Automotive: Wie eine spurgenaue Positionierung funktioniert

Satellitengestützte Positionierung spielt eine einzigartige Rolle für V2X-Anwendungen (Vehicle-to-Everything) und Fahrerassistenzsysteme (ADAS), einschließlich autonomer Fahrzeuge. Sie kann als einzige Technologie die absolute Position eines Fahrzeugs in Echtzeit bestimmen.

Bei freiem Sichtkontakt zum Satellitennavigationssystem (GNSS) erfüllen moderne Single-Band-GNSS-Empfänger die Genauigkeitsanforderungen in den genannten Anwendungsbereichen. Dabei sind allerdings Einschränkungen in städtischen und anderen schwierigen Umgebungen zu überwinden. Dieser Artikel erläutert, wie das mit einem Dead-Reckoning-System (DR, deutsch: Koppelnavigation) auf Basis von Multi-Band-RTK (Real Time Kinematics) über GNSS-Korrekturdienste und dynamische Modelle erreichbar ist.

Die GNSS-Empfängertechnologie entwickelt sich weiter

Bild 1: Lange Latenzzeiten behindern einen rechtzeitigen Informationsaustausch bei V2X-Anwendungen. U-Blox

GNSS funktioniert in selbstfahrenden Fahrzeugen völlig unabhängig von anderen Sensortechnologien wie Lidar, Kamera oder Ultraschall und bildet als satellitengestützte Positionierung wie keine andere Technologie eine zentrale Basis und das Rückgrat für das Multi-Sensor-Netzwerk.

Die Empfängertechnologie des globalen Satellitennavigationssystems entwickelt sich über ihre inhärenten Einschränkungen hinaus und erreicht Genauigkeiten im Dezimeter-Bereich und Konvergenzzeiten (Systemeinschwingdauer bis zur maximalen Positionsgenauigkeit) von einigen Sekunden. Die Latenzzeiten bis zur ersten Positionsausgabe betragen etwa 10 Millisekunden. Positionsaktualisierungen erfolgen mit weit über 10 Hz. Darüber hinaus ist, mit entsprechenden technologischen Weiterentwicklungen, eine Positionierung bis tief in Straßenschluchten, unter mehrstöckigen Straßentrassen und in anderen anspruchsvollen Szenarien möglich.

Die GNSS-Empfänger-Hardware ist mittlerweile auf die Größe eines Miniatur-Chips geschrumpft und eignet sich für den Einsatz in massenmarktfähigen, tragbaren Geräten mit geringem Stromverbrauch. Die überall anzutreffende drahtlose Internetkonnektivität hat GNSS-Korrekturdienste möglich gemacht, die die hauptsächliche GNSS-Fehlerquelle eliminieren: den ionosphärischen Einfluss auf die Positions-Genauigkeit.

Schließlich haben nationale und internationale Investitionen im Raumfahrtsektor den Weg für neue Konstellationen von Satellitensystemen für innovative Anwendungen bereitet. Diese bieten den entscheidenden Vorteil, dass den Empfängern zusätzliche (sichtbare) Satelliten zur Verfügung stehen. Künftige Fahrzeuge können mit der neuesten Generation von Multi-Band-GNSS-Empfängern für mehrere Satelliten-Konstellationen ausgestattet sein und profitieren von Positionsgenauigkeiten bis zu einigen zehn Zentimetern.

Tabelle 1: Wichtige Fahrzeuganwendungen wie V2X und ADAS benötigen kleine Latenzzeiten um die zehn Millisekunden. U-Blox

Latenzzeiten von weniger als 100 ms

Besonders wichtig sind niedrige Latenzzeiten bei der V2X-Kommunikation, wenn Fahrzeuge untereinander und mit der straßenseitigen Infrastruktur kommunizieren. Drahtlos übermitteln sie Warnungen und Informationen über Manöver und handeln die Vorfahrt an Kreuzungen, beim Einscheren und Überholen aus (Bild 1).

Im besten Fall können lange Latenzzeiten ein Ärgernis darstellen, das zu unnötigem Bremsen und Beschleunigen, weniger Effizienz beim LKW-Platooning und vermindertem Fahrgastkomfort führt. Im schlimmsten Fall können sie tödlich sein, besonders auf Autobahnen, auf denen Fahrzeuge in einer Zehntelsekunde eine komplette Fahrzeuglänge zurücklegen können. Der ETSI-Standard (European Telecommunications Standards Institute) für V2X-Kommunikation schreibt für die meisten Anwendungsfälle Latenzzeiten von unter 100 Millisekunden auf Systemebene vor.

Tabelle 1 fasst die Anforderungen für die verschiedenen Anwendungen auf dem Automotive-Markt zusammen. Alle Anwendungen erfordern Dead-Reckoning-Technologie, einschließlich Radsensorinformationen (Wheel Tick). Der CEP50-Wert entspricht dem Radius des Kreises, der 50 Prozent aller Positionsmessungen umfasst.

Sensor-Fusionsfilter verringern die Konvergenzzeit

Bild 2: Ein Sensor-Fusionsfilter vereint mehrere einzelne Datenquellen zu einer hochpräzisen Positionierungslösung. U-Blox

Damit ADAS, V2X und letztendlich autonomes Fahren funktionieren, müssen GNSS-Empfänger auch in schwierigen Umgebungen eine spurgenaue Positionierung zuverlässig ermöglichen. Wenn Satellitensignale vorübergehend blockiert sind, müssen sie die hochpräzise Positionierungslösung in Sekundenschnelle wiederherstellen. Das ist durch die Kombination mehrerer komplementärer Elemente erreichbar, die in einem einzelnen Sensor-Fusionsfilter implementiert sind (Bild 2).

Die Zahl globaler GNSS-Konstellationen ist mittlerweile auf vier (GPS, Glonass, Beidou, Galileo) gestiegen. Für Multi-Konstellations-Empfänger bedeutet dass, mehr sichtbare Satelliten von einem beliebigen Standort aus. Das gleicht die gestiegene erforderliche Anzahl von parallel arbeitenden Empfängern, die ihre Position eindeutig bestimmen müssen, mehr als aus: vier für eine einzelne Konstellation, etwa sieben bei der Verwendung von drei Konstellationen (um die Zeitunterschiede zwischen den Konstellationen zu berechnen, die jeweils grundlegend andere Zeitreferenzen aufweisen).

Neben mehr Satelliten können Multi-Band-GNSS-Empfänger Signale unterschiedlicher Frequenzen kombinieren, die jeweils anwendungsspezifische Vorteile haben. So werden beispielsweise durch die gleichzeitige Verarbeitung zweier Signale von unterschiedlichen Frequenzen bis zu 99,9 Prozent des Ionosphärenfehlers (also Störungen in der Laufstrecke der elektromagnetischen Wellen zwischen Satellit und Empfänger) effektiv beseitigt. Eine weitere Methode ist die geometriefreie Kombination, welche bei der Erkennung von Phasensprüngen (Cycle Slips) in der Trägerphase hilft. Die genannten Techniken sind nur mit Multi-Band-Empfängern möglich.

Integrierte RTK-Algorithmen

Während GNSS-Empfänger mit Standard-Präzision die Codephase von GNSS-Signalen von mindestens vier GNSS-Satelliten für eine Trilateration ihrer Position verfolgen, nutzen Hochpräzisions-GNSS-Empfänger die Hochfrequenz-Trägerphase. Um Mehrdeutigkeiten in der Trägerphase aufzulösen, verwenden sehr genaue GNSS-Empfänger RTK-Algorithmen (Real Time Kinematic), die in einigen Fällen in das GNSS-Empfängermodul integriert sind.

Die RTK-Algorithmen nutzen in großem Umfang Korrekturdaten, die über eine drahtlose Verbindung bereitstehen. Für den Automotive-Markt sind Mobilfunk- und L-Band-basierte Satellitenkommunikation ideal geeignet. L-Band-Empfänger sparen nicht nur Datenübertragungskosten, sie können auch RTK-Korrekturdaten über Satelliten empfangen, und das selbst in ländlichen Gebieten, in denen Mobilfunkverbindungen schlecht oder gar nicht verfügbar sind.

Broadcast-GNSS-Korrekturdienste

GNSS-Korrekturdienstanbieter schätzen laufend GNSS-Signalfehler, die sie von einem Netzwerk von Basisstationen aus überwachen. RTK-Dienste gleichen unter Anwendung der PPP-Technologie (Precise Point Positioning) beispielsweise Satellitentakt, Umlaufbahn, Signalvorspannung, globale Ionosphäre sowie regionale ionosphärische und troposphärische Effekte aus. Idealerweise sollten Korrekturen für weite Gebiete wie das US-amerikanische Festland gelten und mit minimalen Bandbreiten auskommen. Während ältere Dienste einen maßgeschneiderten Korrekturdatenstrom an einzelne Benutzer senden, der auf einer groben Positionsschätzung basiert, verfolgen moderne Dienstanbieter einen besser skalierbaren Ansatz und senden das gleiche dynamische GNSS-Fehlermodell an alle Benutzer.

Korrekturdaten hoher Qualität erhöhen die Genauigkeit des GNSS-Empfängers und verkürzen die Zeit, die der Empfänger benötigt, um sich einer präzisen Positionsschätzung anzunähern. Das ist überaus wichtig in normalen Fahrumgebungen, wo auch Überkopfhindernisse wie Überführungen, Autobahnschilder, Bäume und Brücken einschließen, die GNSS-Signale kurzzeitig unterbrechen können.

Inertial-Sensoren und Sensorfusion

Inertial-Sensoren (Trägheitssensoren für Lage und Beschleunigung, häufig in Form von MEMS) kommen seit einigen Jahren als Ergänzung von GNSS-Empfängern zum Einsatz. Mithilfe von Dead Reckoning ermöglichen sie Fahrzeugpositionierungssystemen, die GNSS-Lücken in Tunneln, Parkhäusern und anderen zwar schwierigen, aber gängigen Umgebungen zu überbrücken. Durch Fusion aller Sensordaten in einem Filter kann das Positionierungsmodul auch in schwierigsten Umgebungen weiterhin eine Positionsschätzung zur Verfügung stellen, in die kein GNSS-Signal vordringen kann.

Mithilfe der Inertial-Sensoren und Sensorfusion behält die Positionierungslösung Informationen über Position und Geschwindigkeit auch bei einer kurzzeitigen Unterbrechung des GNSS-Signalempfangs. Das verkürzt die Rekonvergenzzeit gegenüber reinen GNSS-Lösungen, das bedeutet die Zeit, die benötigt wird, um Mehrdeutigkeiten in der Trägerphase aufzulösen – nachdem Satellitensignale wieder verfügbar sind.

Fahrzeugsensoren und das dynamische Modell

Die Integration von Daten fahrzeuginterner Sensoren wie dem Raddrehzahlsensor verbessert die Leistungsfähigkeit der Dead-Reckoning-Lösung noch weiter. Die Algorithmen können Positionsänderungen, die durch GNSS-Ungenauigkeiten (hervorgerufen durch Signalbehinderungen) gemeldet werden, zurückweisen, einfach weil sie wissen, dass sich das Rad bewegt oder nicht bewegt hat. Der mit dem Radsensor gewichtete Geschwindigkeitswert ist genauer als der eines Systems, das auf verrauschte Messungen von Beschleunigungssensoren setzt. Darüber hinaus erfolgt die Sensorkalibrierung zur Bestimmung der pro Umdrehung zurückgelegten Wegstrecke kontinuierlich in einem Zyklus, der die minimalen Reifenveränderungen im Winter und Sommer berücksichtigen kann.

Ein dynamisches Modell begrenzt den Einfluss von Messfehlern auf die gemeldete Position. Das Modell geht davon aus, dass das Fahrzeug nicht zur Seite rutscht, keinen senkrechten Satz macht oder nicht unverhältnismäßig stark beschleunigt. Alle GNSS-Messungen werden vor der Verwendung im Navigationsfilter auf Plausibilität überprüft.

Bild 3: Positionierungsfehler über die zurückgelegte Strecke im Dead-Reckoning-Modus ohne GNSS. U-Blox

Quantifizierung der Leistung in Tunneln

Die Leistung der oben genannten Lösung in Tunneln zu ermitteln, ist keine leichte Aufgabe. Zum einen stellen Sensorverzerrungen die primäre Fehlerquelle dar. Wenn sie integriert werden, um die Geschwindigkeit (Beschleunigungsmesser) und die Stellung (Gyroskop) des Fahrzeugs zu berechnen, addieren sie sich aufgrund von überwiegend stochastischen statt systematischen Phänomenen auf. Um ihre Wirkung korrekt beschreiben zu können, müssen Fahrzeuge durch eine statistisch relevante Anzahl von Tunneln fahren und Daten sammeln. Zum anderen gibt es keine offensichtliche „wahre“ Position, mit der man die Messungen vergleichen könnte. Im Idealfall wird in diesen Tunneln zum Vergleich eine alternative Positionierungstechnologie eingesetzt, die auf einer völlig anderen Technologie basiert und nicht von der freien Sicht zum Himmel abhängig ist. Schließlich weichen, bis zu einem gewissen Grad, selbst teure Intertial-Sensor-basierte Referenzsysteme ab.

Anstatt die Tests gegen ein echtes System in realen Tunneln abzugleichen, hat U-Blox zunächst virtuelle Tunnel mithilfe von Daten erstellt, die unter freiem Himmel gesammelt wurden. Ein „ausgesteckter“ GNSS-Empfänger simuliert einen GNSS-Ausfall und zwingt das System zur Navigation im Dead-Reckoning-Modus. So lässt sich die Leistung der Inertial-Messeinheit (IMU) mit einem hochwertigen echten Setup vergleichen. Die Protokollierung der Messwerte der Dead-Reckoning-Lösung und des High-End-GNSS-Referenzempfängers lieferte damit die notwendigen Daten, um anhand von Stichproben aus dem jeweiligen Datensatz unterschiedlich lange Tunnel abzubilden. Mit diesem einfachen Trick konnte eine Reihe von Testläufen erfolgen, die für eine statistische Signifikanz der Leistungsbeurteilung ausreichte.

Die in Bild 3 dargestellte Datenanalyse von 1758 GNSS-Ausfällen, die in 31 Testläufen generiert wurden, zeigt, dass der Positionierungsfehler über die zurückgelegte Strecke im Dead-Reckoning-Modus etwa zwei Prozent betrug. Mit anderen Worten nahm der horizontale Positionierungsfehler im Durchschnitt um 20 Meter je gefahrenem Kilometer zu. Hierbei ist zu beachten, dass die Leistung der IMU einen großen Einfluss auf die Testergebnisse in den Tunneln hat. Im Testaufbau kam eine Standard-IMU mit durchschnittlicher Leistung und keine High-End-IMU zur Anwendung.

Auf der Straße erprobt und bewährt

Die Tunnelsimulationen waren lediglich Teil einer breit angelegten Serie von Produkttests. Eine Reihe von weiteren Szenarien unterschiedlicher Komplexität sollte bestätigen, dass insbesondere die Kombination der vorgestellten Technologien eine zuverlässige spurgenaue Positionierung liefert. Folgende Komponenten wirken dabei zusammen: ein Multi-Band-GNSS-Empfängers für mehrere Konstellationen mit eingebauten RTK-Algorithmen, Broadcast-GNSS-Korrekturdaten, eine IMU für Dead Reckoning, ein externer Raddrehzahlsensor und ein dynamisches Fahrzeugmodell. Aufgrund des stochastischen Charakters von GNSS- und IMU-Fehlern können einzelne Testläufe im Vergleich zu den unten aufgeführten Ergebnissen besser oder schlechter abschneiden.

Die Fahrt auf einer Autobahn, weitgehend unter freiem Himmel hat bestätigt, dass die kombinierte Lösung eine hundertprozentige Verfügbarkeit und in der Hälfte der Zeit eine Genauigkeit bis auf 5,8 Zentimeter bietet. Die horizontale Geschwindigkeitskomponente war 68 Prozent der Zeit auf 0,02 km/h genau.

Während der Erprobung registrierte das Testteam eine Aufteilung in RTK-Fix (ganzzahlige Mehrdeutigkeiten der Trägerphase aufgelöst), RTK-Float (ganzzahlige Mehrdeutigkeiten der Trägerphase nicht aufgelöst) und Dead Reckoning von 82 Prozent zu 14,8 Prozent zu 3,1 Prozent. Insgesamt zeigte sich gegenüber der bestehenden Single-Band-Empfängertechnologie eine Genauigkeitsverbesserung dieser Lösung um mehr als das Zehnfache. Dabei ist jedoch zu bedenken, dass absolute Vergleiche von RTK-Fix und -Float irreführend sein können. Bei der Bewertung der erreichten Genauigkeit eines Empfängers ist dieser Wert ein guter Indikator für den relativen Schwierigkeitsgrad der verschiedenen Teststrecken, jedoch weniger nützlich, wenn es darum geht, zwei Empfänger miteinander zu vergleichen.

Gute Positionierungsleistung in schwierigsten Umgebungen

Tabelle 2: CEP-Werte für verschiedene Szenarien: Freie Sicht auf der Autobahn Burgund, Pariser Stadtmitte Arrondissement 12-16 und Straßenschlucht "La Defense Paris". U-Blox

Die Testergebnisse bei freier Sicht zum Himmel auf einer Autobahn und in typischen städtischen Gebieten von Paris zeigten eine hervorragende Leistungssteigerung gegenüber Setups mit Single-Band und ohne RTK. Beim Test im urbanen Worst-Case-Szenario mit Straßenschluchten, der im Pariser Stadtteil La Défense erfolgte, übertraf die Leistung die Anforderungen für V2X-Anwendungen. Obwohl der GNSS-Empfänger die ganzzahligen Mehrdeutigkeiten der Trägerphase nicht vollständig auflösen konnte, betrug der CEP68 (68 Prozent Circular Error Probable) etwa 1,1 Meter, wobei die Lösung zu 95 Prozent der Zeit auf mindestens 1,7 Meter genau war. Dieses Szenario zeigt deutlich, wie die verwendete Technologie die Positionierungsleistung in den schwierigsten städtischen Umgebungen steigern kann (Tabelle 2).

In diesem Zusammenhang bedeutet ein CEP68 von 1,1 Metern, dass 68 Prozent der Messwerte innerhalb von 1,1 Metern um die echte Position des GNSS-Empfängers auf einer zweidimensionalen Fläche liegen.

Zum Schluss zeigte ein Leistungstest in einem zwei Kilometer langen Tunnel in Göteborg (Schweden), dass die kombinierte Lösung besser abschnitt, als in vorherigen umfangreichen Simulationen. Die Spurabweichung war 50 Prozent geringer als erwartet und lag bei ein Prozent der zurückgelegten Strecke. Darüber hinaus betrug die Konvergenzzeit zurück zur Spurgenauigkeit nur zwei Sekunden. Diese schnelle Konvergenz ist auf eine Kombination von Faktoren wie Multi-Frequenz-GNSS-Empfänger, GNSS-Korrekturdiensten und einer relativ genauen Schätzung der Position zurückzuführen, die sich aus dem Dead Reckoning ableitete. In langen Tunneln ist eine spurgenaue eindeutige Positionierung nicht einzuhalten. In einem derartigen Szenario können jedoch hoch automatisierte und fahrerlose Fahrzeuge die Genauigkeitseinbuße durch ergänzende Positionierungstechnologien ausgleichen.

Ein Mehrwert für GNSS-Anwendungen für Automobile

Den Testergebnissen zufolge übertreffen die von U-Blox entwickelten Navigationsergänzungslösungen die heute vorhandene Technologie in punkto Genauigkeit bereits um das Zehnfache. Die Kombination mehrere Komponenten gewährleistet eine kontinuierliche Bereitstellung der Position in Stadtgebieten. Multi-Band-GNSS-Empfänger für mehrere Konstellationen maximieren die Satellitensichtbarkeit in teilweise blockierten Szenarien, Dead Reckoning überbrückt kurze Lücken beim GNSS-Empfang und auch GNSS-Korrekturdienste sorgen für eine schnelle Re-Konvergenz nach kurzen GNSS-Unterbrechungen. Bezüglich Genauigkeit, globaler Abdeckung und der Tatsache, dass GNSS die einzige absolute Wahrheit über Position und Zeitpunkt liefert, werden hochentwickelte Anwendungen im Automobil-Bereich von der Integration dieser Technologien profitieren.

(jwa)