VTI Technologies: el sensor combinado SCC1300 mejora la exactitud de posicionamiento en aplicaciones de búsqueda de mapas (map-matching)

El algoritmo probabilista numérico de búsqueda de mapas fue desarrollado y demostrado por un grupo de investigadores del Departamento de Sistemas Informáticos de la Universidad Tecnológica de Tampere (Finlandia), los mismos reconocidos profesionales que ya han realizado importantes investigaciones en el campo de la navegación inercial e integrada.

«El objetivo del estudio y del trabajo desarrollado fue aprovechar la valiosa información contenida en los mapas digitales de carreteras con el fin de determinar la posición de un vehículo con exactitud. Para lograr este objetivo hemos desarrollado un algoritmo para la navegación precisa de automóviles basada en sensores. Nuestro enfoque requiere un sensor de velocidad estándar como el que podemos encontrar en la mayoría de los automóviles a través de la interfaz de diagnóstico OBD, un giroscopio de alto rendimiento MEMS y mapas digitales de calles», explica el Sr. Pavel Davidson, especialista de navegación inercial del Departamento de Sistemas Informáticos.

Los errores de posición son más pequeños con el sistema de navegación a estima asistido por mapas

Según el Sr. Davidson, ya existen varios algoritmos de búsqueda de mapas, pero no están bien adaptados a situaciones en las que la navegación por GPS no está disponible o es poco confiable, como sucede en muchos entornos urbanos. El estudio demuestra que un sistema de navegación a estima asistido por mapas tiene errores de posición significativamente menores que un sistema de navegación a estima tradicional. Con la ayuda de un mapa de calles, se pueden eliminar los errores de desplazamiento transversal cuando el segmento de carretera es identificado correctamente, mientras que los errores a lo largo del trayecto se pueden reducir después de un giro. Por lo tanto, la exactitud de la posición depende en gran medida de la ruta que sigue el vehículo.

«Nuestra solución se basa en una implementación recursiva de procesamiento estadístico de señales basado en Monte-Carlo, también conocido como filtración de partículas», describe el Sr. Davidson. El principio básico es utilizar muestras aleatorias, también denominadas partículas, para representar la densidad posterior de la posición del automóvil en un marco de estimación dinámico en el que se utiliza información del mapa de carreteras. Puesto que los filtros de partículas no tienen restricciones sobre el tipo de modelos y la distribución del ruido, la velocidad y los errores de medición de la trayectoria pueden modelarse con precisión.

El método utiliza ecuaciones de estimación basadas en las mediciones de la trayectoria y la velocidad del vehículo por medio de sensores incorporados. Mientras el vehículo está en movimiento a lo largo de una carretera recta, solo se utiliza la información de velocidad, y cuando el vehículo está girando es necesario un giroscopio. Curiosamente, cuantos más giros deba realizar el vehículo, mayor será la exactitud que obtendremos de su posición.

Es necesario contar con un giroscopio preciso y estable

«Con la filtración de partículas es posible reducir tanto los errores a lo largo del trayecto como los de desplazamiento transversal», afirma el Dr. Jussi Collin, director del grupo en TUT, «pero para obtener una solución de navegación durante largos períodos sin actualizaciones del GPS, es necesario realizar las mediciones con giroscopios de gran calidad y extremadamente precisos».

Cuanto más preciso y estable sea el giroscopio, mejor será el resultado, ya que el número de partículas requerido puede ser muy alto cuando la información de posición es inexacta. A su vez, una trayectoria precisa ayuda a reducir la potencia informática necesaria para procesar los datos. En las pruebas realizadas por el grupo de investigación, el rendimiento del sensor combinado SCC1300 de VTI fue excelente.

«El núcleo del giroscopio SCC1300 es el elemento sensor fabricado con la tecnología 3D MEMS patentada de VTI, que da como resultado un giroscopio preciso, muy estable y con un bajo nivel de ruido. El SCC1300 combina en el mismo dispositivo este giroscopio con un acelerómetro de 3 ejes de alta precisión. Ofrece interesantes oportunidades para este tipo de aplicaciones, en las que la exigencia de precisión es extremadamente alta», señala el Sr. Ville Nurmiainen, gerente de producto de VTI Technologies.

Las pruebas de fiabilidad y precisión del algoritmo desarrollado por la Universidad Tecnológica de Tampere se realizaron utilizando datos de pruebas de conducción reales en entornos urbanos.

«Nuestro algoritmo de búsqueda de mapas es una solución que mejora la exactitud de posicionamiento de los sistemas de navegación y puede aplicarse tanto a vehículos como a peatones. Se puede adaptar fácilmente para la implementación en tiempo real en dispositivos portátiles de navegación, ya que la cantidad de cálculos no es demasiado grande para los modernos procesadores de señales», concluye Jussi Collin.

VTI (en resumen)

VTI Technologies es un proveedor líder de soluciones de sensores de aceleración, inclinación y movimiento angular para aplicaciones en los sectores de transportes, medicina, instrumentos y electrónica para consumidores en general. Los productos finales desarrollados por VTI mejoran la seguridad y la calidad de vida. La empresa desarrolla y produce sensores capacitivos a base de silicio utilizando su tecnología patentada 3D MEMS (sistema microelectromecánico). Para obtener más información, visite: www.vtitechnologies.com.

Universidad Tecnológica de Tampere (en resumen)

La Universidad Tecnológica de Tampere (TUT, por su sigla en inglés) es una comunidad científica activa que cuenta con 2.000 empleados y más de 10.000 estudiantes. La Universidad funciona como una fundación y tiene una larga tradición de colaboración con otras instituciones de investigación y del entorno empresarial. Muchos de los campos de investigación y estudio representados en la Universidad desempeñan un papel clave para el tratamiento de desafíos globales. Para obtener más información, visite: www.tut.fi.

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