektorien

Abstract

Um aus luftfahrzeuggetragenen Laserscannermessungen Punkte auf oder nahe der Erdoberfläche bestimmen zu können, ist es notwendig, die Position und die räumliche Orientierung des Laserscanners und somit die Flugtrajektorie des Luftfahrzeugs zu jedem Zeitpunkt in einem entsprechenden Koordinatensystem zu kennen. Zur Bestimmung dieser Parameter sind verschiedene Sensoren im und am Luftfahrzeug montiert.<br />Dies sind ein GPS/GLONASS Empfänger und ein zur Bestimmung der räumlichen Orientierung notwendiges Trägheitsnavigationssystem (IMU).<br />Aufgrund der sehr hohen Datenrate des Trägheitsnavigationssystems wird eine entsprechende Verdichtung der zu bestimmenden Parameter der Flugtrajektorie gewährleistet. Diese beiden Messsysteme basieren auf vollkommen verschiedenen physikalischen Messprinzipien und besitzen daher auch konträre Eigenschaften. Durch Kombination beider Messsysteme können somit die Schwächen des einen mit den Stärken des anderen kompensiert werden und umgekehrt. Das Hauptziel dieser Diplomarbeit ist die präzise Bestimmung von hoch kinematischen Flugtrajektorien durch Verknüpfung der einzelnen Sensoren mit einem Kalman-Filter. Dazu soll ein offener, transparenter Algorithmus entwickelt werden. Zur Überprüfung des erstellten Algorithmus können die vorhandenen Messdaten auch mit dem kommerziellen Softwarepaket Waypoint berechnet werden. Als Eingangsdaten für die Verknüpfung werden die Ergebnisse der getrennten Auswertung der GPS-Messungen und der Messungen des Trägheitsnavigationssystems benötigt. Von besonderem Interesse ist die Auswertung der Messungen des Trägheitsnavigationssystems. Untersucht werden unter anderem die Bestimmung der Anfangswerte der räumlichen Orientierung im Initialisierungsvorgang und die Möglichkeiten der Reduktion der gemessenen Beschleunigungen um die Erdschwerebeschleunigung. Des Weiteren wird gezeigt, wie sich verschiedene Fehler (z.B. systematische Fehler der Sensoren) auf die Langzeitgenauigkeit der aus den Messungen des Trägheitsnavigationssystems abgeleiteten Flugtrajektorie auswirken. Das ist für die anschließende Verknüpfung entscheidend, um etwaige Ausfälle von GPS-Beobachtungen (z.B.: zu wenig Satelliten verfügbar) überbrücken zu können. Dazu werden GPS-Ausfälle während des Fluges simuliert und die Auswirkung auf die gefilterte Flugtrajektorie aufgezeigt.<br />

Using an airborne laserscanner for point determination on or close to the earth surface, it is necessary to have knowledge about position and orientation of the laserscanner in space, calculated in a proper coordinate frame. These parameters of the aircraft's trajectory may be solved using measurements of different sensors. Therefore a GPS/GLONASS receiver and an inertial navigation system (IMU) are mounted on and within the aircraft. Without an inertial navigation system it would be impossible to determine orientation in space. Due to the high data rate of the inertial navigation system, a proper densification of the obtained parameters is ensured. Both measurement systems are based on completely different physical principles. Therefore there properties are quite contrary. A combination of both systems enables a compensation of the weaknesses of one measurement system by the strengths of the other one and vice versa. The main task of this diploma thesis is a precise determination of highly kinematic aircraft trajectories by integration of both measurement systems. As a combination tool a Kalman-filter is used. To apply the Kalman-filter on the current problem an open and transparent algorithm has been developed. For verifying the developed algorithm the parameters of the trajectory can also be computed with the commercial software waypoint. Input data of the Kalman-filter algorithm are the results of separated GPS and IMU measurement processing. One main focus is set on processing the IMU data. Amongst others, the investigation contains the determination of initial orientation during the initialization process and options to reduce measured accelerations from gravity. Furthermore, the influences of systematic errors of the sensors on the trajectory computed only with IMU data are shown. This behaviour is a key factor to bridge possible gaps of GPS-measurements in dead reckoning scenarios. Therefore GPS outages are simulated and the influences on the combined trajectory are shown.