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Nel mondo del posizionamento GNSS ad alta precisione, RTKlib rappresenta ormai uno standard di fatto per il processing basato su algoritmi open source. Tuttavia, l'approccio tradizionale presenta alcune limitazioni: l'elaborazione avviene tipicamente sui dispositivi finali o in post-processing sui computer degli utenti, richiedendo competenze tecniche specifiche, potenza di calcolo locale e gestione manuale dei dati.
Il progetto di Gter: portare RTKlib nel cloud
Da diversi anni, noi di Gter stiamo lavorando a un'evoluzione significativa di questo paradigma: portare l'intero processo di posizionamento GNSS di precisione in cloud. L'obiettivo è sviluppare una piattaforma esterna che gestisca l'elaborazione dei dati GNSS sia in tempo reale che in post-processing, liberando gli utenti dalla necessità di disporre di hardware performante o di competenze avanzate.
Questa visione si inserisce in un più ampio processo di trasformazione digitale che stiamo portando avanti, volendo offrire una soluzione "chiavi in mano" che semplifichi l'accesso a tecnologie complesse.
Un'architettura cloud-native per il processing GNSS
Il sistema che stiamo sviluppando si basa su un'architettura moderna e scalabile:
Backend di processing: infrastruttura basata su container Docker che esegue istanze multiple di RTKlib, ottimizzate per il cloud computing. Questo approccio consente di parallelizzare le elaborazioni e scalare automaticamente le risorse in base al carico.
Sistema di gestione code: i dati provenienti dai ricevitori vengono inseriti in code di elaborazione, garantendo che anche picchi di richieste vengano gestiti senza perdite di informazioni.
Database centralizzato: tutte le osservazioni GNSS, le correzioni differenziali e i risultati vengono archiviati in un database PostgreSQL con PostGIS, permettendo query spaziali complesse e analisi statistiche.
API RESTful: un'interfaccia programmatica consente ai dispositivi di inviare dati e ricevere soluzioni di posizionamento, mentre agli utenti viene fornito accesso strutturato ai risultati.
Processing in tempo reale: RTK come servizio
Una delle caratteristiche più innovative è la capacità di fornire soluzioni RTK in tempo reale senza richiedere che l'elaborazione avvenga sul dispositivo finale:
- I ricevitori inviano in streaming le osservazioni grezze alla piattaforma
- Il sistema recupera automaticamente le correzioni differenziali
- L'elaborazione RTK viene eseguita sul server
- La soluzione viene restituita al dispositivo con latenza minima
Questo approccio presenta numerosi vantaggi: dispositivi più semplici ed economici, gestione trasparente delle stazioni base, aggiornamenti centralizzati degli algoritmi e possibilità di applicare tecniche di processing più sofisticate.
Integrazione con GREP
Un aspetto fondamentale è l'integrazione dell'algoritmo GREP, sviluppato e brevettato da Gter per la mitigazione del multipath. Nel cloud possiamo applicare GREP in modo più sistematico: il sistema esegue automaticamente elaborazioni multiple, confronta i risultati e seleziona la soluzione migliore. Questo approccio adattativo garantisce prestazioni ottimali senza configurazioni manuali.
Verso un ecosistema di servizi GNSS
La piattaforma non è un prodotto isolato, ma parte di un ecosistema più ampio:
- Servizio SaaS per professionisti del settore
- API per sviluppatori da integrare in applicazioni di terze parti
- Soluzione white-label per aziende che vogliono offrire il servizio ai propri clienti
- Installazione on-premise per organizzazioni con requisiti specifici
Applicazioni pratiche
Le potenziali applicazioni spaziano in diversi settori: rilievi topografici distribuiti con risultati in tempo reale, dispositivi indossabili come quelli del progetto GESTUS senza processori potenti, monitoraggio continuo da reti di sensori permanenti, supporto per guida autonoma e robotica.
Sviluppi in corso e prospettive
Gli sviluppi stanno procedendo positivamente. Abbiamo già un prototipo funzionante per il real-time e stiamo sviluppando quello per il post-processing.
Il passaggio del processing GNSS dal dispositivo locale al cloud rappresenta un'evoluzione naturale per rispondere alle esigenze di un settore in rapida trasformazione. La piattaforma che stiamo sviluppando non è solo una migrazione tecnologica, ma un ripensamento completo del modo in cui il posizionamento di precisione viene concepito e utilizzato.
L'obiettivo è costruire un ecosistema dove il processing di precisione sia una commodity disponibile on-demand, democratizzando l'accesso a tecnologie che oggi richiedono competenze e investimenti significativi. Questo approccio sistemico rappresenta il futuro del settore GNSS professionale: un'infrastruttura distribuita, intelligente e sempre disponibile, che mette la potenza del processing centimetrico a portata di un'API.
