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Dynamic GNSS Mission Planning Using DTM for Precise Navigation of Autonomous Vehicles

机译：使用DTM的动态GNSS任务计划，用于自动驾驶车辆的精确导航

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Nowadays, the most widely used method for estimating location of autonomous vehicles in real time is the use of Global Navigation Satellite Systems (GNSS). However, positioning in urban environments using GNSS is hampered by poor satellite geometry due to signal obstruction created by both man-made and natural features of the urban environment. The presence of obstacles is the reason for the decreased number of observed satellites as well as uncertainty of GNSS positioning. It is possible that in some sections of the vehicle route there might not be enough satellites necessary to fix position. It is common to use software for static GNSS measurement campaign planning, but it is often only able to predict satellite visibility at one point. This article presents a proposal for dynamic GNSS mission planning using a Digital Terrain Model (DTM) and dead reckoning. The methodology and sample results of numerical experiments are also described. They clearly show that proper dynamic GNSS mission planning is necessary in order to complete a task by an autonomous vehicle in an obstructed environment.
机译：如今，实时估计自动驾驶汽车位置的最广泛使用的方法是使用全球导航卫星系统（GNSS）。但是，由于城市环境的人为和自然特征造成的信号阻塞，使用GNSS在城市环境中进行定位受到卫星几何形状较差的阻碍。障碍物的存在是观察到的卫星数量减少以及GNSS定位不确定的原因。在车辆路线的某些区域中，可能没有足够的卫星来固定位置。通常使用软件进行静态GNSS测量活动计划，但通常只能预测某一点的卫星能见度。本文提出了使用数字地形模型（DTM）和航位推测法进行动态GNSS任务计划的建议。还描述了数值实验的方法和样本结果。他们清楚地表明，为了在受阻环境中由自动驾驶汽车完成任务，必须进行正确的动态GNSS任务计划。

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