自动驾驶已成为汽车行业发展的确定性趋势,其最大的意义在于解放驾驶员的双手......
自动驾驶已成为汽车行业发展的确定性趋势,其最大的意义在于 解放驾驶员的双手,带来人类空间意义首次的无缝连接。 自动驾驶的三个核心问 题是:在哪里?去哪里?如何去?
当中,定位系统在自动驾驶中专注于解决“在哪里?”这个问题。
1. 基于信号的定位:以通过全球卫星 GNSS 的卫星信号进行定位的技术 为代表,其他还包括使用 WIFI,FM 微波等信号获取信息等技术;
2. 环境特征匹配:基于视觉或激光雷达定位,用观测到的特征和数据库 里的语义地图或特征地图进行匹配,得到车辆的位置和姿态;
3. 惯性定位: 依靠惯性传感器获得加速度和角速度信息,通过推算获得 当前的位置和方位的定位技术。
资料来源:百度阿波罗,基业常青
GNSS 定位技术是比较成熟的常用技术。GNSS 是使用三角定位法,通过 3 颗以上的卫星,可以准确地定位地球表面的任一位置。 自动驾驶通常使用实时动态技术(RTK)获得较高精度的定位。 首先需要在地面上建基站(Base Station,基站建立时,可得到基站的经纬度等精确位置信息。 当基站的 GNSS 接收机与车载 GNSS 接收机相距<30km 时,可认为两者的 GNSS 信号通过同一片大气区域,即两者的信号误差基本一致。 根据基站的精确位置和信号传播的时间,反推此时的信号传播误差,之后利用该误差修正车载的 GNSS 信号,即可降低云层、天气等对信号传输的 影响,从而实现高精度(分米甚至厘米级)的定位。 GNSS-RTK 技术的定位结果精度较高且稳定,目前已广泛应用于自动驾 驶导航系统中, 但该方法也有比较明显的缺陷——依赖卫星信号。定位成功 至少需三颗可见卫星,然而在实际的运行环境中,例如城市峡谷,由于多路径 效应、卫星信号被遮挡等原因,会使可见星数目不足,这种情况将影响 GNSSRTK 定位和测速的精确性以及其可靠性。 使用摄像头和激光雷达等传感器,获取周围环境信息,经过处理后也可 以获得定位信息。
以激光定位为例,激光点云定位一般先通过激光雷达,获取车上的实时 点云,获得目标空间分布和目标表面特性的海量点集合。经过处理后的点云 数据与预先制作的地图进行匹配,最终得到车辆的距离、角度和边界信息。
从惯性传感器(包含加速度计和陀螺仪)得到每一刻的加速度和角速度,通过时间积分,得到速度和角度,再通过空间累加,就可以推算出实时的位置。 这三种定位方法各有优劣。其中,惯性导航定位可保证不受外界信息影响, 在任何时刻以高频次输出车辆运动参数,为决策中心提供连续的车辆位置、 姿态信息,具有任何传感器都无法比拟的优势。惯性导航系统是高精定位中必不可少的关键部件。 而自动驾驶定位系统的最核心关键词是高精度。高精定位能够实现极端 天气和环境下的车道级定位、高精度定位要能实现感知信息的时空同步、 降低自动驾驶系统运算力要求、降低系统复杂度、有利于实现 V2X 应用及 自动驾驶的安全性和舒适性。 惯性导航在自动驾驶定位系统中具有不可替代性。惯导具有输出信息不间断、不受外界干扰等独特优势,可保证在任何时刻以高频次输出车辆运动 参数,为决策中心提供连续的车辆位置、姿态信息,这是任何传感器都无法比 拟的。 惯性导航系统是唯一可以输出完备的六自由度数据的设备,惯导能够 计算 x, y, z 三个维度的平动量(位置、速度、加速度)和转动量(角度、角速度),并可以通过观测模型,推测其他传感器状态的测量值,再用预测值和测量值的差用于加权滤波。若要获得实时的姿态角、方位角、速度和位置,惯导 是唯一的选择。 惯性导航的数据更新频率更高,可以提供高频率的定位结果输出。摄像头的帧率一般是 30Hz,时间不确定性为 33ms;GNSS 延迟一般是 100-200ms;而惯导预测状态的延迟最短只有几 ms,因此可以用惯导估算并补偿其他传感器的延迟,实现全局同步。 在车辆行驶的时候,GNSS 的延迟是 100ms,摄像头拍摄环境目标时,图像实际位置和 GNSS 报告的位置将会出现不一致,假设汽车时速 120km/h,100ms 的延迟意味着 3.3 米的距离的延迟,此时地图和目标识别的精度再高也 失去意义。而如果使用组合惯导,位置的延迟将约为 2.5ms,由此导致的误差 仅为 0.08m,更能够保证行车的安全性。
惯性导航是定位信息的融合中心,融合激光雷达、摄像头、车身系统的信息。在 L3 及更高级别的自动驾驶汽车中,将引入更多的传感器来支撑系统的功能,惯导系统是所有定位技术中最容易实现与其他传感器提供的定位 信息进行融合的主体,作为定位信息融合的中心,将视觉传感器、雷达、激光雷达、车身系统信息进行更深层次的融合,为决策层提供精确可靠的连续的 车辆位置、姿态的信息。
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