IPS - Integrated Positioning System
Systembeschreibung
IPS (Integrated Positioning System) ist in der Lage die Eigenbewegung ohne zusätzliche Annahmen über die Umgebung und ohne äußere Referenzierung akkurat zu bestimmen (Abb. 1). Es ist für den Einsatz in geschlossenen Umgebungen wie Gebäuden, Tunneln oder auch in Outdoot-Bereichen ausgelegt. Das System basiert auf einem Multi-Sensor Ansatz, wobei ein Low-Cost-Inertialmesssystem mit einem Stereokamerasystem integriert werden. Optional können Messungen aus anderen Sensorsystemen integriert. Durch die Sensorfusion werden die Nachteile der jeweiligen Systeme aufgehoben, sodass der Fehler der Trajektorienbestimmung durch eine spezielle Filterung signifikant reduziert wird.
Zuverlässigkeit
Die dargestellte Auswertung der Zuverlässigkeit (Abb. 2) erfolgte in einem mehrstöckigen DLR Gebäude in Berlin-Adlershof. 15 unterschiedliche Messläufe wurden am selben Ausgangspunkt gestartet und schließlich ausgewertet. Das Experiment beinhaltete schwierige, realistische Bedingungen wie Blendelicht, reflektierende Oberflächen (Boden), Erschütterungen und bewegte Personen im Blickfeld der Kamera. Die absolute Abweichung in Position betrug bei 310m Distanz ca. 59 cm (3D RMS-error).
Genauigkeit: Abweichung der 3D-Position: 0.1% der zurückgelegten Wegstrecke im Mittel.
Veröffentlichungen
Accuracy Evaluation of Stereo Vision Aided Inertial Navigation for Indoor Environments: D. Griessbach, D. Baumbach, A. Boerner, M. Buder, I. Ernst, E. Funk, J. Wohlfeil, and S. Zuev (2013), ISPRS Acquisition and Modelling of Indoor and Enclosed Environments 2013, 11.-13. Dec. 2013, Cape Town, South Africa.
IPS - A system for real-time navigation and 3D modeling, Griessbach, Denis und Baumbach, Dirk und Boerner, Anko und Buder, Maximilian und Ernst, Ines und Funk, Eugen und Wohlfeil, Juergen und Zuev, Sergey (2012), In: Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XXXIX (B3), Seiten 75-80. ISPRS. XXIInd ISPRS Congress, 25. Aug. - 01. Sep. 2012, Melbourne, Australien. DOI: 10.5194/isprsarchives-XXXIX-B3-75-2012.
Data fusion algorithm for indoor navigation based on multi-sensor approach, Baumbach, Dirk und Griessbach, Denis und Zuev, Sergey (2012), IPIN 2012, 13.-15. Nov. 2012, Sydney, Australia.