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Die Ortung im Fahrzeugbereich wird immer stärker auch auf LEO-Satellitenanwendungen zurückgreifen, um noch präziser zu werden. (Bild: u-blox)

Im Zuge der rasanten Fortschritte in den Bereichen künstliche Intelligenz (KI), Edge Computing und der zunehmenden Verfügbarkeit von Satelliten in einer niedrigen Erdumlaufbahn (Low Earth Orbit – LEO) werden sich in den nächsten zwölf Monaten neue Verfahren präsentieren, um sehr präzise Positions- und Zeitbestimmungsdaten zu erhalten. Ferner ergeben sich daraus allgemein auch Möglichkeiten, die Markteinführung neuer Produkte und Dienste zu beschleunigen.

Neue Wege zur Gewinnung präziser Ortungsdaten mit KI

Wie alle Zweige der Technologiebranche wird auch der Bereich PNT entscheidend von Fortschritten in der KI beeinflusst, wozu auch generative KI (genAI) und maschinelles Lernen (ML) gehören.

Auch wenn die hohen Rechenanforderungen von KI und ML bedeuten, dass ihr Einsatz in Geräten mit geringem Stromverbrauch, wie z. B. Wearables für Verbraucher oder drahtlose Tracking-Tags, weiterhin eine Herausforderung bleiben wird, sieht es bei industriellen und automobilen Anwendungen anders aus.

So bedeutet zum Beispiel der Trend in der Automobilbranche zur Zentralisierung der Rechenleistung, dass viele Fahrzeuge jetzt über leistungsstarke bordeigene Prozessoren verfügen. Dadurch ergeben sich neue Möglichkeiten für den Einsatz von KI und ML zur Ergänzung von Daten aus globalen Satellitennavigationssystemen (GNSS) und anderen fahrzeuginternen PNT-Sensoren wie Lidar, Kameras und Trägheitsmessgeräten (Inertial Measurement Units – IMU). Dies eröffnet neue Möglichkeiten, um einige der Nachteile herkömmlicher Sensoren, wie z. B. die IMU-Drift, zu überwinden. Auf diese Weise werden KI und ML den Herstellern neue Ansätze bieten, der zentimetergenauen Ortung näherzukommen, die für ein höheres Maß an Fahrzeugautonomie erforderlich ist – und zwar auch in Tunneln, Tiefgaragen und an anderen Orten, wo eine genaue und zuverlässige GNSS-Positionsbestimmung problematisch ist.

KI und ML bieten Herstellern neue Ansätze für die zentimetergenaue Ortung. Dies ist besonders für die Fahrzeugautonomie wichtig, und zwar auch in Garagen oder Tunneln.
KI und ML bieten Herstellern neue Ansätze für die zentimetergenaue Ortung. Dies ist besonders für die Fahrzeugautonomie wichtig, und zwar auch in Garagen oder Tunneln. (Bild: U-Blox)

In anderen Bereichen ist zu erwarten, dass genAI die Entwicklung neuer Ortungs- und Zeitbestimmungsfunktionen 2024 drastisch beschleunigen wird. Zwar wird das Wort „transformativ“ oft überstrapaziert, aber in diesem Zusammenhang ist es durchaus treffend: genAI-Chatbots und -Copiloten haben es Entwicklern ermöglicht, Aufgaben in Minuten zu erledigen, die früher Tage dauerten. 2024 werden viele weitere Unternehmen diese KI-gestützten Entwicklungsinstrumente einführen. Die damit einhergehende Produktivitätssteigerung bedeutet, dass jeder in der Branche in der Lage sein wird, die Markteinführung neuer PNT-Dienste und -Funktionen zu beschleunigen, wovon vor allem Unternehmen mit kleineren F&E-Teams wie beispielsweise Start-ups und KMU profitieren werden.

Edge Computing: Höhere Genauigkeit und neue Ortungsmöglichkeiten

Beim Edge Computing werden leistungsstarke Verarbeitungskapazitäten nahe an der Quelle der Ortungs- oder Zeitbestimmungsdaten – in diesem Fall beim Empfänger – platziert. Auf diese Weise können Gerätehersteller anspruchsvolle Aufgaben durchführen, ohne Daten an die Cloud senden zu müssen, was nicht bei allen Anwendungen oder Standorten möglich oder sinnvoll ist.

Die Nutzung der bordeigenen Rechenkapazität eines Fahrzeugs für KI und ML zur Ergänzung von GNSS-Sensordaten ist ein Paradebeispiel für Edge Computing in der Praxis. Es ist zu erwarten, dass 2024 viele weitere Einsatzmöglichkeiten für Edge Computing in PNT-Anwendungen entstehen werden.

So sind beispielsweise im Consumer-Bereich einige Wearables derzeit nicht in der Lage, sehr kleine Positionsbewegungen zu erkennen bzw. korrekt aufzuzeichnen, z. B. wenn ein Golfer mit einer Tracker-Uhr eine kurze Strecke zwischen zwei Putt-Versuchen geht. Die Gerätehersteller könnten dieses Problem lösen, indem sie die Positionsberechnungen von der Uhr auf das Smartphone des Trägers verlagern. Dadurch wird nicht nur eine Menge Rechenleistung freigegeben, sondern die Anwendung kann auch auf weitere Sensordaten zugreifen, um ein höheres Maß an Positionsgenauigkeit zu erreichen und somit den Kunden einen attraktiveren oder lukrativeren Dienst anzubieten.

Auch industrielle Anwendungen können davon profitieren. So könnten beispielsweise Unternehmen, die logistische Ortungsdienste anbieten und GNSS-fähige Tags verwenden, ihren Kunden umfassendere Informationen bieten oder die Batterielebensdauer der Tags verlängern, indem sie die Verarbeitung und Kommunikation der Daten auf eine Edge-Infrastruktur verlagern. Eine solche Edge-Infrastruktur könnte auf Ebene der übergeordneten Infrastruktur angesiedelt sein und mehrere Endpunkte bedienen, z. B. auf einem Schiff oder in einer Containeranlage. Hier würde eine zusätzliche Verarbeitung der Daten erfolgen, die potenziell sehr stromintensiv ist, bevor die Daten an die Cloud weitergeleitet werden.

Edge-Computing kann dabei helfen, die Batterielebensdauern von GNSS-fähigen Tags zu erhöhen, die z. B. in der Logistik zum Einsatz kommen.
Edge-Computing kann dabei helfen, die Batterielebensdauern von GNSS-fähigen Tags zu erhöhen, die z. B. in der Logistik zum Einsatz kommen. (Bild: Alija, U-Blox)

Satelliten in niedriger Erdumlaufbahn (LEO) zur Ergänzung von MEO-GNSS

2024 wird eine weitere Verbesserung der konventionellen GNSS-Technologie, bei der die Satelliten in einer mittleren Erdumlaufbahn (Mid Earth Orbit – MEO) kreisen, stattfinden. Zu diesen Verbesserungen gehört, dass noch mehr Satelliten aktualisierte L5-Signale ausstrahlen werden, mit denen sich Probleme wie z. B. die gezielte Störung von Signalen (Jamming), ionosphärische Verzögerung und Mehrwegeffekte bei der Verwendung in einer Dualband-L1/L5-Konfiguration überwinden lassen.

Parallel dazu sind zahlreiche Entwicklungen im Bereich der LEO-Ortungs- und Zeitbestimmungsfunktionalitäten zu erwarten. LEO-Satelliten werden MEO-basierte GNSS ergänzen, indem sie spezielle Funktionen bieten, die für einige Anwendungen ideal sind, oder dabei helfen, bestimmte Einschränkungen von MEO-GNSS zu überwinden. Insbesondere ermöglichen LEO-Satelliten stärkere Signale (weil die Satelliten näher um die Erde kreisen) und eine größere Signalvielfalt (da die Satelliten für kürzere Zeit in direkter Sichtlinie sind).

Auch wenn es noch einige Jahre dauern wird, bis LEO-Konstellationen in großem Umfang für PNT zum Einsatz kommen, sollte man 2024 damit beginnen, sich Gedanken darüber zu machen, wie man seine Kunden von den sich daraus ergebenden neuen und verbesserten Ortungs- und Zeitmessungsmöglichkeiten profitieren lassen kann.

LEO-Satellliten werden perspektivisch MEO-basiertes GNSS ergänzen, in dem sie spezielle Funktionen bieten, die bestimmte  Einschränkungen von MEO-GNSS überwinden.
LEO-Satellliten werden perspektivisch MEO-basiertes GNSS ergänzen, in dem sie spezielle Funktionen bieten, die bestimmte Einschränkungen von MEO-GNSS überwinden. (Bild: Andrea Danti)

Anwendungen für LEO-Ortung

Zu den ersten Anwendungen der LEO-Ortung wird wahrscheinlich die Möglichkeit gehören, dank der Fähigkeit der LEO-Signale, Gebäude zu durchdringen, eine nahtlose Ortung und Zeitmessung sowohl in Innenräumen als auch im Freien zu ermöglichen. Man kann sich leicht vorstellen, wie dies die Logistikortung verbessern könnte, bei der Güter auf ihrer Reise eine Vielzahl von Innen- und Außenumgebungen durchlaufen, aber durchgehend verfolgt werden müssen. MEO-basiertes GNSS kann all diese Wege nicht allein abdecken. Insofern würde LEO-basierte Ortung eine sinnvolle Ergänzung bilden, um die Lücken zu schließen.

Die Abläufe in Rechenzentren dürften ein weiterer Bereich sein, der von der Nutzung von LEO-Zeitsignalen zur Synchronisierung von Netzwerken profitieren wird. Dadurch hätten Netzwerkarchitekten die Möglichkeit, diesen wichtigen, aber oft komplexen Teil des Betriebs von Rechenzentren zu vereinfachen und gleichzeitig ihre Ausfallsicherheit zu erhöhen. Denn durch LEO-basierte Zeitbestimmung ließe sich der Bedarf an Komponenten wie externen GNSS-Antennen reduzieren oder ganz eliminieren. Stattdessen könnte man mit LEO-Antennen arbeiten, die direkt an den Netzwerkkomponenten angebracht sind, wo sie leichter zugänglich und zu warten sind.

Einer der Gründe weshalb die Branche noch nicht soweit ist, LEO für PNT zu nutzen, liegt darin, dass es derzeit keine staatlichen LEO-Konstellationen gibt. Der Umstand, dass MEO-Konstellationen in öffentlicher Hand sind und GNSS-Signale kostenlos zur Verfügung stehen, war der Schlüssel für die Akzeptanz von GNSS und die Entwicklung eines mittlerweile umfassenden Geräte-Ökosystems. Deshalb ist es positiv, dass LEO-PNT-Kapazitäten auch von staatlicher Seite geplant bzw. mindestens evaluiert werden. Ein Beispiel dafür ist, dass die Europäische Weltraumorganisation 2023 eine Ausschreibung zur Entwicklung einer LEO-PNT-Testkonstellation gestartet hat.

Parallel dazu wird es interessant sein zu beobachten, wie sich das LEO-Angebot von kommerziellen Organisationen in diesem Bereich 2024 entwickeln wird. Der Sektor ist zwar in Bewegung, aber Satelliten in den Weltraum zu befördern und in Betrieb zu halten ist teuer, und nicht alle, die derzeit LEO-Konstellationen planen, werden sich auch die Finanzierung sichern, um mittel- bis langfristig erfolgreich zu sein.

Wer maximalen Nutzen erzielen will, muss heute handeln

KI, Edge Computing und LEO für PNT sind langfristige Trends, die diesen Bereich noch viele Jahre lang prägen werden. Es liegt jedoch auf der Hand, dass es viele Schritte gibt, die Hersteller intelligenter Produkte 2024 unternehmen können, um in den kommenden Monaten von den Entwicklungen auf diesen Gebieten zu profitieren. Wer außerdem in diesem Jahr die Grundlagen schafft, um optimalen Nutzen aus einigen der kommenden Entwicklungen zu ziehen, wird sich mittel- bis langfristig in eine starke Position bringen. (na)

Dr. Markus Uster, U-Blox
(Bild: U-Blox)

Dr. Markus Uster

Head of the Product Center Positioning bei U-Blox

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