Überlagerte Vorwärts-Rückwärts-Pfade entstehen, wenn eine Nachbearbeitungssoftware zwei Inertialpfade überlagert, um die Genauigkeit bei GNSS-Ausfällen zu verbessern. Die Software berechnet zuerst den Vorwärtspfad. Sie verarbeitet die Daten in der Reihenfolge, in der sie aufgezeichnet wurden. Während GNSS-gesperrten Segmenten akkumuliert sich Drift. Dann verarbeitet sie dieselben Daten in umgekehrter Reihenfolge. Sie beginnt an dem Punkt, an dem das GNSS-Signal wiedererfasst wird. Drift akkumuliert sich in der entgegengesetzten Richtung.
Das Überlagern beider Pfade ermöglicht es der PPK-Software, Ergebnisse zu vergleichen. Sie identifiziert konsistente Bewegungen und verwirft widersprüchliche Drift. Dieser Prozess verbessert die Genauigkeit in GNSS-beeinträchtigten Umgebungen. Er verbessert auch die Trajektorienrekonstruktion während des Signalverlusts. Der Vorwärtspfad erfasst die Dynamik unmittelbar nach dem Signalverlust. Der Rückwärtspfad erfasst sie, die zum Signalwiedererlangen führen.
Wenn sie überlagert werden, heben diese Pfade gemeinsame Bewegungsmerkmale hervor. Die Nachbearbeitungssoftware extrahiert die genauesten Abschnitte aus beiden Pfaden. Sie führt sie zu einer optimalen Trajektorie zusammen. Diese kombinierte Lösung reduziert die akkumulierte Drift. Sie stärkt auch die Positions-, Geschwindigkeits- und Lagewinkel-Schätzungen.
Das Überlagern hilft, reine Inertial-Driftmuster zu korrigieren. Es verbessert die laterale und vertikale Positionierung. Es verbessert auch die Kursgenauigkeit während langer GNSS-Ausfälle. Der Prozess läuft vollständig in der Nachbearbeitung ab. Er verwendet aufgezeichnete Daten, ohne dass eine Echtzeitkorrektur erforderlich ist.
Diese Technik lässt sich gut in Tunneln, Wäldern und städtischen Schluchten anwenden. Sie hilft auch bei Unterwasser- und Untergrundvermessungen. Vorwärts-Rückwärts-Überlagerungen ermöglichen ein besseres Dead-Reckoning. Sie ergänzen die enge GNSS/INS-Integration.
Die Methode unterstützt die 3D-Korrektur. Sie verfeinert Roll-, Nick- und Gierwinkel-Schätzungen. Sie erhält eine hohe Datenqualität trotz schlechtem GNSS. Der Ansatz funktioniert am besten mit rauscharmer IMU-Daten. Hochauflösende Inertialsensoren verbessern die Ergebnisse.
Die überlagerten Vorwärts-Rückwärts-Pfade bieten eine praktische Lösung. Sie verbessern GNSS-gestützte INS-Daten in komplexen Umgebungen. Sie erhöhen das Vertrauen in nachbearbeitete Trajektorien. Die Technik hilft Benutzern, genaue Bewegungen in schwierigen Zonen zu rekonstruieren. Sie ist ein wichtiges Werkzeug in der fortgeschrittenen Inertialnavigation.
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