No campo da condução autônoma, os Sistemas Globais de Navegação por Satélite (GNSS) são cruciais para o posicionamento de veículos, ônibus, drones e outras aplicações. No entanto, em cidades densamente povoadas, edifícios altos e outras estruturas podem bloquear e refletir os sinais GNSS, levando à diminuição da precisão do posicionamento e representando desafios para a navegação autônoma segura.
Os métodos tradicionais de alta precisão dependem da resolução da ambiguidade inteira da fase da portadora, como o GNSS Cinemático em Tempo Real (RTK-GNSS). Contudo, em ambientes urbanos, os sinais são facilmente interrompidos e afetados por efeitos de multicaminho. Quando a resolução da ambiguidade falha, os erros de posicionamento aumentam significativamente, comprometendo a segurança das aplicações.
Para superar esse desafio, Junichi Meguro, Professor Associado do Departamento de Engenharia Mecânica e Elétrica da Universidade Meijo, no Japão, liderou uma equipe, incluindo o mestrando Daiki Niimi, para desenvolver um novo método de posicionamento GNSS puro. A principal inovação desse método é o uso de um filtro de partículas Rao-Blackwellizado fortemente acoplado para estimar a posição probabilisticamente, sem depender da resolução da ambiguidade inteira da fase da portadora. O sistema utiliza componentes fracionários das medições da fase da portadora para avaliar a probabilidade de múltiplas hipóteses de posicionamento, garantindo um posicionamento estável mesmo quando a qualidade da medição GNSS se deteriora devido a efeitos de multicaminho.
A equipe de pesquisa também aprimorou a robustez por meio de diversas técnicas. Ao integrar medições Doppler brutas em um filtro de Kalman, o sistema estima continuamente a velocidade do veículo e as variações do relógio do receptor; ele realiza a rejeição em nível de partícula de satélites fora da linha de visada e aplica um esquema de filtragem robusto baseado na distribuição t de Student para reduzir o impacto de valores discrepantes. Esses mecanismos permitem que o sistema estime a posição de forma estável mesmo quando poucos satélites estão disponíveis.
O Sr. Daiki Niimi enfatizou: "O núcleo do novo método é uma abordagem probabilística, eliminando a necessidade de resolução de ambiguidade inteira da fase da portadora, uma deficiência do RTK-GNSS tradicional em ambientes urbanos." A equipe de pesquisa validou o método utilizando dados reais de veículos em seis cenários urbanos complexos em Nagoya e Tóquio. Em cinco dos seis testes, o sistema superou os métodos GNSS existentes, mantendo precisão submétrica mesmo com severa obstrução de satélites e alcançando uma precisão quase 30 pontos percentuais superior aos métodos tradicionais nos casos mais desafiadores.
O Dr. Meguro afirmou que esta pesquisa resolve um problema real de posicionamento por satélite, abrindo novas possibilidades para navegação e posicionamento puramente por satélite, e espera-se que contribua significativamente para o futuro da condução autônoma e dos sistemas de mobilidade autônoma em ambientes externos.
