ABC Geomatica - Mobile Mapping System

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Introduzione ai
MOBILE MAPPING
SYSTEM
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Docente: Andrea Piemonte
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Mobile Mapping System
Si definisce Mobile Mapping System qualunque piattaforma mobile
provvista di sensori e sistemi di misura atti a fornire la posizione 3D
quasi-continua della piattaforma e contemporaneamente in grado di
acquisire dati geografici, senza l’ausilio di punti di controllo a terra.
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Esempi di MMS posso essere trovati in diversi ambiti ed applicazioni:
- Remote sensing da aereo
- Gravimetria da aereo
- Laser scanning da aereo
-Mobile Mapping Trains
-Mobile Mapping Vans
In tutte queste applicazioni risulta di fondamentale importanza una rigorosa
sincronizzazione del flusso dati (posizione → attributo).
Questo richiede una elevata integrazione hardware e software di tutti i
processi di misura.
L’elevata integrazione riduce spesso il lavoro di post-processing ed i dati sono
spesso disponibili in tempo reale tramite stime attendibili.
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L’attuale trend in salita della richiesta di rilievi tramite MMS è dovuto
all’esigenza di acquisire velocemente e a basso costo dati geografici.
La rapida evoluzione tecnologica degli ultimi anni sta permettendo questo.
I costi di rilievo chilometrici dei Mobile Mapping System, a parità di numero
di caratteristiche rilevate, sono generalmente contenuti, se raffrontati con
tecniche quali l’aerofotogrammetria o il rilievo topografico classico.
L’evoluzione tecnologica è stata importante in due particolari settori:
- Fotografia digitale
- Navigazione di precisione
Con i sistemi MMS si sono integrate due branche fondamentali della
geomatica, la GEODESIA e la FOTOGRAMMETRIA/REMOTE SENSING
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Digital camera
La fotografia digitale ha permesso la riduzione notevole dei costi eliminando
la fase di stampa e digitalizzazione del’immagine
Le camere digitali a basso costo permettono di aumentarne il numero ed avere
informazioni ridondanti (il veicolo MMS dell’Università di Calgary monta 8 camere
digitali sincronizzate).
Frame-based
(Digital camera)
Grazie ai sistemi di acquisizione multispettrali si possono avere più strati
informativi.
Line scanners
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(pushbroom scanner, LiDAR, InSar)
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Precision navigation
Lo sviluppo della navigazione di precisione ha raggiunto un livello tale da poter
risolvere il problema dell’orientamento esterno senza l’utilizzo di GCP
(Ground Control Point)
I costi sono notevolmente ridotti soprattutto in quelle zone dove non sono
disponibili riferimenti a terra o dove ne servirebbero troppi (es. immagini
scattate lungo il suo percorso da un veicolo MMS per il catasto strade)
L’elevata precisione nella navigazione è data dall’integrazione di
DGPS (Diferential GPS )
INS (Inertial Navigation System), a sua volta composto da:
- IMU (Inertial Measuring Unit)
- DMI (Distance Measuring Indicator)
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Digital camera + Precision navigation
La combinazione di queste due tecnologie fa sì che l’immagine digitale sia
salvata in tempo reale con tutti i suoi dati di georeferenziazione (posizione ed
orientamento) e possa essere combinata con tutte le altre immagini della
stessa area tramite dei vincoli geometrici (es. geometria epipolare, objectspace matching, ...).
I parametri di georeferenziazione sono ottenuti per ogni immagine per via
diretta con misure indipendenti.
La metodologia classica poteva risovere il problema della georeferenzizione
solo con un blocco di immagini parzialmente sovrapposte ed un numero
sufficiente di punti di controllo a terra.
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MMS solo con GPS
Esistono anche veicoli per il MM che si affidano al solo GPS, con sistemi
mono, bi-, o tri-antenna [Silva, Camargo, 2003; Varini et al, 2005].
Nei sistemi monoantenna l’accuratezza è assai modesta e non è possibile
determinare alcun parametro di assetto, se non integrando il sistema con
inclinometri e bussole elettroniche.
Nei sistemi a due antenne (presenti peraltro anche su sistemi dotati di INS) è
possibile ricavare almeno azimut e pitch (la disposizione tipica è infatti con le
antenne distanziate sull’asse longitudinale); ovviamente vi è un errore legato
all’angolo di roll, tanto più sensibile quanto maggiore è la pendenza trasversale
della carreggiata.
I sistemi a tre antenne, posizionate alla maggior distanza possibile sempre
per migliorare la sensibilità nella determinazione degli angoli, permettono
invece una soluzione completa dell’orientamento (posizione ed assetto)
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MMS solo con GPS
Le precisioni ottenibili dalla restituzione con veicoli rilevatori sono piuttosto
asimmetriche: infatti in senso longitudinale l’accuratezza decresce rapidamente
con la distanza, perché l’angolo di intersezione tra raggi omologhi è sempre
molto piccolo ed il rapporto tra base e distanza di restituzione varia entro limiti
piuttosto vasti (grossomodo da 4 a 15), assai maggiori di quelli della
fotogrammetria aerea.
Le esigenze di precisione angolare nell’orientamento delle prese non sono
invece altrettanto severe, data la scala fotogramma normalmente assai
inferiore e quindi il minor rapporto tra errore angolare sul fotogramma e
corrispondente errore sul terreno.
Errori di 0.1-0.2 gradi centesimali in roll, pitch e azimut provocano errori di
pochi cm, date le distanze di collimazione ridotte [Forlani, Gandolfi, 2005].
Anche sistemi pluriantenna basati sul solo GPS quindi sono sulla carta in
grado di soddisfare le richieste di capitolato del catasto strade [Cazzaniga et al.,
2006].
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Software di navigazione GPS – GRAFNAV – Novatel
http://www.novatel.com/
Documents/Waypoint/
GrafNavGrafNet.pdf
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MMS solo con GPS
In pratica comunque, la dipendenza continua dalla disponibilità della soluzione
GPS rende questi sistemi non proponibili per un impiego realmente operativo.
L’integrazione INS-GPS risulta indispensabile ed utilizzata, con tecnologie
diverse, praticamente in tutti i MMS.
La selezione dei sensori per un MMS dipende ovviamente da più fattori:
- precisione
- attendibilità
- flessibilità
- campo di utilizzo
La diversa scala di rappresentazione e le diverse precisioni richieste
determinano il costo e la complessità delle tecnologie alla base dei diversi
Mobile Mapping System (5.000€ - 30.000€ - 100.000€ - ...).
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Schema concettuale di un Multi-Sensor System
[El-Shemy et al. 2005]
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Sensori
[El-Shemy et al. 2005]
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GPS
Il GPS è l’unico sensore di un MMS che permette il posizionamento in un
sistema di riferimento assoluto.
Le precisioni raggiungibili in modalità cinematica sono centimetriche.
I sistemi GPS/INS utilizzano solitamente due ricevitori
Inizializzazione ambiguità di fase più rapida
Determinazione accurata dell’orientamento (azimuth → GAMS)
Una delle due antenne può essere anche a singola frequenza (stima
differenziale fra le due antenne del veicolo)
Algoritmi di calcolo distinti per
Navigazione (real-time)
Calcolo traiettorie finali (post-processing)
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GPS
Disporre di una soluzione real time, anche se di minor precisione, è utile
Verifica del buon esito del rilievo
Consente provvedimenti sul posto
Per avere una stima di posizione in tempo reale ai 10-15cm è necessario
disporre di una connessione radio o GSM (GPRS, UMTS) per poter ricevere le
correzioni differenziali di fase in tempo reale (RTCM).
Varie correzioni possibili
- Da stazione permanente fissa (limite distanza 15-30km)
- Da rete di stazioni permanenti (es. Virtual Reference Station)
- Da servizi con satelliti geostazionari (es. EGNOS, Omnistar, ...)
Le connessioni per ricevere le correzioni possono essere ad accesso esclusivo
(point to point) o condiviso (es. NTRIP-Network Transport of RTCM via Internet
Protocol).
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GPS
In tempo reale è quindi possibile utilizzare i sofware di monitoraggio del
sistema di navigazione ed avere delle stime della precisione attesa del rilievo.
Finestra di controllo del software
POS-LV di Applanix
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GPS
L’approccio RTK (Real Time Kinematic), nelle sue diverse varianti, risulta
teoricamente molto valido ma praticamente instabile causa
- latenza dei segnali
- mancanza o interruzione della connessione
- distanza dalla stazione di riferimento
- variabilità elevata della costellazione disponibile
- basso numero di satelliti disponibili
- cycle slips (gallerie, canyon urbani, vegetazione, ...)
Se si ha la possibilità è conveniente in ogni caso realizzare un rilievo
differenziale real-time che non esclude la possibilità di effettuare anche, sui
dati grezzi, una elaborazione a posteriori, che ne migliori la qualità.
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GPS
La soluzione in post-processing consente di individuare la migliore traiettoria
utilizzando opportuni filtri che percorroni avanti ed indietro in senso temporale
la traiettoria, ottenendo soluzioni più stabili.
Con il filtro di Kalman si ottiene
- forward solution
- backward solusion
- combinazioni delle due
Ovviamente tale approccio può essere utilizzato solo a posteriori
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GNSS (Global Navigation Satellite Service)
Il sistema NAVSTAR-GPS vive una fase di modernizzazione che prevede tra
le novità più significative l’introduzione di una terza frequenza portante e
satelliti a tecnologia avanzata.
Il sistema GLONASS, dopo qualche anno di lento declino, sembra ritrovare
una prospettiva di sviluppo col lancio di nuovi satelliti.
Infine sembra in via di realizzazione il sistema europeo Galileo, seppure con
un paio di anni di ritardo rispetto al previsto.
La prospettiva è quindi quella di una disponibilità di satelliti molto più numerosa
dell’attuale, (costituita da circa 72 satelliti contro gli attuali 25). Pur non
risolvendo il problema dei cycle slip e delle zone prive di ricezione (tunnel), la
disponibilità di un maggior numero di satelliti ha, almeno in prospettiva, una
importante ricaduta, soprattutto se viene onorato il concetto di interoperabilità
tra i vari sistemi.
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INS
Il metodo più semplice per determinare la posizione di un mezzo consiste nel
valutarne la distanza percorsa mediante un qualche sistema odometrico, e le
variazioni di direzione mediante un sensore di direzione (anche una comune
bussola magnetica).
Questi metodi (noti come dead reckoning) presuppongono che la posizione di
partenza sia nota.
Una stima di posizione migliore si può ottenere utilizzando un sistema di
navigazione inerziale (INS).
Un INS contiene sensori accelerometrici che misurano tutte le accelerazioni
agenti sul navigatore, e sensori giroscopici che misurano tutte le velocità
angolari del navigatore.
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INS
Dalla conoscenza delle velocità angolari l’INS determina l’assetto del veicolo in
termini di roll, pitch e heading.
Dalla conoscenza delle accelerazioni, si determinano per integrazione velocità
e posizione sulla superficie terrestre.
La composizione di un INS completo per applicazioni MMS prevede una terna
ortogonale di accelerometri ed una di giroscopi.
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INS
I sistemi di navigazione inerziali si dividono in due grandi categorie: a
piattaforma mobile (platform o gimballed) e strapdown.
I platform INS hanno i sensori inerziali montati su una piattaforma mobile che
viene mantenuta localmente stabile nel sistema di riferimento del navigatore.
Su tre assi è possibile ottenere una piattaforma che non cambia assetto al
variare dell’assetto del mezzo su cui viene montata, e che funge da riferimento
per determinare gli angoli d’assetto del veicolo stesso.
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INS
Nei sistemi strapdown INS non si hanno parti in movimento.
I sensori inerziali sono montati su piattaforme rigidamente vincolate con la
struttura del veicolo, e di conseguenza ruotano con esso.
L’equivalente del sistema meccanico descritto in precedenza viene ottenuto via
software: le accelerazioni misurate vengono riportate nel sistema di riferimento
del navigatore mediante operazioni matematiche operando come una
“piattaforma mobile virtuale”.
I sistemi strapdown richiedono notevole potenza di calcolo e componentistica
particolare, per cui sono apparsi in tempi relativamente recenti ma sono meno
ingombranti e delicati dei gimballed.
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INS
I sensori inerziali misurano accelerazioni e velocità angolari in un sistema di
riferimento inerziale.
Il moto sulla superficie terrestre implica la necessità di valutare e separare i
contributi in accelerazione dovuti
- all’attrazione gravitazionale
- alla forza centrifuga
- all’effetto Coriolis
ed i contributi in velocità angolare dovuti
- alla rotazione (∼15°/ora attorno all’asse polare)
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INS
Il riferimento terrestre (earth frame) è un sistema geocentrico avente asse z
coincidente con l’asse di rotazione terrestre, asse x determinato
dall’intersezione del piano equatoriale col piano meridiano di Greenwich, ed
asse y che completa la terna ortogonale destrorsa. Il sistema di riferimento
terrestre ruota rispetto al sistema inerziale di 15.04107°/ora.
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INS
Il sistema di riferimento del navigatore (navigation frame) ha il piano xy
tangente alla superficie terrestre (piano NE nella figura), ed asse z rivolto verso
l’alto (UP) lungo la normale (gravitazionale) locale; la sua origine è il centro del
sistema di navigazione.
Per semplicità si considera un sistema con asse x fisso verso Nord; in realtà
esistono altre soluzioni, di cui una molto utilizzata che ha ancora il piano xy
tangente alla superficie, ma gli assi x ed y sono liberi di ruotare rispetto all’asse
z, e quest’angolo di rotazione (wander angle) viene continuamente tracciato
dal software.
Infine c’è il sistema di riferimento del veicolo (body frame), di cui solitamente
si allineano gli assi con gli assi principali del veicolo stesso.
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INS
All’accensione il sistema di navigazione inerziale deve effettuare una serie di
operazioni preliminari a veicolo fermo, all’inizio del rilievo vero e proprio, che
prendono il nome di allineamento (alignment).
L’allineamento comprende due fasi successive:
- la ricerca del piano tangente locale (livellamento, o leveling)
- la ricerca del Nord (gyrocompassing).
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INS
Nella fase di livellamento si utilizza la terna di accelerometri. Nell’ipotesi che i
sensori siano ideali, se l’asse z non è allineato con il vettore di gravità locale,
gli accelerometri sull’asse x ed y misurano un’accelerazione dovuta alle
componenti del vettore gravità.
Forzando a zero queste due quantità mediante rotazione meccanica della
piattaforma (nei sistemi gimballed) o matematicamente nel software di
elaborazione (nei sistemi strapdown) si arriva alla condizione di piano
tangente.
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INS
La fase di gyrocompassing è più complessa.
Essa deve essere effettuata dopo della fase di livellamento, cioè con il piano xy
tangente alla superficie.
Semplificando, si tratta di “ruotare” la piattaforma (livellata!) attorno all’asse z
finché uno dei giroscopi misuri zero per la componente di rotazione terrestre: in
tal caso il giroscopio è allineato con l’Est (si noti che si può anche cercare il
massimo per la stessa grandezza, ottenendo il Nord).
La fase di livellamento del sistema Applanix richiede tipicamente un tempo
dell’ordine dei 30 secondi, mentre la fase di ricerca del Nord richiede un tempo
decisamente superiore, stimabile tra i 4 ed i 15 minuti.
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INS
La precisione di un IMU è solitamente fornita tramite la deriva del sistema
giroscopico. Si possono distiguere quattro classi:
1) Strategic gyros (0.0005-0.0010 deg/h or degree per month)
2) Navigation-grade gyros (0.002-0.01 deg/h or degree per week)
3) Tactical gyros (1-10 deg/h or degree per hour)
4) Low-accuracy gyros (100-10.000 deg/h or degree per second)
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Classe
strategico
navigazione
tattico
Errore nella posizione
< 30m/hr
1-4km/hr
15-35km/hr
Costo (2003)
> 200.000$
70-100.000$
10-20.000$
Esempi d’utilizzo
Sommergibili Missili balistici
intercontinentali
navigazione ed
applicazioni MMS di
precisione
integrazione con GPS
per applicazioni MMS
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Esempi IMU
Crossbow IMU440
costo indicativo 3.500€
http://www.xbow.com/Products/iproductsoverview.aspx
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Esempi IMU
Crossbow IMU700
costo indicativo 15.000€
http://www.xbow.com/Products/iproductsoverview.aspx
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Evoluzione dei Mobile Mapping System
Le prime sperimentazioni di MMS sia per applicazioni aeree che da veicolo a
terra (GPSVanTM, Ohio State University, USA) risalgono ai primi anni ’90,
quando il GPS non era ancora pienamente operativo.
Nel 1993 esistevano già MMS terrestri ed aerei integrati con camere digitali
[1993 Schwarz et al.]
Da allora i miglioramenti a questi veicoli sono dovuti al miglioramento
tecnologico ed alla miniaturizzazione dei ricevitori GPS, allo sviluppo di nuove
metodologie di fornire la correzione differenziale GPS ed all’utilizzo di sistemi
IMU di basso-medio costo disponibili dalla seconda metà degli anni 90’
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Nei primi anni 90’ si usavano sistemi INS di classe navigation-grade,
solitamente strapdown del tipo laser-ring. Se integrati con un sistema DGPS
fornivano una soluzione per qualsiasi precisione richiesta. Il loro costo si
aggirava attorno i 130.000$ (del 1990).
Con il rapido diminuire del costo dei ricevitori GPS il sistema IMU diventa la
parte più costosa del sistema.
La maggior parte dei problemi di bassa e media precisione non necessitavano
di un IMU di classe navigation-grade
Alla fine degli anni 90’ si diffondono i sistemi IMU a basso costo (sistemi
inerziali allo stato solido con lettura analogica e precisione del dato
compensato di circa 10deg/h per il giroscopio e di 10-2 m/s2 per gli
accelerometri (prezzo 10.000$)
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Questi sistemi a basso costo dovevano per forza avere un aggiornamento
costante da parte del sistema DGPS.
Un esempio di questi sistemi è il sistema Placer della Trimble tutt’ora in
commercio
Dagli anni 2000 si sono sviluppati i sistemi giroscopici a fibre ottiche arrivando
a precisioni vicine alle necessità dei rilievi ad alta precisione a costi
relativamente contenuti (30.000$).
Applanix Corporation, ora acquisita dalla Trimble, è stata leader nel settore
della fornitura dei sistemi per MMS negli ultimi 10 anni.
Uno degli strumenti più diffusi nei sistemi MMS per rilievi a medio-alta
precisione è appunto l’Applanix POS/LV-AV
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Negli ultimi anni la tecnologia MEMS (Micro Electronic Mechanical System) ha
portato a rapidi cambiamenti nei processi di costruzione di sensori e nelle
telecomunicazioni.
Con questa tecnologia sono stati prodotti accelerometri e giroscopi a costi
molto bassi (20-150$).
Per ora le precisioni sono molto basse
perchè prodotti per il mercato di massa
Molte ditte stanno però lavorando per
ottenere con questa tecnologia IMU di
classe tattica
C’è uno stretta connessione fra dimensioni
dei chip e precisione ottenibile
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Integrazione GPS-INS
Le principali caratteristiche del GPS si possono così riassumere:
• Sistema di posizionamento assoluto
• Errore “limitato” ed indipendente dal tempo
• 1-10 misure al secondo
Per contro i sistemi INS:
• Misure di posizione relativa
• Precisi per brevi tratti, errori dipendenti dal tempo
• Fino 200 misure al secondo
Queste caratteristiche diverse sono ottimali nel contesto di un veicolo per rilievi
stradali, dove si ha normalmente una discreta visibilità satellitare con brevi tratti
di occlusione (sottopassi, gallerie, canyon urbani, ecc.) nei quali l’INS garantisce
la continuità del rilievo di posizione.
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Per fissare le ambiguità in modo affidabile è necessario che la distanza tra il
punto di inizializzazione e la stazione di riferimento sia inferiore a 30 Km, meglio
ancora a 15 km.
In virtù dell’unità inerziale, cycle slips importanti o brevi tratti (dell’ordine di 30”-1’
per INS di categoria tactical grade) con visibilità inferiore a 4 satelliti o con PDOP
povero non richiedono necessariamente una nuova inizializzazione.
Vi sono comunque casi (percorsi in vallate strette, gallerie di una certa
lunghezza, ecc.) in cui il limite è superato e quindi l’inizializzazione è necessaria
oppure è comunque consigliabile.
In tal caso la distanza dalla stazione base diviene un fattore limitante la
produttività.
Questo problema può essere risolto grazie alla disponibilità di una rete di stazioni
permanenti (approccio multibase o VRS).
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Esempio di distanza della stazione master di riferimento
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Integrazione software GPS-INS
L’integrazione GPS/INS richiede che il sistema di navigazione nel suo
complesso decida in ogni istante da quali sensori è possibile ottenere
l’informazione più corretta, oppure fonda insieme i dati provenienti dai vari
sensori per cercare la soluzione ottima.
Il metodo più comunemente utilizzato per la ricerca della soluzione ottima
prevede l’introduzione di un filtro, che genericamente può essere definito
come
“un insieme di equazioni che combinano informazioni provenienti da
diversi sensori al fine di fornire una stima ottima della posizione del
veicolo”
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Generalmente il filtro implementa una rappresentazione cinematica del veicolo
che, tramite l’informazione fornita dal sistema inerziale all’istante t, stima lo
stato del veicolo all’istante t+1. Il sistema GPS fornisce il dato assoluto,
necessario per contenere l’errore tempo-dipendente dell’INS.
Tra due letture assolute il filtro stima la nuova posizione utilizzando i sensori
inerziali ed odometrici (fase di predizione); quando giunge una misura
assoluta il filtro stima il nuovo stato del veicolo applicando una determinata
funzione peso tra la predizione ed il valore misurato (fase di aggiornamento).
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Un filtro largamente impiegato nei sistemi GPS/INS è il filtro di Kalman.
Le modalità con cui vengono integrati i dati GPS/INS sono essenzialmente
due, note come integrazione loosely coupled e tightly coupled.
Nella prima i dati GPS vengono trattati in modo da ottenere il dato di posizione
e velocità, e sono queste informazioni a venire integrate nel filtro con i dati
provenienti dall’IMU.
Nella seconda modalità il filtro combina direttamente i dati grezzi del GPS con
quelli dell’IMU.
La modalità tightly coupled ha il vantaggio di poter utilizzare anche dati GPS
provenienti da meno di quattro satelliti per migliorare la determinazione della
posizione
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Software integrazione GPS/INS – KINGSPAD – Calgary University
http://www.kingspad.com/kingspad_info.htm
The University of Calgary's KINGSPAD™
(KINematic Geodetic System for Positions and
Attitude Determination) is a software for managing
and processing GPS and Strap-down INS data in an
integrated fashion.
To optimally combine the redundant information, a
Kalman filtering scheme is used whereby the inertial
state vector is regularly updated by GPS
measurement. Two integration strategies can be
implemented at the software level using the Kalman
filter approach:
- centralized filter
- decentralized filter
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Software integrazione GPS/INS – Inertial Explorer – Novatel
http://www.novatel.com/products/waypoint_inertial.htm
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Modello matematico di georeferenziazione [El-Shemy, Schwarz 2004]
[
m
m
s
IMU
(t ) + RIMU
(t ) ⋅ sp ⋅ RIMU
rpm = rIMU
⋅
r
+
r
s
p
IMU/s
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]
([email protected])
[
m
m
s
IMU
(t ) + RIMU
rpm = rIMU
⋅
r
+
r
s
p
IMU/s
rpm
m
(t )
rIMU
Vettore posizione punto P nel mapping frame
INCOGNITO
Posizione origine del sensore nel mapping frame al
tempo t
Da elaborazione
GPS/INS
m
(t )
RIMU
Matrice di rotazione dal body frame dell’IMU al mapping
frame al tempo t
Da elaborazione
GPS/INS
sp
Rapporto tra la distanza camera-punto P e la lunghezza
del vettore rps
Da restituzione stereo,
laser scanner, ...
Matrice di rotazione tra camera frame e body frame
Da calibrazione sistema
di presa
RIMU
s
rps
IMU
rIMU/s
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Vettore delle coordinate immagine (x,y,-c) del punto P
Vettore posizione della camera nel body frame
MISURATO
di presa
([email protected])
]
[
m
m
s
IMU
(t ) + RIMU
rpm = rIMU
⋅
r
+
r
s
p
IMU/s
m
Il vettore rIMU si ottiene dalla posizione dell’antenna a seguito del processamento
dei dati INS/GPS e tenendo conto del vettore posizione relativa tra antenna GPS
ed origine del body frame.
m
m
m
IMU
(t ) = rGPS
(t ) − RIMU
(t ) ⋅ rIMU/GPS
rIMU
m
(t )
rGPS
Vettore posizione del centro di fase dell’antenna GPS
nel mapping frame
IMU
rIMU/GPS
Posizione origine del sensore nel mapping frame
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MISURATO
di posizionamento
([email protected])
]
Parametri di orientamento interno
Nella calibrazione delle fotocamere per MMS terrestri la stima dei parametri
di orientamento interno e distorsione è disaccoppiata dalla stima dei
parametri di orientamento esterno e relativi.
La calibrazione viene condotta su set di mire fotogrammetriche
sufficientemente dense ed uniformemente distribuite in un volume (3D) o su
un piano (2D) e prevede sequenze ripetute di riprese con successive
rotazioni degli assi della fotocamera [Fraser, 1997]
[Ellum, 2001]
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Restituzione fotogrammetrica
Gli approcci utilizzati per la restituzione delle coordinate degli oggetti dei
fotogrammi possono essere diversi:
- stereoscopia (approccio più rigoroso)
- monoscopia (approccio che fornisce una precisione inferiore)
Il secondo metodo, anche se meno rigoroso, permette di ottenere uno standard di
precisione adeguato per alcune applicazioni (es. catasto strade).
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Restituzione fotogrammetrica
La tecnica di restituzione monoscopica si fonda sull’ipotesi semplificativa che la
superficie stradale, sulla quale si effettuano le misure, sia assimilabile con buona
approssimazione ad un piano.
Il vincolo geometrico imposto per risolvere l’indeterminatezza del fattore di scala
propria del raddrizzamento è la giacitura iniziale di tale piano, calcolata in fase di
calibrazione, e aggiustata in fase di restituzione in base all’altezza del punto di
fuga sull’immagine.
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Esempi MMS – GIGI One – Università degli Studi di Trieste
G.I.G.I.
PRIN 2002 - PRIN 2004
(Consorzio di più Università)
Probabilmente il primo veicolo
MMS in Italia
con sistema inerziale di classe tattica
in ambito accademico
G PS
I NERTIAL
G LONASS
I NTEGRATED
One
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Position and Orientation System for Land Vehicles
2 GPS RECEIVER
+
IMU
(Inertial Measuring Unit)
+
DMI
(Distance Measuring Indicator)
+
Real Time DGPS systems
http://www.applanix.com/products/index.php
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([email protected])
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([email protected])
PCS
Central processing unit
Integration of position data
Position data storage
2 GPS receiver
The whole system positioning accuracy depends
on GPS mode:
metric level using a good DGPS
decimetric level using RTK.
The system uses both Primary and Secondary
GPS single frequency data for GAMS (GPS
Azimuth Measurement Subsystem), which
permits to improve IMU heading performances
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IMU
The LITTON LN-200 fiber optic gyro
IMU is the core of the system. It is made
up by three accelerometers and three fiber
optic gyros, and is able to supply 0.01°
Pitch and Roll, and 0.04° true Heading
accuracy in real time; 0.005° Pitch and
Roll, and 0.02° true Heading accuracy after
post-processing.
DMI
1024 pulses per revolution.
DMI aids IMU on GPS outages, making
the trajectory a nearly continuous line, as
position data can be output at 200 Hz rate.
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Basler CAMERA
The van–mounted Applanix POS/LV is
coupled with two imaging subsystems,
each composed by a Matrox 4Sight
computer and a Basler CCD camera, one
B/W and one coluor.
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Le telecamere hanno la possibilità di effettuare la lettura quando si presenti un
opportuno segnale di trigger all’ingresso.
Per sincronizzare i fotogrammi con il dato di posizionamento, è stato costruito un
circuito autonomo che genera un impulso di adeguata ampiezza ad intervalli
sufficientemente regolari; tale impulso fornisce il comando di scatto alle
telecamere digitali e contemporaneamente giunge ad una porta di ingresso/uscita
(DIO, Digital Input Output) presente sull’Applanix che registra l’istante di scatto.
Il circuito realizzato utilizza un integrato NE555 nella
configurazione di temporizzatore, ed alcuni altri
componenti per il condizionamento del segnale; la
stabilità nel tempo dell’impulso non è perfetta, ma questo
non costituisce un problema perché l’evento viene
comunque registrato al tempo in cui avviene ed il
software di elaborazione fornito con l’Applanix permette
di avere posizione ed assetto in corrispondenza dei
tempi degli eventi registrati.
Slide 57
[Pagurut, 2005]
([email protected])
“Applicazioni MMS” a basso costo - esempio Monitoraggio inquinanti
Trimble Placer GPS 455DR.
Sensori per la misura degli inquinanti.
Slide 58
([email protected])
“Applicazioni MMS” a basso costo - esempio Monitoraggio inquinanti
CO [ppm]
15
12
9
O
NE
RO
O
C
6
VIA
GIULIA
4
2
VIA
O
SC
CE
N
A
FR
S.
0
A
VI
I
IST
TT
BA
VIA
MBRE
ETTE
XX S
VIALE
VIA
A
ASTIC
GINN
VIA
Slide 59
([email protected])
LiDAR (Light Detection And Ranging) su MMS
Z
X
Y
IBEO Automotive LD GmbH su GIGI One.
Slide 60
([email protected])
LiDAR su MMS
ALLINEAMENTO ed
INIZIALIZZAZIONE
STATICA GPS
Z
EVENTO APPLANIX
Y
TIME GPS: 13001
X
EVENTO APPLANIX
TIME GPS: 13000
Slide 61
([email protected])
LiDAR su MMS – Sistemi di riferimento
Z
Coordinare punti nel
laser local frame
X
Y
Dati sistema MMS
Q
N
Slide 62
E
([email protected])
Z
X
Y
// Z
// X
// Y
Traslazione del braccio
di leva fra body frame e
laser local frame
Q
N
Slide 63
E
([email protected])
// Q
// Z
// N
// Y
// X
// E
Rotazione per portare
gli assi paralleli al
mapping frame
Q
(roll, pitch e heading)
N
Slide 64
E
([email protected])
// Q
// N
// E
Q
N
Slide 65
E
Traslazione del vettore
di posizione del body
frame rispetto il
mapping frame
([email protected])
LiDAR su MMS – Filtraggio punti nel rilievo stradale
[Pagurut, 2005]
Slide 66
([email protected])
≈ -100°
≈100°
- Eliminazione empirica dati esterni alla carreggiata (settore circolare).
- Rumore, dovuto a riflessioni non dirette del segnale, esterno alla maschera
stabilita ( -3 < Z < -1,5 ).
Slide 67
([email protected])
Se conosciamo la larghezza D della carreggiata associata alla curva dei centri
strada, costituita da punti interdistanti 1 metro e di coordinate cartografiche note
Slide 68
([email protected])
−1.5 ≤ Z ≤ −3
Slide 69
D
⎛D
⎞
−⎜ + d ⎟ ≤ X ≤ − d
2
⎝2
⎠
([email protected])
LiDAR su MMS – Sezioni stradali
Slide 70
([email protected])
LiDAR su MMS – Sezioni stradali
-1,46°
Slide 71
-1,43°
([email protected])
Esempi MMS – GEODATA/CityGRID
http://www.citygrid.at/
Slide 72
([email protected])
Esempi MMS – STREETMAPPER – 3D Laser Mapping Ltd UK
http://www.3dlasermapping.com/
http://www.streetmapper.net/
Slide 73
([email protected])
Esempi MMS – LYNX Mobile Mapper – Optech/SINECO
http://www.optech.ca/
Slide 74
([email protected])
Catasto strade
Il D.M. 1°giugno 2001 obbliga tutti gli enti gestori delle strade a dotarsi di un
database contenente le caratteristiche della strada al fine di creare un
Catasto Strade
Per ottenere le caratteristiche richieste dal catasto strade sono state
sviluppate varie metodologie di rilievo.
In particolare la sede di Topografia e Fotogrammetria di PIsa, in
collaborazione con il CER Telegeomatica di Trieste, si è occupata negli
ultimi anni dei rilievi tramite MMS.
Per gli scopi del catasto delle strade risulta adeguato l’impiego di un MMS
con rilievo della traiettoria basato sull’integrazione di sensori DGPS, inerziali
e odometrici, e funzionalità fotogrammetriche per il rilievo delle geometrie e
delle pertinenze stradali.
Slide 75
([email protected])
Catasto strade
Il Catasto Strade costituisce l’inventario di tutte le strade ad uso pubblico presenti
sul territorio nazionale con l’obiettivo primario di definire la consistenza della rete
stradale
Il Catasto Strade è organizzato secondo un’architettura hardware di tipo
client/server con possibilità di collegamento in rete ai fini della consultazione da
parte di terzi, l’architettura software è basata su una banca dati di tipo relazionale
e su un sistema GIS
PRECISIONI RICHIESTE
Precisione coordinate planimetriche asse strada
Precisione assoluta in quota
Precisione pendenza longitudinale
Precisione larghezza carreggiata
Precisione coordinata curvilinea attributi
Precisione pendenza trasversale
Slide 76
1m
5m
1% (10cm su 10m)
10cm
10m
0.5deg (1/100)
([email protected])
Catasto strade
Le specifiche informatiche della struttura del Database si rifanno in parte alla
pre-norma CEN TC 278, G.D.F. (Geographic Data File)
Secondo le specifiche del D.M. gli oggetti di interesse del Catasto
vengono rappresentati in termini di entità le cui proprietà sono
descritte da uno o più attributi
Elemento stradale
Entità
Area di traffico
Giunzione
Slide 77
Attributi globali
Attributi segmentati
Denominazione ufficiale, ente
gestore…
Numero corsie, segnaletica
orizzontale e verticale,
caratteristiche geometriche….
([email protected])
Catasto strade – Attributi segmentati
Modalità di rappresentazione nel DB secondo DM
Slide 78
([email protected])
Catasto strade – Attributi segmentati
Output
Measured
SEGMENTATION
ALGORITHM
DATA TYPE
X
Slide 79
Y
Progressive
Start/End
Left/Right
Value
([email protected])
Catasto strade – Asse strada e caratteristiche geometriche
Caratteristiche
geometriche strada
Un dato al metro
Semina di Punti
Fotogrammi
Un fotogramma al secondo
Velocità media ~ 40km/h
1 fotogramma ogni 15 metri
Slide 80
([email protected])
Catasto strade – Pendenza longitudinale
Smoothing elevation data
Setting offset = 10 m
Slide 81
ΔZ
slope =
ΔX
([email protected])
Catasto strade – Curvatura
- In a tangent the driver can steer lightly
- In a curve, driver can cover short straight segments
- Even when the curve has R = cost, the vehicle trajectory has variable R
1
K =
R
Slide 82
([email protected])
Misura pendenza trasversale da soli dati INS [Piemonte, Bolzon 2005]
ROLL
MEASURED by inertial unit
DYNAMICS
Of the wheels-suspensions
springs system
TRANSVERSAL SLOPE
Of the roadway
Slide 83
([email protected])
Simplified model of vehicle dynamic
γ = −2
= −2
=
M
ks h2
ml (a − g sin α )
ks h 2
γL
−2
+
mdg cos α
K=
ks h 2
γa
2ml
ks h2
IMU data
Ka + roll − γ a
α=
1 + Kg
Constants defined by
model calibration
Slide 84
([email protected])
To obtain K and γα is necessary to repeat several time a same circular
path drivven at different speed.
From (a, roll) data dispersion is calculated linear regression curve and K
coefficient.
roll = K (−a + g sin α ) + γ a + α
Slide 85
([email protected])
Catasto strade – Software analisi dei fotogrammi
La sua unica funzione è quella di consentire l’osservazione di oggetti sul
fotogramma, salvare le loro coordinate pixel e associare ad essi le informazioni di
classificazione previste dal Catasto.
Slide 86
([email protected])
Catasto strade – Software analisi dei fotogrammi
Il file di output del programma è di tipo .XML dove vengono salvati la misura di
riferimento, l’operatore, i dati immessi e le coordinate pixel
Slide 87
([email protected])
Catasto strade – Formato finale file catasto
Il file “.XML” è successivamente elaborato
assieme ai dati che forniscono l’assetto del
veicolo all’istante di scatto dei fotogrammi,
per fornire il risultato finale nello standard
del catasto, dove ad un particolare arco
caratterizzato da una coordinata di inizio e
di fine è associato l’attributo segmentato
relativo
Slide 88
([email protected])
Estrazione manuale attributi catasto strade da fotogrammi
XML raw data
elaborated
segmented
attribute
Id_dataset
19
19
19
19
19
19
19
19
19
19
Id_line
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Type
101
102
103
114
201
202
802
803
900
901
From_
0
0
11
0
0
0
177
347
0
151
To_
Id_source Abs_rel
357
11
176
357
357
357
186
357
8
151
Startpoint Endpoint
Dir
0
357 null
0
11 +
11
176 +
0
357 null
0
357 null
0
357 +
177
186 +
347
357 +
0
8 null
151
151 -
Value
590 / 590
From tabular
GDF like data
0
55
2
0
1
1
4
1
-0001 0050
to
GIS graphical
interface
GIS user-side
platform
Slide 89
([email protected])
Road width
Automatic detection for well traced
border line
Manual detection in case of bad
traced or absent border line
Slide 90
([email protected])
Vertical and horizontal signs
Manual database population
Automatic layer creation
Slide 91
([email protected])
Possibility to query database to obtain
- Photoframes position, orientation
- Path video sequence
- Road geometries data (width, cross slope, grade, curvature ...)
...
Slide 92
([email protected])
Esempi MMS – ARAN – Roadware RGP
http://www.roadware.com
Slide 93
Automatic Road ANalyzer
([email protected])
Laser SDP ( Longitudinal profiling system )
Roughness in each wheel path
Concrete joint faulting
Longitudinal profile
Laser XVP ( Transverse profiling system )
25Hz-150Hz Transverse profile
Pavement Video Digital Images
Strobe lighting - 2mm crack detection
Infrared lighting - 1mm crack detection
Slide 94
([email protected])
Smart Rutbar
( Multi point rut measurement system )
19 ultrasonic sensor
Cross section analysis
Smart Texture
( Road surface macrotexture measurement system )
Full bandwidth macrotexture
Slide 95
([email protected])
Esempi MMS -VISAT-MMSS Research Group-University of Calgary
http://mms.geomatics.ucalgary.ca/
Video Inertial SATellite
The VISAT is a precise mobile mapping van that can be operated at speeds of
up to 60 km per hour and achieve a positioning accuracy of 0.3 m (RMS) for
points within a 50 m radius of the van. This method is well suited for rapid
updating of GIS databases.
Slide 96
([email protected])
Esempi MMS – MoSES – AG ikV Universität BW / 3D MS GmbH
http://www.unibw.de/IfG/Org/
Slide 97
([email protected])
Esempi MMS – MoSES – AG ikV Universität BW / MS GmbH
Slide 98
([email protected])
Esempi MMS – DAVIDE – GIOVE srl/ELDA ingegneria
http://www.giove.biz/
Slide 99
([email protected])
Esempi MMS – ALICE.01 STRADE – GIOVE srl/ELDA ingegneria
http://www.eldasoft.it/
Slide 100
([email protected])
Esempi MMS – FLIMAP – GIOVE srl/ELDA ingegneria
http://www.giove.biz/
Slide 101
([email protected])
Esempi MMS - UAV
Unmanned Aerial Vehicle
Slide 102
([email protected])
Esempi MMS - UAV Pelican - Politecnico di Torino
Slide 103
([email protected])
Esempi MMS - Fotocamera da elicottero
Slide 104
([email protected])
Esempi MMS – Autonomuos Ground Vehicle
Defence Advanced Research Project Agency
Grand Challenge of Autonomous Ground Vehicle
http://www.darpa.mil/grandchallenge/index.asp
Vincitore 2007 - Università di Stanford
http://cs.stanford.edu/group/roadrunner/index.html
Slide 105
([email protected])
In conclusione
I Mobile Mapping System, combinando la navigazione di precisione e la fotografia
digitale, si sono sviluppati da studi di puro interesse accademico ad applicazioni
commerciali per veicoli terrestri, aerei e marini.
L’estensione dell’utilizzo dei MMS è legato al parallelo sviluppo tecnologico che
interessa i sistemi di camere digitali e laser
La navigazione di precisione è in continuo progresso con la miniaturizzazione dei
sistemi GPS e si pensa che la tecnologia MEMS porterà allo sviluppo di nuovi e
più efficienti sistemi inerziali.
La definizione di sempre nuovi algoritmi e modelli matematici per le fasi di postmission stanno aumentando la precisione e l’affidabilità delle soluzioni
Slide 106
([email protected])

ABC Geomatica - Mobile Mapping System

Transcript

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