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KPT —韩国定位技术

防御和关键任务定位

位置感知超出理想的GNSS条件。

操作环境可以在几分钟内从开放地形转移到密集的城市区域和室内结构。 KPT 结合了卫星定位、惯性传感和室内定位技术,支持在这些转换过程中提供更连续的位置图片。

定位连续性

一个定位源是不够的

开放天空定位、室内运动和GNSS挑战条件是根本不同的感测环境。 KPT的技术堆栈旨在使用每个环境中可用的信息并将这些模式连接到相干定位系统中。

  • 开阔的天空

    可用卫星参考

    • GNSS
    • RTK GNSS
    • 惯性
  • 室内运动

    结构内部的不同信息

    • Wi-Fi
    • 惯性
    • 压力
    • 地图
  • GNSS-挑战

    仅靠卫星定位可能是不够的

    • 惯性
    • 可用信号

一种相干定位系统

每个环境提供不同的信息。 KPT 的堆栈旨在使用每种模式中可用的功能,并将这些模式连接到一个相干定位系统中。

有争议的环境

当卫星信号出现故障时,团队仍留在地图上。

一支队伍穿过空地,穿过密集的城市街区并清理建筑物,同时干扰使卫星定位消失。 KPT 权衡仍然可用的每一个来源——接收到的卫星、通过间隙的惯性感测、结构内的室内定位——并将它们连接到团队每个成员的一个连续轨道中。

带有模拟团队、地形和干扰源的图示。

产品

关键任务团队的技术

KTAG Pro 定位设备位于坚固的蓝色外壳中,前面带有 SOS、电源和模式按钮,底部有密封端口盖

定位装置

KTAG Pro

使用RTK GNSS进行更高精度的室外定位,与KPT室内外定位堆栈集成。

探索KTAG Pro
KTAG定位可穿戴设备:紧凑的黑色设备,正面具有发光的SOS按钮,其侧面具有模式和电源按钮

定位装置

KTAG

一种可穿戴定位设备,被设计为连接室外GNSS定位与室内传感器融合跟踪。

探索KTAG
KAILOS Neural Engine模块,前视图:带有处理器和存储器封装、排针和四个安装孔的紧凑型蓝色电路板

定位智能

KAILOS Neural Engine

紧凑型人工智能驱动的惯性定位,用于边缘处的实时运动理解和轨迹估计。

探索神经引擎

定位基础设施

KAILOS定位平台

混合室内定位、无线电地图构建以及用于建筑物和连接应用的定位平台。

探索KAILOS

与KPT讨论任务要求。

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