虹科案例
【虹科方案】增材製造高精度監控 – 虹科 iDS 工業相機 PBF-LB/M 過程與誤差檢測解決方案
增材製造（PBF-LB/M）中的高精度過程監控與誤差檢測，虹科 iDS USB3 工業相機助力粉末層、再熔化層與動態飛濺監控，提升部件品質與研發效率，適用航空航天、醫療、汽車等行業。
HongKeTechnology 2025年12月29日
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HongKe
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【虹科方案】GNSS 模擬器如何賦能無人機整機檢測？揭秘高效測試背後的關鍵技術
背景介紹
某無人機研發企業需完成新一代巡檢無人機的整機測試，驗證其在複雜環境下的：
- 導航定位精度
- 多 GNSS 星座相容性
- 抗干擾能力
多感測器融合性能
測試場景需覆蓋：
- 城市峽谷（多路徑效應嚴重）
山區地形（訊號遮擋頻繁）
傳統測試方案的限制
傳統外場飛行測試受制於天氣條件、空域審批、安全風險以及測試場景不可重現等因素，難以滿足現代研發對高效率與可控性的需求。
為解決上述問題，企業轉而採用實驗室仿真測試方案，藉助虹科仿真與自動化測試平台，實現全場景覆蓋與精準驗證。
虹科解決方案
虹科仿真與自動化測試平台
1. 硬體配置
虹科 GNSS 模擬器 GTS-P7
✓ 最佳化多實例硬體架構
✓ 支援模擬 6 個獨立 GNSS 測試場景
GTS-P7 是一套基於 Skydel 的**定位、導航與定時（PNT）**測試解決方案，以易用、一站式、小尺寸的形式，提供高規格的 GNSS 訊號模擬能力。
該系統具備 1000 Hz 模擬迭代率，支援高達 700 個衛星通道，可實現高動態、即時同步訊號模擬與全視野衛星訊號覆蓋。同時支援多星座、多頻段 GNSS 模擬，並可透過程式化方式模擬所有現有及未來的 GNSS 訊號。
2. 軟體工具鏈
GNSS 仿真模擬軟體
✓ 支援全球主要 GNSS 星座與頻段
✓ 支援多車輛、多天線仿真測試
Skydel 仿真引擎結合了高階 GNSS 模擬器性能與**軟體定義架構（SDA）**所帶來的彈性與成本效益，具備完整且豐富的功能組合，包括：
- 支援高達 1000 個衛星通道
- 1000 Hz 模擬迭代率
- 透過使用者自訂腳本進行遠端控制
- 軟體定義架構，提供卓越的彈性與可擴充性
該平台可支援多個射頻輸出通道與上千個仿真衛星通道，並能進行高階系統整合與軟體開發。
虹科 GNSS 仿真自動化測試平台
✓ 提供符合各行業標準的自動化測試能力
虹科 GNSS 模擬器可作為獨立系統使用，亦可與虹科的自動化標準驗證工具進行嵌入式部署，針對相關標準實現一鍵式場景配置與全域控制，完成符合標準要求的測試與驗證，並支援測試報告自動生成與匯出，方便留存與追溯。
測試場景設計
所有測試均在實驗室環境中完成，無需實際飛行操作，確保測試安全性與高度可重複性。
測試項目說明
1. 靜態校準
模擬衛星仰角 0°–90° 全覆蓋
動態調整多星座訊號強度（-130 dBm 至 +20 dBm）
驗證無人機冷啟動定位精度（目標：< 1 m RMS）
2. 動態飛行仿真
生成特定飛行軌跡：S 形航線、急轉彎（半徑 < 10 m）、爬升／俯衝（加速度 ±5 g）
測試高動態環境下 DOP 值穩定性與航向控制誤差
3. 抗干擾測試
GNSS 模擬器同步輸出帶內／帶外干擾訊號
包括窄頻、寬頻與脈衝干擾
驗證接收機在干擾環境下的定位可用性與恢復能力
4. RTK 定位精度測試
模擬基站與移動站差分訊號
引入動態基線變化與網絡延遲
驗證 RTK 公分級定位於高精度作業中的可靠性
方案價值
測試方案核心優勢
★ 卓越的性能指標
✓ 多星座無縫切換與組合，支援四大全球系統自由搭配
✓ 高精度表現，偽距精度 ≤ 1 mm
✓ 完整的抗干擾測試能力，支援多種干擾訊號的組合、疊加與虛假座標仿真
★ 顯著的效率提升
✓ 單次測試即可覆蓋 10 種典型場景
✓ 傳統外場測試約需 10 天 → 實驗室測試僅需 8 小時
✓ 故障復現率提升至 100%，可精準回放異常軌跡並快速定位問題
★ 成本大幅優化
✓ 空域申請成本降低 90%
✓ 外場人力與設備折舊成本降低 40%
✓ 測試週期縮短 70% 以上
行業應用延伸
該測試方案已成功應用於多個無人機細分領域：
★ 物流無人機
✓ 模擬山區複雜地形下的電力線避障與自主返航測試
✓ 驗證長距離飛行中 GNSS 訊號丟失後的慣性導航接替能力
★ 巡檢無人機
✓ 結合 5G 回傳鏈路，驗證低時延（< 50 ms）的路徑規劃與避障反應
✓ 多感測器融合測試（GNSS + IMU + 視覺 SLAM）一致性評估
總結
基於軟體定義架構（SDA），虹科 GNSS 模擬器有效解決了無人機測試中環境不可控、成本高、週期長等核心痛點。其多星座協同仿真、RTK 高精度定位測試與多感測器融合驗證能力，已成為智慧飛行器研發的重要行業工具。
展望未來，結合 AI 驅動的自適應場景生成（如基於深度學習的干擾模式預測），將進一步推動無人機測試向智慧化與自動化發展。
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