Каталог Данных Каталог Организаций Каталог Оборудования Каталог Программного Обеспечения Написать письмо Наши координаты Главная страница
RSS Реклама Карта сайта Архив новостей Форумы Опросы 
Здравствуйте! Ваш уровень доступа: Гостевой
Навигатор: Новости/
 
Rus/Eng
Поиск по сайту    
 ГИС-Ассоциация
 Аналитика и обзоры
 Нормы и право
 Конкурсы
 Дискуссии
 Наши авторы
 Публикации
 Календарь
 Биржа труда
 Словарь терминов
Проект поддерживают  



Авторизация    
Логин
Пароль

Забыли пароль?
Проблемы с авторизацией?
Зарегистрироваться




width=1 Rambler_Top100

наша статистика
статистика по mail.ru
статистика по rambler.ru

Реклама на сайте
Новостные ленты

Испытана технология автономного вождения с использованием данных квази-зенитной спутниковой системы

Как сообщает iksmedia.ru, корпорация Mitsubishi Electric объявила о начале первых в мире полевых испытаний на автомагистралях первой в мире технологии автономного вождения, основанной на использовании сигналов дифференциальной коррекции сантиметрового уровня точности (CLAS), передаваемых квази-зенитной спутниковой системой (QZSS).

Дорожные испытания будут проведены с целью проверки возможности автономного движения при использовании сигналов CLAS и высокоточных 3D-карт в сочетании с разработками Mitsubishi Electric в области систем интеллектуального вождения, такими как сенсорные технологии на основе радара и камеры миллиметрового диапазона.

CLAS – это сервис высокоточного позиционирования для квази-зенитной спутниковой системы. Введение CLAS запланировано на апрель 2018 года, и в настоящее время система проходит завершающие стадии тестирования. Ожидается, что новый сервис будет использоваться в том числе для обеспечения безопасного автономного вождения.

В повседневной жизни в глобальных навигационных спутниковых системах (ГНСС), работающих в разных странах мира, используются сигналы спутникового позиционирования. В настоящее время точность такого позиционирования находится в диапазоне нескольких метров из-за ошибок, связанных со спутниковыми орбитами, нестабильностью бортовых часов, смещениями спутников, а также локальными внешними факторами, такими как ионосферные и тропосферные задержки сигналов. CLAS повышает точность позиционирования за счет использования данных дифференциальной коррекции, которые поступают от сети постоянно действующих референцных станций (ПДРС**), находящихся в управлении Государственной палаты по геопространственной информации Японии. Через квази-зенитную спутниковую систему эти данные передаются на установленные на автомобилях высокоточные навигационные приемники, которые могут определить местоположение с точностью до нескольких сантиметров.

Разработка и внедрение инновационных технологий в сфере автономного вождения – один из важнейших инструментов построения комфортного и безопасного общества в рамках реализации стратегии «Общество 5.0».


См. также:
Каталог Оборудования:
   - QZSS***

Разделы, к которым прикреплен документ:
Новости
Оборудование
Организации
Тематич. разделы / Hавигация, связь, транспорт
Страны и регионы / Др. страны / Япония
 
Комментарии (1) Для того, чтобы оставить комментарий Вам необходимо авторизоваться или зарегистрироваться

Автор: Миронов Сергей Анатольевич
2017-10-16 22:08:11 Ссылка
Аббревиатуру для Постоянно ДЕйствующих Референцных Станций восхитительную просто придумали. Креатив forewer!


ОБСУДИТЬ В ФОРУМЕ
Оставлено сообщений: 0


Источник: http://www.iksmedia.ru/news/5444160-Ispytana-texnologiya-avtonomnogo.html
Цитирумость документа: 1
14:51:18 13.10 2017   

Версия для печати  
    Анонсы партнеров

    Наши предложения
  Новости Gisa.ru в Телеграм
  Реклама на сайте
  Зарегистрироваться и получать новости по e-mail
  Конференции ГИС-Ассоциации
  Журнал "Управление развитием территории"
  Контакты

Портал Gisa.ru использует файлы cookie для повышения удобства пользователей и обеспечения работоспособности сайта и сервисов. Оставаясь на сайте Gisa.ru вы подтверждаете свое согласие на использование файлов cookie. Если вы не хотите использовать файлы cookie, то можете изменить настройки браузера. Пользовательское соглашение. Политика конфиденциальности.
© ГИС-Ассоциация. 2002-2022 гг.
Time: 0.021087169647217 sec, Question: 71