Inertiale Navigationssysteme gibt es in allen Formen und Größen. Eines haben sie jedoch gemeinsam: Sie bestehen aus jeweils Kreiseln und Beschleunigungssensoren und einer zentralen Verarbeitungseinheit, welche die von diesen Sensoren kommenden Messungen verrechnet. Diese Inertialsensoren werden als Inertial Measurement Unit (IMU) bezeichnet. Da das ganze System einen eigenen Bezugspunkt festlegt, heißt es auch Inertial Reference System (IRS).

Das Grundprinzip eines INS besteht in der Erfassung der Beschleunigungen und der Drehraten als Ausgangspunkt mittels Inertialsensoren. Ist die Beschleunigung eines Massepunkts im Raum bekannt, erhält man durch Integration über die Zeit die Geschwindigkeit und nach nochmaliger Integration die Positionsänderung. Die Winkelgeschwindigkeit wiederum wird mit einem Drehratensensor gemessen. Der Verkippungswinkel ergibt sich aus der Integration der gemessenen Winkelgeschwindigkeiten über die Zeit in den drei Raumrichtungen. Insgesamt erfordert ein INS die Messung von 6 Größen: die Beschleunigung und die Winkelgeschwindigkeit, jeweils in drei Raumrichtungen.

Erfahren Sie mehr

INS, insbesondere jene Systeme welche auf MEMS basieren, liefern nur für kurze Messperioden verlässliche Werte. Bei erdgebundener Navigation macht man sich deshalb den Einfluss der gekrümmten Erdoberfläche zunutze, um das Anwachsen des Positionsfehlers auf eine lineare Zunahme über der Zeit zu beschränken. Dazu werden Trägheitsnavigationssysteme häufig mit anderen Verfahren kombiniert, beispielsweise Odometrie oder Satellitennavigation, um eine höhere Positionsgenauigkeit über lange Zeiträume zu erreichen.

Mögliche Einsatzgebiete sind:

• Führung autonomer Roboter und  fahrerloser Fahrzeuge Kfz-Dynamik-Vermessung
• Schwimmwinkelmessung
• Elchtests Stabilisierungen von Plattformen
• Kameras
• Flugobjekten Vermessungstechnik

Durch die enge Zusammenarbeit mit Herstellern autonomer Fahrzeuge, wissen wir, dass sowohl Lidarsensoren als auch Kameras eine wichtige Rolle in einem autonomen Testszenario spielen. Während Kameras eine hohe Auflösung bieten, liefern Lidar-Sensoren mehr Tiefeninformationen. In Situationen, in denen einer der beiden Sensoren möglicherweise eine Leistungsminderung aufweist, z.B. bei Regen, kann der andere Sensor eine Rolle bei der Erfassung des Durchhangs für ein Wahrnehmungssystem spielen. Bei Regen in San Francisco haben wir den digitalen Lidar Sensor OS1 von Ouster getestet - mit hervorragendem Ergebnis!