Planificación de posicionamiento satelital multiconstelación en entornos urbanos
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Date
2018
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Publisher
Universidad Industrial de Santander
Abstract
Un posicionamiento mediante un servicio GNSS (Sistema global de navegación por satélite) como la constelación de satélites GPS de EE. UU. o la constelación GLONASS de Rusia, solo es posible con la recepción simultánea de la señal de al menos cuatro satélites. La probabilidad de pérdida de visibilidad de los satélites GNSS en entornos urbanos es especialmente crítica por los elementos arquitecturales propios de una ciudad, pudiendo degradar o hasta imposibilitar la localización de un receptor. Dado que los satélites GNSS no son geoestacionarios y su posición respecto a un observador evoluciona con el tiempo, su visibilidad depende del momento del día y la localización geográfica. Si además se incluye un observador móvil en un entorno urbano, la calidad y disponibilidad de un servicio GNSS adquiere una dinámica especialmente compleja. Esto será crucial para ciertas aplicaciones, por ejemplo, un vehículo transportador de valores requiere un monitoreo continuo de su posición. Conociendo de antemano la ubicación de los satélites a través de sus posiciones en sus respectivas órbitas y las obstrucciones que tendrá un recorrido planificado en un entorno urbano, se puede establecer la relación de visibilidad entre un observador y los satélites de un servicio GNSS y, por tanto, ajustar el recorrido planificado garantiza la continuidad del servicio de posicionamiento durante el mismo. Este trabajo describe un método para calcular la disponibilidad de satélites en un tiempo programado a través de un camino establecido en un entorno urbano denso, integrando el cálculo de la posición de los satélites a través de la mecánica orbital, con imágenes de Google Street View y segmentación semántica con técnicas de Deep Learning. De esta manera, predecir la relación de visibilidad entre un observador y los satélites de un servicio GNSS en un entorno urbano.
Description
Keywords
Planificación De Rutas, Entornos Urbanos, Deep Learning, Posicionamiento Satelital.