提高复杂环境中的精度
虽然直接地理参考 (DG) 是在室外环境中生成地图的主要方法，但它很少在室内或 GNSS 极具挑战性的环境中使用。DG 的工作原理是将 INS 数据（位置和姿态）与传感器数据（如 LiDAR 或相机图像）相结合，以准确确定观测对象的位置，而无需依赖大量预先测量的地面控制点 (GCP)。
但是，由于 GNSS 在室内不可用，因此传统的直接地理参考无法应用于完全封闭的空间。在许多情况下，测绘以混合方式进行，涵盖室内和室外环境。
虽然大多数人依赖传统的室内测绘技术来应对这种情况，但选择正确的 INS 和后处理软件可以将直接地理参考的优势扩展到这些用例。通过将高精度、低漂移的 INS 与先进的后处理软件集成，可以在较长时间内保持准确的直接地理参考解决方案。基于感知的算法（如 SLAM）可以直接使用这种精确定位来进一步提高测绘精度。
这种方法可以创建与绝对定位解决方案和坐标参考框架（基准）完全对齐的室内地图。因此，通过确保室内和室外数据集之间的空间一致性，可以增强工作流程并改进协作。
用于室内测绘解决方案的惯性系统
在 GNSS 不可用的完全室内环境中，测绘依赖于惯性测量单元 (IMU) 以及基于感知的算法，例如同步定位和建图 (SLAM)。与传统的直接地理参考不同，这种方法不依赖于 GNSS，而是使用 IMU 数据以及 LiDAR、相机或深度传感器来保持精确定位。
SLAM 的工作原理是在持续绘制环境地图的同时，估计系统在其中的位置。但是，SLAM 单独使用可能会受到漂移的影响，尤其是在特征较少的区域或动态环境中。高端 IMU 在稳定基于 SLAM 的测绘方面起着至关重要的作用，即使在视觉输入不可靠时也能确保一致的运动跟踪。通过集成高精度、低漂移的 IMU，可以提高 SLAM 在室内测绘应用中的性能。
事实上，IMU 将减少漂移累积，在更长时间内保持精确定位，并提高在低可见度条件下的可靠性，例如黑暗的房间或没有特征的走廊。这种组合可以创建在空间上保持一致并与外部数据集良好对齐的精确室内地图。
因此，即使在完全 GNSS 受限的环境中，工作流程也得到了简化，协作测绘工作也得到了改进。
我们的室内测绘解决方案
我们的运动和导航产品设计用于与室内地图系统无缝集成。我们先进的惯性系统提供生成高质量室内地图所需的精度和可靠性，即使在最具挑战性的环境中也是如此。
无论您是使用移动机器人还是便携式系统进行室内测绘，我们的产品都能提供生成精确地图所需的精度、性能和工作流程。
我们的系统非常适合各种应用，包括工业检测、设施管理、应急响应等。
Quanta Plus
Qinertia GNSS-INS
Pulse
测绘应用手册
将我们的产品手册直接发送到您的收件箱！
案例分析
浏览我们的案例研究，了解我们的惯性解决方案如何成功集成到世界各地的各种室内测绘应用中。
从在复杂设施中导航的仓库机器人到生成精确的室内空间 3D 室内地图的无人机，我们的产品在提高测绘项目的效率和准确性方面发挥了重要作用。
查看我们的系统在运行中的真实示例。阅读我们的案例研究，了解 SBG Systems 如何为您的室内测绘解决方案带来精度和可靠性。
他们在谈论我们
我们的客户范围从工业制造商到应急响应团队，他们依靠我们的惯性系统在 GNSS 受限环境中生成准确、可靠的地图。
加入我们满意客户的行列，了解更多关于我们如何通过行业领先的解决方案来支持您的室内测绘需求。
探索其他测量应用
利用我们先进的惯性导航解决方案，满足各种不同的测量需求。它们支持陆地、空中和海上作业。我们的技术可在各种环境中提供可靠的数据、高精度和一致的性能。
您有疑问吗？
对室内测绘系统的工作原理感到好奇吗？想更多地了解惯性系统如何促进 GNSS 受限环境中的精确测绘吗？
我们的常见问题解答部分涵盖了有关室内测绘系统的最常见问题，包括有关所涉及技术、最佳实践以及如何将我们的产品集成到您的解决方案中的信息。
什么是室内定位系统？
室内定位系统 (IPS) 是一种专门的技术，可以准确识别封闭空间（如建筑物）内物体或个人的位置，在这些空间中，GNSS 信号可能较弱或不存在。IPS 采用各种技术在购物中心、机场、医院和仓库等环境中提供精确的定位信息。
IPS可以利用多种技术进行定位，包括：
- Wi-Fi：利用来自多个接入点的信号强度和三角测量进行位置估计。
- 低功耗蓝牙 (BLE)：采用信标向附近设备发送信号以进行跟踪。
- 超声波：使用声波进行精确定位检测，通常与移动设备传感器配合使用。
- RFID（射频识别）：涉及放置在物品上的标签，用于实时跟踪。
- 惯性测量单元 (IMU)：这些传感器监控运动和方向，与其他方法结合使用时，可提高定位精度。
详细的室内空间数字地图对于精确定位至关重要，而移动设备或专用设备则从定位基础设施收集信号。
IPS 增强了导航功能，跟踪了资产，协助了紧急服务，分析了零售行为，并集成到智能建筑系统中，从而显著提高了传统 GNSS 无法实现的运营效率。
什么是 SLAM？
SLAM，代表 Simultaneous Localization and Mapping（同步定位与地图构建），是一种用于机器人技术和计算机视觉的计算技术，用于构建未知环境的地图，同时跟踪代理在该环境中的位置。这在 GNSS 不可用的情况下特别有用，例如在室内或在密集的城市区域。
SLAM 系统实时确定代理的位置和方向。这包括跟踪机器人在环境中导航时的运动。当代理移动时，SLAM 系统会创建环境地图。这可以是 2D 或 3D 表示，捕获周围环境的布局、障碍物和特征。
这些系统通常利用多个传感器，例如摄像头、LiDAR 或惯性测量单元 (IMU)，来收集有关环境的数据。此数据组合在一起可提高定位和绘图的准确性。
SLAM 算法处理传入的数据，以持续更新地图和代理的位置。这涉及到复杂的数学计算，包括滤波和优化技术。
什么是摄影测量？
摄影测量是使用照片测量和绘制物体或环境的距离、尺寸和特征的科学技术。通过分析从不同角度拍摄的重叠图像，摄影测量可以创建精确的 3D 模型、地图或测量结果。此过程的工作原理是识别多个照片中的共同点，并使用三角测量原理计算它们在空间中的位置。
摄影测量法广泛应用于各个领域，例如：
- 摄影测量地形测绘：创建景观和城市区域的 3D 地图。
- 建筑和工程：用于建筑文档和结构分析。
- 考古学中的摄影测量：记录和重建遗址和文物。
- 航空摄影测量：用于土地测量和施工规划。
- 林业和农业：监测作物、森林和土地利用变化。
当摄影测量与现代无人机或 UAV（无人飞行器）结合使用时，它可以快速收集航空图像，使其成为大规模测量、建筑和环境监测项目的高效工具。
什么是 LiDAR？
LiDAR（激光探测与测距）是一种遥感技术，它使用激光来测量到物体或表面的距离。通过发射激光脉冲并测量光线击中目标后返回所需的时间，LiDAR 可以生成关于环境形状和特征的精确三维信息。它通常用于创建地球表面、结构和植被的高分辨率 3D 地图。
LiDAR系统广泛应用于各个行业，包括：
- 地形测绘：用于测量地貌、森林和城市环境。
- 自主激光雷达车辆：用于导航和障碍物检测。
- 农业：用于监测作物和农田状况。
- 环境监测：用于洪水建模、海岸线侵蚀等。
LiDAR 传感器可以安装在无人机、飞机或车辆上，从而可以在大范围内快速收集数据。 该技术因其即使在具有挑战性的环境（例如茂密的森林或崎岖的地形）中也能提供详细、准确的测量而备受赞誉。