PEKING / LONDON (IT BOLTWISE) – In einer Welt, in der GPS-Signale oft durch städtische Strukturen blockiert werden, hat das Aerospace Information Research Institute der Chinesischen Akademie der Wissenschaften eine bahnbrechende Lösung entwickelt.
In einer Zeit, in der die Abhängigkeit von GPS für die Navigation allgegenwärtig ist, stellt sich die Frage, wie man sich in Umgebungen zurechtfindet, in denen GPS-Signale nicht verfügbar sind. Forscher des Aerospace Information Research Institute der Chinesischen Akademie der Wissenschaften haben eine innovative Lösung entwickelt, die auf Deep Learning basiert und es ermöglicht, die Position eines Fahrzeugs auch in Tunneln oder unter Hochhäusern präzise zu bestimmen.
Die Grundlage dieser Technologie bilden Trägheitssensoren, die in nahezu jedem modernen Smartphone zu finden sind. Diese Sensoren, die normalerweise für Funktionen wie den Wechsel von Hoch- auf Querformat genutzt werden, spielen eine zentrale Rolle bei der Navigation ohne GPS. Durch die Kombination dieser Sensordaten mit der Geschwindigkeit des Fahrzeugs kann das System, bekannt als „DMDVDR“, den Standort mit hoher Genauigkeit ermitteln.
In realistischen Testszenarien erzielte das System eine bemerkenswerte Präzision mit einer horizontalen Positionsabweichung von weniger als 0,5 Prozent der zurückgelegten Strecke. Dies bedeutet, dass nach einer Strecke von 1.000 Metern die Abweichung nur etwa fünf Meter beträgt. Diese Genauigkeit ist vergleichbar mit der von GPS-basierten Systemen, was die Leistungsfähigkeit dieser KI-basierten Lösung unterstreicht.
Ein weiterer Beweis für die Zuverlässigkeit des Systems ist seine Leistung in der „Google Smartphone Decimeter Challenge“, bei der es darum geht, wie gut Smartphones ihre Position in Innenräumen oder städtischen Umgebungen bestimmen können. Die Forscher validierten ihr System mit realen Tunneldaten und zeigten, dass es auch in komplexen Szenarien wie Rückwärtsparken oder wiederholten Kurvenfahrten stabil und genau bleibt.
Die Entwicklung dieser Technologie markiert einen bedeutenden Fortschritt in der KI-gesteuerten Mobilität. Laut Forschungsleiter Ruizhi Chen war das Ziel, gewöhnliche Smartphones in die Lage zu versetzen, außergewöhnliche Navigationsleistungen zu erbringen, selbst dort, wo GPS nicht mehr funktioniert. Durch die Kombination von Deep Learning mit bewährten Filtertechniken wurde ein System geschaffen, das nicht nur in der Theorie, sondern auch unter realen Bedingungen zuverlässig arbeitet.
Diese Innovation könnte weitreichende Auswirkungen auf die Mobilität in urbanen Gebieten haben, insbesondere in Städten mit dicht bebauten Strukturen, wo GPS-Signale oft unzuverlässig sind. Die Möglichkeit, auch ohne GPS präzise zu navigieren, eröffnet neue Perspektiven für die Entwicklung von Navigationssystemen und könnte die Art und Weise, wie wir uns in Städten bewegen, grundlegend verändern.
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