Localización precisa de un vehículo remoto

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He estado trabajando en un proyecto donde se supone que debo diseñar un vehículo que lleve antenas para realizar SAR ( sintético - radar de papeleo ) imágenes. Este vehículo tiene 3 ruedas, 2 de ellas dirigidas por un motor de corriente continua. Para poder realizar con precisión el algoritmo de imágenes SAR, necesito saber cuánto se movió mi auto desde su última ubicación. Hay varios métodos que he buscado hasta ahora, sin embargo, hay problemas con cada uno de ellos:

  • GPS: Al usar GPS, puedo hacer algunos cálculos para ver cuánto se movió mi auto. Sin embargo, como las ubicaciones de GPS están apagadas a unos 4-5 metros, los cálculos que haré no serán del todo precisos.

  • Sensor ultrasónico: El problema de esta manera es el rango de distancia limitado. (Como sé 5-10 metros)

  • Acelerómetro: Aunque parezca matemáticamente posible calcular la distancia recorrida usando la aceleración instantánea, los errores que ocurren con el tiempo hacen que este cálculo no tenga sentido. Hay algunas formas propuestas como el filtrado de Kalman para aumentar la precisión de estos cálculos.

  • Visión por computadora: Al usar CV, puedo rastrear algo en el vehículo y calcular su distancia desde la cámara. No tengo mucha experiencia al respecto, por lo que no puedo estimar su precisión.

  • Codificador: De esta manera, se trata de un codificador para rastrear cuánto han girado las ruedas. Esta parece ser una buena manera, sin embargo, no sé si puedo ser preciso con este método.

Busco una precisión de al menos ± 5 cm. La distancia total puede alcanzar decenas de metros.

De las formas anteriores u otras, ¿cuál sería una buena solución posible para superar esto?

    
pregunta Şener

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1) Método de odómetro calibrado con sincronización GPS

Los velocímetros y odómetros de los automóviles son a menudo inexactos debido a las opciones con neumáticos de gran tamaño. Pero con las computadoras a bordo y alguna rutina de calibración, teóricamente es posible obtener una alta precisión. La integración de este error debe ser especificada por las especificaciones de su sistema.

Debe comenzar con un presupuesto de error y asignarlo en partes por millón xxx ppm para cada fuente de error: tolerancia mfg, neumático, desgaste, deslizamiento en las curvas, agarre de superficie suelta, patines de frenos, cambios de elevación en el eje Z.

A continuación, determine cuándo es necesario volver a sincronizar con GPS. Manteniendo un historial continuo de errores de posición acumulativos, para siempre, para crear un algoritmo para la corrección de errores hacia adelante desde cada una de estas fuentes de presupuesto de error anteriores. Luego, cree factores de corrección de predicción hacia adelante para cada causa para reducir la necesidad de sincronizar con GPS.

Puede depender de su tolerancia de precisión y de las especificaciones de respuesta de integración para determinar la compensación óptima entre los encoders incrementales de rueda doble en cuadratura y el GPS. Calcule la sensibilidad a los errores si desea encontrar oportunidades de mejora.

Comience siempre con buenas especificaciones con suposiciones, luego verifique, mejore y repita hasta que esté bien.

2) Alternativamente, si confía en un móvil con acelerómetro MEMs, Gyro y GPS, y simplemente usa un SDK para conectarse a la API, entonces se convierte en un proceso de selección y el software debe comenzar nuevamente con una especificación MODIFICADA.

    
respondido por el Tony EE rocketscientist

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