“基于IMU的导航系统将推动自动驾驶汽车应用”

未来全球自动驾驶系统的快速发展将建立在许多战术技术的进步之上，这些技术的提高将促进全球自动驾驶的普及。

其中最重要的断点是必须保证在任何环境下都能对车辆进行实时、持续、准确的定位。 安全的自动驾驶车、无人机和机器人系统必须不受天气、温度和环境因素的影响，并且能够在比最初设定的时间更长的时间内估计航行位置。

结合视觉传感器和高性能计算( ai )，高精度imu使自动驾驶车得到广泛的实用化

惯性测量单元( imu )作为全定位系统中最重要的传感器之一，致力于理解运动的基本物理原理。 虽然有必要了解车辆如何在时间和空之间工作，但imu仍然是融合在视觉系统和其他探测测距系统中的最具成本效益、最准确的传感器之一。

为什么imu这么重要？ 请在白纸中间画一条直线，想象一下自动驾驶车在隧道中行驶的最佳路径。 从隧道的一端到另一端需要一个小时。 如果车辆位置估计处理方案中存在每小时3度的陀螺仪零偏不稳定性，则在规定的时间间隔内，车辆会偏离直线3度，有可能引起交通事故。

目前市场上大部分imu还不准确，特别是当车辆需要在航空位置估计下连续运行几秒到几分钟时，传感器的性能需要得到飞跃性的提高。 考虑imu的整体性能时，需要理解两个重要规范:陀螺仪的零偏不稳定性和角随机游走( arw )。

与飞机一样，地面车辆沿着横轴运动(俯仰或倾斜/下降)、侧倾) )少或不起床的运动)、偏航) )转弯方向)。 作为自动驾驶系统中最重要的轴，这些都有利于车辆的当前位置和未来位置。 在imu中，可以用基于mems (微机电系统)的陀螺仪测量角速度，但由于一些内部因素而产生误差，零偏不稳定性是其中需要持续改善的因素之一。

基于的三轴陀螺仪和三轴加速度计，6 dof的imu被用于向自动驾驶车提供高精度的运动数据

一个六自由度imu由多个惯性mems传感器组成，这些传感器经过温度补偿和校正后排列在正交轴上。 三轴陀螺仪测量绕已知点的旋转，三轴加速度计测量位移。

陀螺仪容易受到零偏置不稳定性的影响，在这种情况下，由于传感器的固有误差和装置内的噪声等综合因素，陀螺仪的初始绝对零读数会随时间推移而漂移。

零偏反复性可以在imu已知的业务温度范围内校正，但积分和注入一定的零偏不稳定性会导致立场误差，随着系统估计的漂移时间变长，角误差会累积下去。 误差漂移不断增加计算的航向误差，因此，系统的实际位置将继续受到影响，给导航和系统整体精度带来重大挑战。

陀螺漂移的主要原因有缓慢变化的近直流变量(零偏置不稳定性)和高频噪声变量或随时间测量的arw两个。

偏航轴对该漂移最敏感，部分俯仰(姿态)和横向滚轮陀螺的漂移可以通过使用加速度计监测位置对重力和其他误差的效果来消除。 利用卡尔曼滤波器对imu的陀螺输出进行滤波是消除部分漂移误差的常用方法。 该漂移误差是领域内一直存在的问题，制造商有望不断提高自主系统陀螺的灵敏度和整体性能，达到小于0.05°/h的零偏不稳定性指标。

因为，随着自动驾驶技术的飞速发展，更高级的自动驾驶APP和自由度将通过更准确、稳定性更高的imu来实现，特别是在陀螺仪的z轴和偏航轴的性能方面。 随着陀螺仪轴性能的提高，可以看到汽车、最后一英里配送机器人和自动驾驶出租车制造商可以实现越来越多的应用。

例如，“号召”和“逆向号召”的应用就是汽车制造商们利用自动驾驶的停车和取车功能。 这需要紧密结合gps、glonass、galileo、navic、北斗等能够提供实时厘米级高精度动态定位能力的全球卫星导航系统。

这种实时动态高精度定位能力将先进的视觉导航系统与用于航空位置估计和物理测量的高性能imu相结合，越来越普及，应用越来越广泛。 而且，对高性能陀螺仪和传感器的诉求也在提高。

随着我们对更先进的自动驾驶系统的追求，以及受今年新型冠状病毒大爆发的影响，需要进行突出的非接触式交货。 高效稳定的供应链、自动配送、机器人出租车、完全自动驾驶的重要性越来越高，发展迅速。 另外，对与视觉系统组合的惯性测量单元的性能要求也越来越高。