Neue F\u00e4higkeiten, neue Fertigkeiten: Die Geschichte, wie wir die GNSS-verweigerte Lokalisierung m\u00f6glich gemacht haben - Interview mit Paris Austin<\/h3>\n\n \n\n\n \n\n Wie werden Tr\u00e4gheitsnavigationsl\u00f6sungen der n\u00e4chsten Generation entwickelt? Wenn Sie jemals dar\u00fcber nachgedacht haben, Ihr eigenes Lokalisierungsprodukt zu entwickeln, oder sich einfach nur gefragt haben, wie diese Dinge \u00fcberhaupt hergestellt werden, dann ist dies der richtige Blog f\u00fcr Sie.<\/h5>\n\n\n \n Sie haben vielleicht gesehen, dass wir vor kurzem WayFinder<\/a>unsere neue GNSS-freie Lokalisierungsl\u00f6sung. Es handelt sich um eine Komplettl\u00f6sung, die sofort einsatzbereit ist und eine GNSS\/INS, LiDAR<\/a><\/span>und zwei Kameras sowie bordeigene Rechenleistung, die LiDAR-Daten in Lokalisierungsdaten umwandeln, die die Positionsabweichung in schwierigen Umgebungen einschr\u00e4nken.<\/p>\nIn unserem letzten Blog haben wir uns mit unserem Principle Product Owner, Paris Austin, zusammengesetzt, um die Geschichte zu erz\u00e4hlen, wie wir die GNSS-verweigerte Lokalisierung und WayFinder ins Leben gerufen haben.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n![\"WayFinder](\"https:\/\/oxts.mwb.digital\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Paris-WayFinder-v2-e1754474514791-1024x527.png\")
<\/figure>\n\n\n\n\n \n \n \n \n \n \n\n\n \n\n\n \n\n\n \n\n OXTS: Lassen Sie uns am Anfang beginnen. Warum hat OXTS beschlossen, eine L\u00f6sung f\u00fcr die Lokalisierung ohne GNSS zu entwickeln?<\/h5>\n\n\n \n Paris: <\/strong>Es gab zwei Hauptfaktoren, die uns dazu brachten, eine L\u00f6sung f\u00fcr die Lokalisierung ohne GNSS zu entwickeln. Erstens konnten wir erkennen, dass es in den Bereichen, in denen unsere Kunden t\u00e4tig sind, einen ungedeckten Bedarf gab - tats\u00e4chlich war dies ein allgemeiner Bedarf in einer Vielzahl von Branchen. Im Grunde hatte jeder, mit dem wir sprachen und der Lokalisierungsdaten nutzte, mit denselben zwei Herausforderungen zu k\u00e4mpfen: Wie erhalte ich genaue Lokalisierungsdaten ohne GNSS-Signal, und wie kann ich zwischen GNSS-basierter Lokalisierung und anderen Methoden wechseln?<\/p>\nDiese zweite Herausforderung war in vielerlei Hinsicht die gr\u00f6\u00dfte. Dinge wie SLAM gibt es schon seit Jahren und liefern gute Lokalisierungsdaten f\u00fcr Innenr\u00e4ume, aber die Integration dieser Daten in ein System, das auch im Freien funktioniert, ist noch nicht wirklich auf eine kommerziell skalierbare Weise gelungen.<\/p>\n
Der zweite Faktor war der echte Wunsch, die Grenzen der Lokalisierungstechnologie zu erweitern. Unser Team steht seit Jahrzehnten an der Spitze der Tr\u00e4gheitsnavigationstechnologie - lange genug, um zu erkennen, dass die Zukunft in unserem Bereich in der Multisensorfusion f\u00fcr die GNSS-freie Lokalisierung liegt. Also verbanden wir diesen Wunsch mit den Herausforderungen, die wir auf dem Markt sahen, und damit fing alles an.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n
\n \n \n \n \n \n \n\n\n \n\n\n \n\n\n \n\n OXTS: Wie verlief der Prozess der Entwicklung von WayFinder?<\/h5>\n\n\n \n Paris: <\/strong>Am Anfang von WayFinder stand die Entwicklung der LiDAR-Inertial-Odometrie, einer Nachbearbeitungsmethode zur Verwendung von LiDAR-Daten zur Erstellung von Geschwindigkeitsdaten, die zur Verbesserung der Positionsgenauigkeit verwendet werden k\u00f6nnen. Das haben wir vor ein paar Jahren entwickelt, und es liefert unglaubliche Ergebnisse, sowohl als Erg\u00e4nzung zu schw\u00e4cheren GNSS-Signalen als auch als Ersatz f\u00fcr GNSS in Umgebungen wie Tiefgaragen.<\/p>\nUns wurde schnell klar, dass wir, wenn wir das in Echtzeit machen k\u00f6nnten, eine leistungsstarke Lokalisierungsfunktion h\u00e4tten, die ohne GNSS auskommt. Das war also unser Ausgangspunkt: Wie schaffen wir LiDAR-Hilfe in Echtzeit und welche Hardware wird daf\u00fcr ben\u00f6tigt? Das war die Grundlage von LiDAR Boost, der Technologie, mit der WayFinder wirklich funktioniert.<\/p>\n
Erfahren Sie mehr: Wie LiDAR Boost die GNSS-gest\u00fctzte Lokalisierung unterst\u00fctzt<\/a><\/em><\/strong><\/h6>\nDas Ziel war immer, eine eigenst\u00e4ndige, GNSS-unabh\u00e4ngige Lokalisierungsl\u00f6sung zu schaffen. Genauso wie ein GNSS\/INS eine komplette Lokalisierungsl\u00f6sung ist, wollten wir, dass auch WayFinder v\u00f6llig autark ist.<\/p>\n
Das erste, was wir also taten, war die Auswahl der Hardware, die wir ben\u00f6tigten. Und das bringt mich zu meinem wichtigsten Ratschlag f\u00fcr jeden, der ein \u00e4hnliches Vorhaben verfolgt. K\u00fcmmern Sie sich zuerst um Ihre Hardware. <\/strong>Es gibt so viele Variablen bei der Hardware, die sich auf Ihre Konstruktion auswirken k\u00f6nnen, dass Sie wirklich wissen m\u00fcssen, welche Sensoren, Prozessoren usw. Sie verwenden m\u00f6chten. Sogar die Variablen zwischen verschiedenen Einheiten desselben LiDARs k\u00f6nnen einen in Schwierigkeiten bringen. Indem wir mit der Hardware begonnen haben, konnten wir viele weitere Herausforderungen vermeiden.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n![\"OXTS](\"https:\/\/oxts.mwb.digital\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/OxTS-Car-Park-Pointcloud3-1024x345.png\")
OXTS-Parkhaus-Punktwolke<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n\n \n \n \n \n \n \n\n\n \n\n\n \n\n\n \n\n OXTS: Wie verlief der Bau?<\/h5>\n\n\n \n Paris: <\/strong>Die Entwicklung war, wie so oft, ein langwieriges Unterfangen, und ich bin stolz darauf, wie hart das Team daran gearbeitet hat. Und wie jeder, der so etwas schon einmal gemacht hat, wei\u00df, dass die verschiedenen Elemente unterschiedlich schnell vorankamen. Der Echtzeit-LiDAR-Algorithmus war zum Beispiel schon lange vor der Hardware fertig, weil wir schon vorher mit der Entwicklung begonnen hatten. Andere Teile der Software waren fertig, nachdem die Hardware fertig war. Das brachte viele Herausforderungen mit sich, was die Koordinierung der verschiedenen Teams, die Integration der Hardware und die Datenintegration anging, aber das Team hat das sehr gut gemeistert.<\/p>\nWir haben auch viel Arbeit in unsere Webschnittstelle gesteckt, mit der die Benutzer das System und die Daten, die sie erhalten, \u00fcberwachen k\u00f6nnen. Ich bin mir sicher, dass andere Ingenieure das Gef\u00fchl nachvollziehen k\u00f6nnen, 80% ihrer Bem\u00fchungen darauf zu verwenden, die letzten 20% des Projekts - die Benutzeroberfl\u00e4che - fertigzustellen. Das war ein neuer Bereich f\u00fcr unser Ingenieursteam, und ich glaube, dass das fertige Produkt hervorragend ist - und es hat unser Team noch st\u00e4rker gemacht.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n
\n \n \n \n \n \n \n\n\n \n\n\n \n\n\n \n\n OXTS: Wie wurde das Team dadurch st\u00e4rker?<\/h5>\n\n\n \n Paris: <\/strong>Die Erstellung der Webschnittstelle - und eigentlich mehrere Bereiche des Projekts - haben unsere Ingenieure aus ihrer Komfortzone herausgeholt, um neue F\u00e4higkeiten und Arbeitsweisen zu erkunden. Wie ich bereits sagte, war die Webanwendung ein neues Gebiet f\u00fcr uns, und unsere Ingenieure haben es geliebt, diese neuen F\u00e4higkeiten zu erlernen. Die Komplexit\u00e4t des Projekts f\u00fchrte dazu, dass unsere Teams enger zusammenarbeiteten als in der Vergangenheit - das war gro\u00dfartig. Jeder wei\u00df jetzt viel besser, was die anderen Teams einbringen, und versteht, wie ihre Arbeit in die Arbeit der anderen passt - das hei\u00dft, wir k\u00f6nnen effizienter und effektiver arbeiten.<\/p>\nLetztendlich haben all diese Arbeit und das Wachstum auch dazu beigetragen, dass wir eine neue GNSS-gest\u00fctzte Lokalisierungsfunktion anbieten k\u00f6nnen, die sowohl f\u00fcr uns als auch f\u00fcr unsere Kunden wirklich spannend ist.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n
\n \n \n \n \n \n \n\n\n \n\n\n \n\n\n \n\n OXTS: Was reizt Sie am meisten an WayFinder?<\/h5>\n\n\n \n Paris: <\/strong>F\u00fcr mich pers\u00f6nlich ist der Grad der Integration, der f\u00fcr unsere Kunden erreicht wird, am spannendsten. Es funktioniert wirklich auf Anhieb. Jeder, der schon einmal versucht hat, Sensoren zu fusionieren, um eine Lokalisierung ohne GNSS zu erm\u00f6glichen, wird wissen, wie komplex die Arbeit sein kann, die Daten von einem Sensor in ein Format zu bringen, das von einem anderen Sensor genutzt werden kann; die Tatsache, dass WayFinder einem Projekt all diese M\u00fchen abnimmt, ist etwas, \u00fcber das viele Ingenieure sehr gl\u00fccklich sein werden!<\/p>\nMir gef\u00e4llt auch die Lokalisierungskompetenz, die wir in das Projekt einbringen. Es gibt andere Leute, die sich an der Sensorfusion in Echtzeit versuchen, aber es ist eine unglaublich komplexe Aufgabe - und eine, die OXTS seit zwanzig Jahren in Angriff nimmt. Ich denke, dass diese einzigartige Perspektive WayFinder zu einer der vielseitigsten L\u00f6sungen auf dem Markt macht, die in der Lage ist, in - und \u00fcber<\/em> - jede Umgebung.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n![\"OXTS](\"https:\/\/oxts.mwb.digital\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/WayFinder3-Front-Black-Background-1024x683.jpg\")
OXTS WayFinder Navigationssystem<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n\n \n \n \n \n \n \n\n\n \n\n\n \n\n\n \n\n OXTS: Wie sieht Ihrer Meinung nach die Zukunft der Sensorfusion in Echtzeit aus?<\/h5>\n\n\n \n Paris: <\/strong>WayFinder ist der Beweis daf\u00fcr, dass man eine Plattform f\u00fcr die Sensorfusion in Echtzeit aufbauen kann. Der n\u00e4chste Schritt besteht darin, herauszufinden, was wir auf dieser Grundlage aufbauen k\u00f6nnen.<\/p>\nLiDAR Boost ist eines der Dinge, auf denen man aufbauen kann, aber es gibt viele andere Sensoren, f\u00fcr die wir \u00e4hnliche Dinge tun k\u00f6nnten. Kamerabasierte Odometrie oder Radar, zum Beispiel. Ich erwarte, dass neue Algorithmen geschrieben werden, die es den Nutzern erm\u00f6glichen, eine breitere Palette von Sensoren einzubinden, und ihnen damit mehr Flexibilit\u00e4t beim Aufbau ihres Systems geben.<\/p>\n
Ich denke, wir werden auch eine engere Integration mit Robotik-Workflows sehen. Ein wichtiger Anwendungsfall f\u00fcr WayFinder ist die GNSS-gest\u00fctzte Lokalisierung f\u00fcr die autonome Navigation, die im Allgemeinen Teil eines Robotersteuerungssystems ist. Die Leute machen unglaubliche Dinge mit NVIDIA Jetsons in der Robotersteuerung; wie k\u00f6nnen wir uns damit \u00fcberschneiden?<\/p>\n
\u00dcber die technische Ebene hinaus bin ich gespannt darauf, welche verschiedenen Herausforderungen der GNSS-verweigerten Lokalisierung wir f\u00fcr unsere Kunden l\u00f6sen k\u00f6nnen, da wir ihnen jetzt bessere Lokalisierungsdaten in verschiedenen Umgebungen liefern k\u00f6nnen. K\u00f6nnten wir sie zum Beispiel f\u00fcr die passive Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Erkennung bei ADAS-Tests verwenden? In vielerlei Hinsicht sind dem Himmel keine Grenzen gesetzt. Und ich wei\u00df, dass OXTS mit seinen Kunden zusammenarbeiten wird, um herauszufinden, wo diese Technologie als n\u00e4chstes eingesetzt werden kann. Wir wollen die perfekten Produkte f\u00fcr die Menschen bauen, daher ist es sinnvoll, unsere Kunden in den Prozess der Weiterentwicklung von WayFinder einzubeziehen.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n![\"WayFinder\"](\"https:\/\/oxts.mwb.digital\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/WayFinder.png\")
WayFinder an Bord eines mobilen Kartierungsfahrzeugs von OXTS<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n\n \n \n \n \n \n \n\n\n \n\n\n \n\n\n \n\n\n\n \n \n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n\n\n
Sie haben vielleicht gesehen, dass wir vor kurzem WayFinder<\/a>unsere neue GNSS-freie Lokalisierungsl\u00f6sung. Es handelt sich um eine Komplettl\u00f6sung, die sofort einsatzbereit ist und eine GNSS\/INS, LiDAR<\/a><\/span>und zwei Kameras sowie bordeigene Rechenleistung, die LiDAR-Daten in Lokalisierungsdaten umwandeln, die die Positionsabweichung in schwierigen Umgebungen einschr\u00e4nken.<\/p>\n In unserem letzten Blog haben wir uns mit unserem Principle Product Owner, Paris Austin, zusammengesetzt, um die Geschichte zu erz\u00e4hlen, wie wir die GNSS-verweigerte Lokalisierung und WayFinder ins Leben gerufen haben.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n Paris: <\/strong>Es gab zwei Hauptfaktoren, die uns dazu brachten, eine L\u00f6sung f\u00fcr die Lokalisierung ohne GNSS zu entwickeln. Erstens konnten wir erkennen, dass es in den Bereichen, in denen unsere Kunden t\u00e4tig sind, einen ungedeckten Bedarf gab - tats\u00e4chlich war dies ein allgemeiner Bedarf in einer Vielzahl von Branchen. Im Grunde hatte jeder, mit dem wir sprachen und der Lokalisierungsdaten nutzte, mit denselben zwei Herausforderungen zu k\u00e4mpfen: Wie erhalte ich genaue Lokalisierungsdaten ohne GNSS-Signal, und wie kann ich zwischen GNSS-basierter Lokalisierung und anderen Methoden wechseln?<\/p>\n Diese zweite Herausforderung war in vielerlei Hinsicht die gr\u00f6\u00dfte. Dinge wie SLAM gibt es schon seit Jahren und liefern gute Lokalisierungsdaten f\u00fcr Innenr\u00e4ume, aber die Integration dieser Daten in ein System, das auch im Freien funktioniert, ist noch nicht wirklich auf eine kommerziell skalierbare Weise gelungen.<\/p>\n Der zweite Faktor war der echte Wunsch, die Grenzen der Lokalisierungstechnologie zu erweitern. Unser Team steht seit Jahrzehnten an der Spitze der Tr\u00e4gheitsnavigationstechnologie - lange genug, um zu erkennen, dass die Zukunft in unserem Bereich in der Multisensorfusion f\u00fcr die GNSS-freie Lokalisierung liegt. Also verbanden wir diesen Wunsch mit den Herausforderungen, die wir auf dem Markt sahen, und damit fing alles an.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n Paris: <\/strong>Am Anfang von WayFinder stand die Entwicklung der LiDAR-Inertial-Odometrie, einer Nachbearbeitungsmethode zur Verwendung von LiDAR-Daten zur Erstellung von Geschwindigkeitsdaten, die zur Verbesserung der Positionsgenauigkeit verwendet werden k\u00f6nnen. Das haben wir vor ein paar Jahren entwickelt, und es liefert unglaubliche Ergebnisse, sowohl als Erg\u00e4nzung zu schw\u00e4cheren GNSS-Signalen als auch als Ersatz f\u00fcr GNSS in Umgebungen wie Tiefgaragen.<\/p>\n Uns wurde schnell klar, dass wir, wenn wir das in Echtzeit machen k\u00f6nnten, eine leistungsstarke Lokalisierungsfunktion h\u00e4tten, die ohne GNSS auskommt. Das war also unser Ausgangspunkt: Wie schaffen wir LiDAR-Hilfe in Echtzeit und welche Hardware wird daf\u00fcr ben\u00f6tigt? Das war die Grundlage von LiDAR Boost, der Technologie, mit der WayFinder wirklich funktioniert.<\/p>\n Das Ziel war immer, eine eigenst\u00e4ndige, GNSS-unabh\u00e4ngige Lokalisierungsl\u00f6sung zu schaffen. Genauso wie ein GNSS\/INS eine komplette Lokalisierungsl\u00f6sung ist, wollten wir, dass auch WayFinder v\u00f6llig autark ist.<\/p>\n Das erste, was wir also taten, war die Auswahl der Hardware, die wir ben\u00f6tigten. Und das bringt mich zu meinem wichtigsten Ratschlag f\u00fcr jeden, der ein \u00e4hnliches Vorhaben verfolgt. K\u00fcmmern Sie sich zuerst um Ihre Hardware. <\/strong>Es gibt so viele Variablen bei der Hardware, die sich auf Ihre Konstruktion auswirken k\u00f6nnen, dass Sie wirklich wissen m\u00fcssen, welche Sensoren, Prozessoren usw. Sie verwenden m\u00f6chten. Sogar die Variablen zwischen verschiedenen Einheiten desselben LiDARs k\u00f6nnen einen in Schwierigkeiten bringen. Indem wir mit der Hardware begonnen haben, konnten wir viele weitere Herausforderungen vermeiden.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n Paris: <\/strong>Die Entwicklung war, wie so oft, ein langwieriges Unterfangen, und ich bin stolz darauf, wie hart das Team daran gearbeitet hat. Und wie jeder, der so etwas schon einmal gemacht hat, wei\u00df, dass die verschiedenen Elemente unterschiedlich schnell vorankamen. Der Echtzeit-LiDAR-Algorithmus war zum Beispiel schon lange vor der Hardware fertig, weil wir schon vorher mit der Entwicklung begonnen hatten. Andere Teile der Software waren fertig, nachdem die Hardware fertig war. Das brachte viele Herausforderungen mit sich, was die Koordinierung der verschiedenen Teams, die Integration der Hardware und die Datenintegration anging, aber das Team hat das sehr gut gemeistert.<\/p>\n Wir haben auch viel Arbeit in unsere Webschnittstelle gesteckt, mit der die Benutzer das System und die Daten, die sie erhalten, \u00fcberwachen k\u00f6nnen. Ich bin mir sicher, dass andere Ingenieure das Gef\u00fchl nachvollziehen k\u00f6nnen, 80% ihrer Bem\u00fchungen darauf zu verwenden, die letzten 20% des Projekts - die Benutzeroberfl\u00e4che - fertigzustellen. Das war ein neuer Bereich f\u00fcr unser Ingenieursteam, und ich glaube, dass das fertige Produkt hervorragend ist - und es hat unser Team noch st\u00e4rker gemacht.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n Paris: <\/strong>Die Erstellung der Webschnittstelle - und eigentlich mehrere Bereiche des Projekts - haben unsere Ingenieure aus ihrer Komfortzone herausgeholt, um neue F\u00e4higkeiten und Arbeitsweisen zu erkunden. Wie ich bereits sagte, war die Webanwendung ein neues Gebiet f\u00fcr uns, und unsere Ingenieure haben es geliebt, diese neuen F\u00e4higkeiten zu erlernen. Die Komplexit\u00e4t des Projekts f\u00fchrte dazu, dass unsere Teams enger zusammenarbeiteten als in der Vergangenheit - das war gro\u00dfartig. Jeder wei\u00df jetzt viel besser, was die anderen Teams einbringen, und versteht, wie ihre Arbeit in die Arbeit der anderen passt - das hei\u00dft, wir k\u00f6nnen effizienter und effektiver arbeiten.<\/p>\n Letztendlich haben all diese Arbeit und das Wachstum auch dazu beigetragen, dass wir eine neue GNSS-gest\u00fctzte Lokalisierungsfunktion anbieten k\u00f6nnen, die sowohl f\u00fcr uns als auch f\u00fcr unsere Kunden wirklich spannend ist.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n Paris: <\/strong>F\u00fcr mich pers\u00f6nlich ist der Grad der Integration, der f\u00fcr unsere Kunden erreicht wird, am spannendsten. Es funktioniert wirklich auf Anhieb. Jeder, der schon einmal versucht hat, Sensoren zu fusionieren, um eine Lokalisierung ohne GNSS zu erm\u00f6glichen, wird wissen, wie komplex die Arbeit sein kann, die Daten von einem Sensor in ein Format zu bringen, das von einem anderen Sensor genutzt werden kann; die Tatsache, dass WayFinder einem Projekt all diese M\u00fchen abnimmt, ist etwas, \u00fcber das viele Ingenieure sehr gl\u00fccklich sein werden!<\/p>\n Mir gef\u00e4llt auch die Lokalisierungskompetenz, die wir in das Projekt einbringen. Es gibt andere Leute, die sich an der Sensorfusion in Echtzeit versuchen, aber es ist eine unglaublich komplexe Aufgabe - und eine, die OXTS seit zwanzig Jahren in Angriff nimmt. Ich denke, dass diese einzigartige Perspektive WayFinder zu einer der vielseitigsten L\u00f6sungen auf dem Markt macht, die in der Lage ist, in - und \u00fcber<\/em> - jede Umgebung.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n Paris: <\/strong>WayFinder ist der Beweis daf\u00fcr, dass man eine Plattform f\u00fcr die Sensorfusion in Echtzeit aufbauen kann. Der n\u00e4chste Schritt besteht darin, herauszufinden, was wir auf dieser Grundlage aufbauen k\u00f6nnen.<\/p>\n LiDAR Boost ist eines der Dinge, auf denen man aufbauen kann, aber es gibt viele andere Sensoren, f\u00fcr die wir \u00e4hnliche Dinge tun k\u00f6nnten. Kamerabasierte Odometrie oder Radar, zum Beispiel. Ich erwarte, dass neue Algorithmen geschrieben werden, die es den Nutzern erm\u00f6glichen, eine breitere Palette von Sensoren einzubinden, und ihnen damit mehr Flexibilit\u00e4t beim Aufbau ihres Systems geben.<\/p>\n Ich denke, wir werden auch eine engere Integration mit Robotik-Workflows sehen. Ein wichtiger Anwendungsfall f\u00fcr WayFinder ist die GNSS-gest\u00fctzte Lokalisierung f\u00fcr die autonome Navigation, die im Allgemeinen Teil eines Robotersteuerungssystems ist. Die Leute machen unglaubliche Dinge mit NVIDIA Jetsons in der Robotersteuerung; wie k\u00f6nnen wir uns damit \u00fcberschneiden?<\/p>\n \u00dcber die technische Ebene hinaus bin ich gespannt darauf, welche verschiedenen Herausforderungen der GNSS-verweigerten Lokalisierung wir f\u00fcr unsere Kunden l\u00f6sen k\u00f6nnen, da wir ihnen jetzt bessere Lokalisierungsdaten in verschiedenen Umgebungen liefern k\u00f6nnen. K\u00f6nnten wir sie zum Beispiel f\u00fcr die passive Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Erkennung bei ADAS-Tests verwenden? In vielerlei Hinsicht sind dem Himmel keine Grenzen gesetzt. Und ich wei\u00df, dass OXTS mit seinen Kunden zusammenarbeiten wird, um herauszufinden, wo diese Technologie als n\u00e4chstes eingesetzt werden kann. Wir wollen die perfekten Produkte f\u00fcr die Menschen bauen, daher ist es sinnvoll, unsere Kunden in den Prozess der Weiterentwicklung von WayFinder einzubeziehen.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n<\/figure>\n\n\n\nOXTS: Lassen Sie uns am Anfang beginnen. Warum hat OXTS beschlossen, eine L\u00f6sung f\u00fcr die Lokalisierung ohne GNSS zu entwickeln?<\/h5>\n\n\n
OXTS: Wie verlief der Prozess der Entwicklung von WayFinder?<\/h5>\n\n\n
Erfahren Sie mehr: Wie LiDAR Boost die GNSS-gest\u00fctzte Lokalisierung unterst\u00fctzt<\/a><\/em><\/strong><\/h6>\n
OXTS: Wie verlief der Bau?<\/h5>\n\n\n
OXTS: Wie wurde das Team dadurch st\u00e4rker?<\/h5>\n\n\n
OXTS: Was reizt Sie am meisten an WayFinder?<\/h5>\n\n\n
OXTS: Wie sieht Ihrer Meinung nach die Zukunft der Sensorfusion in Echtzeit aus?<\/h5>\n\n\n