Şehirlerde GPS'in Karışıklığı: Nedenleri ve Çözüm Yolları!

Norveç'te Yeni Bir Navigasyon Sistemi Geliştirildi

Norveç Bilim ve Teknoloji Üniversitesi'nden (NTNU) bilim insanları, şehirlerdeki GPS hatalarını düzeltme yeteneğine sahip yeni bir navigasyon sistemi geliştirdi. Bu sistem, santimetre düzeyinde doğruluk sunarak dikkat çekiyor. ScienceDaily'nin haberine göre, SmartNav adlı bu yenilik, özellikle otonom araç teknolojileri için büyük bir adım olarak değerlendiriliyor.

SmartNav, uydu sinyal düzeltme verilerini, radyo dalgalarının analiziyle birlikte Google’ın üç boyutlu bina modellerini entegre ederek çalışıyor. Bu sayede, yüksek binaların uydu sinyallerini bozma etkisi ve "kentsel kanyon" olarak bilinen alanlardaki konum bulma sorunları aşılabiliyor.

NTNU doktora araştırmacısı Ardeshir Mohamadi, "Şehirler, uydu navigasyonu için zorlayıcı alanlardır" ifadelerini kullandı. Mohamadi, cam ve beton yüzeylerin GPS sinyallerini yansıtarak gecikmelere ve konum hatalarına neden olduğunu belirterek, "Açık bir otoyolda kusursuz çalışan sistem, şehir merkezine girdiğinde aynı performansı göstermez" şeklinde konuştu. Kentsel alanlarda, GPS sinyalleri alıcıya ulaşmadan önce binalardan birden fazla kez yansıyabiliyor, bu da cihazın doğruluğunu zor hale getiriyor ve kullanıcının sanal konumunu birkaç metre kaydırabiliyor.

Bu hatanın sürücüsüz araçlar için kabul edilemez olduğunu vurgulayan Mohamadi, "Otonom araçlarda bu fark, güvenli ve kararlı bir sürüş ile tereddütlü ve güvensiz bir davranış arasındaki çizgiyi belirlemektedir. Bu nedenle SmartNav’ı, 'kentsel kanyonlar' için özel olarak tasarlanmış bir konumlama teknolojisi olarak geliştirdik" dedi.

Ekip, uydu düzeltme hizmetlerini ve yeni hesaplama algoritmalarını birleştiren bir yazılım oluşturarak yoğun şehirlerde doğru konumlamayı sağladı.

Çok Katmanlı Teknoloji

SmartNav’ın yüksek hassasiyeti, birden fazla teknolojinin entegrasyonuna dayanıyor. Geleneksel GPS sistemleri, uydu kaynaklı kodlanmış sinyalleri kullanırken, bu kodlar şehirlerde kolaylıkla bozabiliyor. Araştırmacılar, sinyalin alıcıya ulaştığı anki hareketini analiz eden "taşıyıcı faz" yöntemini tercih etti. Taşıyıcı faz analizi yüksek doğruluk sağlayabiliyor fakat genellikle alıcının birkaç dakika hareketsiz kalmasını gerektiriyor. SmartNav, bu sorunu çeşitli düzeltme sistemlerinden gelen verileri birleştirerek çözmektedir.

Bu sistemler arasında, uydu sinyallerini düzeltmek amacıyla yerel baz istasyonlarını kullanan Gerçek Zamanlı Kinematik (RTK) yöntemi de yer alıyor. Ancak NTNU ekibi, bu pahalı ve kısıtlı kapsama alanına sahip ağlar yerine, Avrupa’nın Galileo uyduları destekli PPP-RTK (Hassas Nokta Konumlama-Gerçek Zamanlı Kinematik) hizmetini tercih etti. Bu hizmet, düzeltme verilerini ücretsiz olarak yayınlayarak kullanıcı maliyetlerini önemli ölçüde düşürüyor.

Google'ın Üç Boyutlu Verileri Doğruluğu Artırıyor

NTNU ekibinin çalışması, Google'ın dünya çapında yaklaşık 4 bin şehri kapsayan üç boyutlu şehir modeli hizmetinden destek alıyor. Bu modeller, uydu sinyallerinin binalar arasında nasıl yansıyacağını tahmin ederek sistemin doğruluğunu artırıyor. Bu veriler sayesinde SmartNav, GPS uygulamalarının kullanıcıları sık sık yanlış caddenin tarafında göstermesine yol açan sinyal bozulmalarını düzeltiyor.

Mohamadi, "Google; sensörlerden, Wi-Fi ağlarından, mobil şebekelerden ve üç boyutlu bina modellerinden elde ettiği verileri birleştirerek yansıma hatalarına dayanıklı, düzgün konum tahminleri oluşturuyor" bilgisini paylaştı.

Testlerde 10 Santimetre Hassasiyet

Norveç'in Trondheim kentinde gerçekleştirilen saha testlerinde SmartNav, yüzde 90 oranında 10 santimetre içinde konum doğruluğu sağlayabildi. Araştırmacılara göre bu hassasiyet, şehir içi GPS navigasyonunu hem güvenilir hem de ekonomik hale getiriyor. Mohamadi, "PPP-RTK kullanımı, sık baz istasyonu ağlarına ve pahalı aboneliklere olan ihtiyacı azaltıyor. Böylece teknoloji, ekonomik ve yaygın alıcılarla kullanılabilir hale geliyor" ifadelerini ekledi.

Araştırma ekibi, SmartNav'ın kamuya açık uydu düzeltmeleri, dalga analizi ve ticari harita verileri birleştiren yönteminin, hem otonom araçlar hem de gündelik akıllı telefon kullanıcıları için şehir navigasyonunu kayda değer bir şekilde dönüştürebileceği görüşünde.