Por que o GPS falha em áreas urbanas e como isso foi genialmente solucionado
A maioria de nós raramente questiona a precisão do ponto do GPS que mostra nossa localização em um mapa. No entanto, ao visitar uma nova cidade e usar nosso celular para navegar, pode parecer que estamos pulando de um lugar para outro, mesmo enquanto caminhamos de forma constante pela mesma calçada. “As cidades são brutais…
A maioria de nós raramente questiona a precisão do ponto do GPS que mostra nossa localização em um mapa.
No entanto, ao visitar uma nova cidade e usar nosso celular para navegar, pode parecer que estamos pulando de um lugar para outro, mesmo enquanto caminhamos de forma constante pela mesma calçada.
“As cidades são brutais para a navegação por satélite,” explicou Ardeshir Mohamadi.
Mohamadi, um doutorando na Universidade Norueguesa de Ciência e Tecnologia (NTNU), está pesquisando como tornar os receptores GPS baratos (como os encontrados em smartphones e relógios de fitness) muito mais precisos sem depender de serviços de correção externos caros.
A alta precisão é especialmente vital para veículos que se dirigem sozinhos – carros autônomos ou de condução automática.
Canyons urbanos
Mohamadi e sua equipe na NTNU desenvolveram um novo sistema que permite que veículos autônomos naveguem com segurança em ambientes urbanos densos.
“Nas cidades, o vidro e o concreto fazem os sinais de satélite refletirem uns nos outros. Edifícios altos bloqueiam a visão, e o que funciona perfeitamente em uma estrada aberta não é tão bom quando você entra em uma área urbanizada,” disse Mohamadi.
Quando os sinais de GPS refletem nos edifícios, eles demoram mais a chegar ao receptor. Esse atraso prejudica o cálculo da distância até os satélites, o que torna a posição reportada imprecisa.
Esses ambientes urbanos complexos são conhecidos como ‘canyons urbanos’. É semelhante a estar no fundo de um desfiladeiro profundo, onde os sinais chegam a você apenas após múltiplas reflexões nas paredes.
“Para veículos autônomos, isso faz a diferença entre um comportamento seguro e confiante e uma condução hesitante e pouco confiável. É por isso que desenvolvemos o SmartNav, um tipo de tecnologia de posicionamento projetada para ‘canyons urbanos’,” explicou Mohamadi.
Quase até o centímetro
Não apenas os sinais de satélites são interrompidos entre os altos edifícios, mas os sinais que são corretos não têm precisão suficiente.
Para resolver esse problema, os pesquisadores combinaram várias tecnologias diferentes para corrigir o sinal. O resultado é um programa de computador que pode ser integrado ao sistema de navegação de veículos autônomos.
Para alcançar isso, eles receberam ajuda de um novo serviço do Google, mas antes de avançarmos, pode ser útil entender como o GPS funciona:
O GPS – Sistema de Posicionamento Global – é composto por muitos pequenos satélites orbitando a Terra. Os satélites transmitem sinais utilizando ondas de rádio, que são recebidas por um receptor GPS. Quando o receptor recebe esses sinais de pelo menos quatro satélites, é capaz de calcular sua posição.
O sinal consiste em uma mensagem com um código que indica a posição do satélite e a hora exata em que o sinal foi transmitido – como uma mensagem de texto do satélite.
Trocando o código pela onda
É esse código que muitas vezes se torna incorreto quando o sinal reflete entre os edifícios de uma cidade. A primeira solução que os pesquisadores da NTNU estudaram foi descartar o código completamente. Em vez disso, informações sobre a onda de rádio podem ser utilizadas.
Está a onda se movendo para cima ou para baixo quando chega ao receptor? Isso é chamado de fase da portadora da onda.
“Usar apenas a fase da portadora pode fornecer uma precisão muito alta, mas leva tempo, o que não é muito prático quando o receptor está se movendo,” disse Mohamadi.
O problema é que você precisa ficar parado até que o cálculo seja bom o suficiente – não apenas por um microssegundo, mas por vários minutos.
No entanto, existem outras formas de melhorar um sinal GPS. O usuário pode usar um serviço que corrige o sinal utilizando estações base chamadas RTK (Real Time Kinetics).
O RTK funciona bem desde que o usuário esteja nas proximidades de uma dessas estações. Essa solução, no entanto, é cara e destinada a usuários profissionais.
Uma abordagem alternativa é o PPP-RTK (Posicionamento Preciso – Cinemática em Tempo Real), que combina correções precisas com sinais de satélite. O sistema europeu Galileo agora apoia isso transmitindo suas correções gratuitamente.
Mas há ainda mais ajuda disponível.
Google e o problema do lado errado da rua
Enquanto os pesquisadores em Trondheim trabalhavam em encontrar melhores soluções, o Google lançou um novo serviço para seus clientes Android.
Imagine que você está planejando uma viagem, digamos, para Londres. Você abre o Google Maps em seu tablet. Em seguida, você insere o endereço do seu hotel e pode imediatamente aproximar o ambiente da rua, estudar a fachada do hotel e a altura dos edifícios ao redor.
O Google agora tem esses tipos de modelos 3D de edifícios em quase 4000 cidades ao redor do mundo. A empresa está usando esses modelos para prever como os sinais de satélite serão refletidos entre os edifícios. É assim que eles resolverão o problema de parecer que você está andando no lado errado da rua ao usar o aplicativo de mapa, por exemplo, ao tentar encontrar o caminho de volta ao seu hotel.
“Eles combinam dados de sensores, Wi-Fi, redes móveis e modelos de edifícios 3D para produzir estimativas de posição suaves que podem suportar erros causados por reflexões,” disse Mohamadi.
Precisão em que você pode confiar
Os pesquisadores agora conseguiram combinar todos esses diferentes sistemas de correção com algoritmos que eles mesmos desenvolveram. Quando testaram isso nas ruas de Trondheim, conseguiram uma precisão melhor do que dez centímetros 90% das vezes.
Os pesquisadores afirmam que isso fornece uma precisão em que se pode confiar nas cidades.
A utilização do PPP-RTK também tornará a tecnologia acessível ao público em geral, pois é um serviço relativamente barato.
“O PPP-RTK reduz a necessidade de redes densas de estações base locais e assinaturas caras, permitindo uma implementação barata em larga escala em receptores de massa,” concluiu Mohamadi.
