Finden Sie Hersteller von Drohnen-Leitsystemen, die es unbemannten Flug-, Boden- und Seeplattformen ermöglichen, autonome Navigation, adaptive Missionsausführung und belastbare Pfadplanung mit minimaler oder gar keiner menschlichen Eingabe durchzuführen.
Lesen Sie den Technologieübersicht
Hochpräzise Navigations- und Positionierungslösungen für unbemannte und autonome Fahrzeuge
Hochpräzise Inertialnavigation für Umgebungen, in denen kein GPS verfügbar ist
Lösungen für Steuerung, Navigation und Kontrolle (GNC) für Drohnen und UAVs
Trägheitsnavigations- und Positionierungstechnologie für unbemannte, autonome Systeme
Präzise Positionierung für unbemannte Fahrzeuge: GPS- und GNSS-Empfänger, Antennen und Trägheitsnavigationssysteme
Hochleistungs-FOG-, RLG- und Quarz-MEMS-Trägheitssensoren – Gyroskope, IRU, IMU, INS
Tracking-, Navigations-, Positionierungs- und Kommunikationssensoren für AUV, ROV, USV
MEMS-Inertialsensor-Lösungen, IMUs, Gyroskope und MEMS-Beschleunigungsmesser für unbemannte Fahrzeuge
Wenn Sie entwerfen, bauen oder liefern Leitsysteme, Erstellen Sie ein Profil, um Ihre Kompetenzen zu präsentieren und mit Besuchern in Kontakt zu treten, die einen konkreten Bedarf an Ihren Lösungen haben.
Autonome Lenksysteme ermöglichen es unbemannten Fahrzeugen in der Luft, am Boden und auf See, selbstgesteuerte Navigation, Missionsanpassung in Echtzeit und robuste Pfadplanung ohne menschliche Eingriffe durchzuführen. Durch die Integration von Daten aus mehreren Sensoren und Positionierungsquellen liefern UxV-Lenkungsarchitekturen Präzisionskontrolle und Situationsbewusstsein, und einige Lösungen funktionieren sogar in Umgebungen mit begrenzten oder verweigerten GNSS-Signalen.
HGuide i700 MEMS IMU von Honeywell Aerospace
Autonome Führung ist für eine Vielzahl unbemannter Plattformen unerlässlich, von taktischen Drohnen und Langstrecken-UAVs bis hin zu UGVs, AUVs und UUVs. Zu den Schlüsseltechnologien, die bei diesen Lösungen zum Einsatz kommen, gehören Trägheitssensoren, GNSS/GPS-Empfänger, visuelle Navigationsalgorithmen und spezielle Unterwassernavigationssysteme. Diese Komponenten werden häufig durch Sensorfusion kombiniert, um eine intelligente, anpassungsfähige und einsatzresistente Leistung zu ermöglichen.
Trägheitssensoren sind für viele autonome Leitsysteme von grundlegender Bedeutung. Inertiale Messeinheiten (IMUs), die Beschleunigungsmesser und Gyroskope enthalten, liefern Echtzeitmessungen von Geschwindigkeit, Beschleunigung und Winkelgeschwindigkeit. Diese Datenströme ermöglichen eine kontinuierliche Positions- und Lageverfolgung durch einen Prozess, der als Koppelnavigation bekannt ist und es unbemannten Plattformen ermöglicht, die Navigation bei GNSS-Ausfällen oder Signalstörungen aufrechtzuerhalten.
Fortschrittliche Lenksysteme verwenden taktische oder Navigations-IMUs, die in der Lage sind, über längere Zeiträume niedrige Driftraten beizubehalten. Bei UAVs und UGVs sorgt die Trägheitsnavigation für eine zuverlässige Steuerung bei dynamischen Manövern oder beim Durchfliegen von GPS-gestörten Gebieten wie Tunneln, Schluchten oder städtischen Umgebungen. Bei Unterwasserfahrzeugen, bei denen externe Navigationssignale gänzlich fehlen, dienen Trägheitssysteme als primäre Methode zur Schätzung der Position zwischen akustischen Fixpunkten.
Viele Navigationslösungen kombinieren Trägheitssensoren mit Magnetometern, Barometern und GNSS-Empfängern, um die Genauigkeit und Fehlertoleranz zu erhöhen. Redundante IMU-Konfigurationen und schwingungsisolierte Halterungen sorgen für einen robusten Betrieb unter den Bedingungen starker Erschütterungen und Vibrationen, wie sie typischerweise bei Einsätzen im Militär und in der Luft- und Raumfahrt auftreten.
Die Satellitennavigation spielt eine wichtige Rolle bei der autonomen Steuerung von unbemannten Systemen in der Luft, am Boden und auf dem Boden. GNSS-Empfänger, die auf GPS-, GLONASS-, Galileo- und/oder BeiDou-Konstellationen zugreifen können, liefern die Positionsreferenz, die für die Verfolgung von Wegpunkten, das Geofencing und koordinierte plattformübergreifende Operationen erforderlich ist.
VECTOR-400 Autopilot von UAV Navigation-Grupo Oesía.
Fortschrittliche GNSS-Funktionen wie Real-Time Kinematic (RTK) und Precise Point Positioning (PPP) bieten eine Genauigkeit im Zentimeterbereich, die für Präzisionsstart, Landung und autonome Andockmanöver geeignet ist. GNSS-Einheiten mit zwei Frequenzen und zwei Antennen verbessern die Robustheit der Positionierung und der Kursbestimmung, so dass die Fahrzeuge selbst in Umgebungen mit GPS-Schwächen eine genaue Orientierung beibehalten können.
Allerdings ist GNSS anfällig für Signalstörungen, Spoofing und Mehrwegeffekte, insbesondere bei der Kriegsführung in Städten, der elektronischen Kriegsführung oder bei Einsätzen in Gebäuden. Um die Kontinuität der Mission zu gewährleisten, verwenden autonome Lenksysteme oft eine eng gekoppelte GNSS/INS-Integration, die es den Plattformen ermöglicht, nahtlos zwischen absoluter und relativer Positionierung zu wechseln, ohne die Kontrolle zu verlieren.
Die visuelle Navigation spielt eine entscheidende Rolle in Umgebungen, in denen GNSS-Signale nicht verfügbar sind, unterbrochen werden oder absichtlich gestört werden. Mithilfe von Bordkameras, LiDAR und manchmal auch Radar können unbemannte Systeme ihre Umgebung interpretieren und ihre Position durch Merkmalserkennung, optische Flussanalyse und visuelle Odometrie lokalisieren.
Algorithmen zur simultanen Lokalisierung und Kartierung (SLAM) ermöglichen es autonomen Fahrzeugen, detaillierte 3D-Karten ihrer Umgebung in Echtzeit zu erstellen und gleichzeitig ihre Position darin zu bestimmen. Dieser Ansatz ist entscheidend für die Navigation in Innenräumen, unterirdische Missionen oder die Navigation durch dichte Vegetation, in die GNSS nicht eindringen kann.
Die visuelle Navigation unterstützt auch die fortschrittliche Erkennung von Hindernissen, die Klassifizierung des Geländes und die dynamische Neuausrichtung. Bei autonomen Drohnen wird die visuelle Navigation oft in Verbindung mit Inertialdaten verwendet, um den präzisen Schwebeflug, den Flug in Innenräumen oder den Flug in Gebieten ohne GPS zu unterstützen. Bei Bodenrobotern helfen Stereosicht- oder Tiefenerkennungskameras bei der Interpretation von Oberflächenmerkmalen, Hangneigungen und unerwarteten Gefahren.
Edge Computing beschleunigt die Leistung dieser Systeme, indem es visuelle Daten an Bord verarbeitet, die Abhängigkeit von Kommunikationsverbindungen verringert und Echtzeitentscheidungen zur Kollisionsvermeidung und Pfadplanung ermöglicht.
Unterwasserumgebungen stellen eine der komplexesten Herausforderungen für die autonome Steuerung dar. In Ermangelung von GPS/GNSS müssen sich Unterwassersysteme auf Trägheitsnavigation, Doppler Velocity Logs (DVL), akustische Positionierung oder sonarbasierte Terrainreferenzierung verlassen, um ihre Position zu bestimmen und effektiv zu navigieren.
Certus Mini A MEMS AHRS Sensor von Advanced Navigation.
Trägheitssysteme sind zwar unverzichtbar, unterliegen aber mit der Zeit einer kumulativen Drift. Um dies zu korrigieren, verwenden AUVs und UUVs DVLs, um die Geschwindigkeit relativ zum Meeresboden zu messen, und akustische Systeme wie Ultra-Short Baseline (USBL), Short Baseline (SBL) und Long Baseline (LBL) Arrays, um externe Positionsbestimmungen zu erhalten. Diese akustischen Referenzen werden häufig über Kalman-Filter mit den INS an Bord integriert, um eine hybride Navigationslösung mit langfristiger Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu schaffen.
Auch die geländebezogene Navigation (Terrain Relative Navigation, TRN) wird von Unterwasserfahrzeugen eingesetzt. Dabei werden vorwärtsgerichtete Sonare oder Fächerecholote verwendet, um das Profil des Meeresbodens mit bekannten bathymetrischen Karten abzugleichen. Dies ermöglicht eine präzise Lokalisierung in Gebieten, in denen akustische Transponder nicht verfügbar oder praktisch sind.
Diese Unterwasserführungstechnologien sind für Operationen wie die Inspektion von Pipelines, die Kartierung des Meeresbodens, die Erkundung von Eisflächen und das autonome Andocken unerlässlich. Sie können mit drucktoleranten, stromsparenden und vollständig geschlossenen Architekturen entwickelt werden, die sich für Langzeitmissionen in tiefen oder turbulenten Gewässern eignen.
Autonome Führungsplattformen können sich auf Echtzeit-Sensorfusionssysteme stützen, die Daten von Trägheitssensoren, GNSS, visuellen Quellen und anderen Umweltdaten integrieren. Diese Fusionssysteme berechnen eine robuste und ständig aktualisierte Navigationslösung, die sicherstellt, dass unbemannte Fahrzeuge in komplexen Umgebungen die Kontrolle und das Situationsbewusstsein behalten.
Moderne Lenksysteme können KI-gesteuerte Vorhersagen nutzen, um sich an die Missionsparameter anzupassen, Fehler und Gefahren zu erkennen und auf unerwartete Bedingungen mit minimaler Latenz zu reagieren. Diese Autonomie ist für eine Vielzahl von Anwendungsfällen unerlässlich, z. B. für die Koordination von UAV-Schwärmen, die Überwachung von großen Entfernungen auf See, militärische Operationen mit hohem Risiko und industrielle Inspektionsaufgaben in abgelegenen Gebieten.
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