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自動駕駛系統技術應用
自動駕駛系統技術應用
更新时间:2025-02-15 15:56:12

1、GNSS 與 IMU定位技術特點對比分析

1)基于衛星信号的絕對定位 - GNSS定位原理

GNSS (三角定位法) —— 裝在無人車上的GPS接收機,首先測量無線電信号到達衛星的傳播時間,再将傳播時間乘以光速,即可得到當前GPS接收機到達衛星的距離。利用三顆衛星各自測定的距離為半徑,以衛星為球心,分别構成三個球體,再通過三個球體交彙的方式便可确定無人車GPS接收機的位置;

自動駕駛系統技術應用(自動駕駛系統入門)1

圖1. GNSS - 三角定位原理示意圖

2)基于航迹推算的相對定位 - IMU定位原理

IMU —— 利用汽車的初始速度、加速度以及初始位置計算汽車位置和速度的方法。一個IMU包含了3個單軸的加速度計和3個單軸的陀螺儀;利用3個單軸上的加速計傳感器來測量加加速度,陀螺儀則用來獲取汽車坐标系相對于地面坐标系的位置;

3)技術特點對比分析

自動駕駛系統技術應用(自動駕駛系統入門)2

表1. 兩種方式技術特點分析

2、RTK - GNSS 和 PPP-GNSS技術對比分析

1)RTK-GNSS即載波相位差分,其工作原理:

需要在位置坐标已知的基站上設置一個GNSS接收器;基站GNSS收器通過衛星數據計算其位置,并将該位置與實際已知位置進行比較,計算出基站到衛星的距離誤差修正值(用測定的實時載波相位差來消除大氣層、衛星軌道、時鐘等誤差),并由基站将該誤差修正數據發送出去;用戶車輛上的GNSS接收器在接受衛星觀測數據的同時,也接收到基站發來的修正數據,并對其定位結果進行修正,從而提高定位精度;

(當基站的GNSS接收器與車載GNSS接收器相距較近(<20km),可以認為兩者的GPS信号通過同一片大氣區域,即兩者的信号誤差基本一緻。)

自動駕駛系統技術應用(自動駕駛系統入門)3

圖2. RTK-GNSS定位原理示意圖

2)PPP - GNSS即精準點定位,其工作原理:

PPP将精确的衛星軌道和時鐘與雙頻GNSS接收器相結合,能夠提供從厘米到分米級的位置解決方案。PPP需要的全球分布參考站較少,并且解決方案在很大程度上不受個别參考站故障的影響。這些參考站實時接收精确的衛星軌道和時鐘信息,并計算應用于衛星定位結果的校正值,并通過衛星或互聯網傳送給最終用戶車輛;用戶車輛上的雙頻GNSS接收器用于消除電離層産生的誤差;

自動駕駛系統技術應用(自動駕駛系統入門)4

圖3. PPP - GNSS定位原理示意圖

3)RTK -GNSS 與 PPP-GNSS技術特點對比分析

自動駕駛系統技術應用(自動駕駛系統入門)5

表2. 兩種定位方式技術特點對比

3、GNSS和IMU組合導航的耦合形式

GNSS和IMU組合導航的耦合形式可分為緊耦合和松耦合兩種形式;

1)松耦合:GPS和IMU各自獨立工作,并将各自輸出位置和速度估值信息進行比較,得到的差值作為測量值,再經由組合卡爾曼濾波器(以測量誤差為狀态)進行優化處理,給出最優結果;卡爾曼濾波器的輸出結果僅反饋給SINS,用來校正SINS的定位結果;

2)緊耦合:利用GPS接收機直接輸出原始星曆數據、僞距ρ1和僞距率ρ1,再通過SINS輸出的位置和速度以及估計的GPS接收機時鐘誤差計算出基于SINS信息的僞距ρ2和僞距率ρ2,最後基于SINS信息得到的僞距和僞距率與GPS得到的僞距和僞距率信息進行比較,并将差值作為測量值,通過卡爾曼濾波器估計INS和GPS接收機的誤差,然後對兩個系統進行校正;

3)兩種耦合形式對比分析

自動駕駛系統技術應用(自動駕駛系統入門)6

表3. 兩種耦合形式對比分析

4、基于環境特征匹配的定位技術

自動駕駛中基于環境特征匹配定位常見的形式有:Camera 高精地圖 , Lidar 高精地圖

1)Camera 高精地圖

基本原理:攝像頭獲取圖像信息,再利用圖像中具有語義信息的穩定特征,并與預先采集地圖基準數據進行匹配,來獲得車輛的位置和朝向;

具體過程解析:首先通過相機獲取圖像,并進行圖像特征的檢測,圖像檢測的主要目标物為:車道線以及杆狀物;然後從預先采集3D地圖裡,提取相關的車道線和杆狀物元素;我們再通過GPS獲取一個初始的位置,通過該位置,控制器将會把相機獲的特征和地圖裡采集的對應特征進行一次匹配;再用IMU去進行姿态的預測,做完預測後,匹配完,把結果輸出,無人車相對于地圖的位置和朝向就知道了。(源自:百度參見百度Apollo自定位技術詳解課程)

2)Lidar 高精地圖

基本原理:利用激光雷達獲取的點雲特征與預先采集的高精地圖基準數據進行聯系比較,從而獲取無人車在高精地圖中的為位置和朝向;

具體過程解析:首先GPS給定初始位置,通過IMU和車輛的Encoder(編碼器)可以得到車輛的初始位置,然後将激光雷達的局部點雲信息,包括點線面的幾何信息和語義信息進行特征提取,并結合車輛初始位置進行空間變化,獲取基于全局坐标系下的矢量特征,接着将這些特征跟高精度地圖的特征信息進行匹配,最後獲取一個準确的定位。(源自:百度參見百度Apollo自定位技術詳解課程)

常見點雲匹配算法:1、叠代最近點(ICP) 2、直方圖濾波算法 3、卡爾曼濾波

3)技術特點對比分析

自動駕駛系統技術應用(自動駕駛系統入門)7

表4. 兩種方式技術特點對比分析

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