“为自动驾驶汽车提供更精准的定位 下一代惯性测量技术能够以厘米级精度明确自动驾驶汽车的位置”

随着科学技术的飞速发展，自动驾驶技术越来越成熟。 车辆通过感知周围世界来进行自主导航，这一切都是基于对车辆定位精度和安全性的承诺和保障。 为了实现自动驾驶车的各种各样复杂的功能，准确可靠的位置新闻开始变得不可缺少。

拥挤的城市峡谷环境给自动驾驶汽车传感器阵列带来了巨大的挑战。 当自动驾驶车在失去gps/gnss信号的状态下试图左转时，imu技术开始强调其重要意义

感知传感器作为自动驾驶主动决定的主要新闻来源，能够感知车辆周围的世界。 包括雷达、激光雷达、红外线、超声波、照相机的视觉等，但所有这些都必须支撑强大的计算能力。

导航系统可以告诉自动驾驶车在哪里，需要去哪里。 这些系统由gnss / gps接收器和ins (惯性导航系统)组成，惯性制导系统包括来自惯性运动传感器、里程表和转向传感器的输入。

自动驾驶汽车常用的8种传感器

长期以来，基于mems的惯性传感器，如陀螺仪和加速度计，作为分立元件被应用于车辆碰撞检测、气囊弹出、电子稳定性控制。 采用mems或光纤技术的高端惯性测量单元( imu )普遍用于飞机和战略制导系统，性能是以前流传的mems传感器的10~1，000倍。

随着自动驾驶车技术和安全标准的进步，imu和ins所需的定位精度接近航空空航天和战略级设备标准。 不是米级精度，而是统一可靠的厘米级精度。

到目前为止，能够达到这样的性能水平和安全性的imu对汽车等大量市场来说仍然非常昂贵。 但是，目前我们看到了设计和制造方面的创新，使高性能imu技术在广泛的自动化APP和工业APP应用中具有更具价格优势。

为什么/ S2/IMU/S2// S2 /？

imu是一种电子模块，它集成多个惯性传感器，沿多个轴或自由度生成加速度和角速度的测量值。 六自由度( dof ) imu由三轴陀螺仪和三轴加速度计组成。 通过用扩展卡尔曼滤波器( ekf )组合这些传感器的时间变化的测量值，可以进行高精度的位置、速度、姿势或者方向的计算。 姿态参考系统( ahrs )结合磁强计的读数和imu数据计算航向、侧倾、间距。 ins为了跟踪物体的位置、方向和速度而追加了gps。

在典型的自动驾驶汽车APP应用中，ins将交通路线、高清地图、感知传感器系统相结合，明确车辆路线和导航方法。 在所有系统都在良好的环境条件和卫星覆盖范围内正常运行的情况下，以前流传的具有汽车级imu的ins一般可以提供足够的定位精度和可靠性，确保安全运行。

但是，外部条件往往不理想。 一般来说，城市峡谷、隧道、立交桥、多路径误差、卫星覆盖范围差时，gps信号会丢失或减弱。 除此之外，车辆还可能遇到降水和反射面等其他棘手情况，这可能影响摄像机、激光雷达和雷达系统数据的性能和完整性。

导航中使用的其他传感器数据异常或因环境原因中断时，导航任务将依赖于航空位置估计系统。 这时，自动驾驶系统主要依靠imu、轮速传感器和视觉传感器。 在这种情况下，采用适当水平的imu特别重要，无论环境条件如何，imu都能够持续感知并提供位置新闻。

mems器件固有的偏差和漂移误差给系统带来了一定的负担，需要及时消除。 另外，未经校正而消除的误差作为位置误差进行积累，但经过严格校正的高端imu可以大幅减少这些误差源。 内置冗余度高的imu，可以进行更高精度的位置推测，为自动驾驶车系统和传感器的融合互联网整体带来高度的安全性、完整性和可靠性。

实时动态

精密ins定位中另一个引人注目的快速发展趋势是卫星导航实时动态定位( gnss rtk )技术的出现和快速发展。 适当融合rtk和imu数据，可以使gps定位精度提高100倍，从米精度提高到厘米精度。 rtk技术通过消除电离层和对流层的延迟、多径、卫星钟和星历的误差(由于gps接收机在位置计算中采用卫星位置而产生的误差)，从gps信号中获得完全接收到的位置数据。 rtk系统采用测量级基站，该基站通过蜂窝信号向移动站(移动的物体或车辆)广播校准。 通过多算法和卡尔曼滤波融合校正数据、gps和imu数据，实时输出移动站的准确位置。

rtk定位和定位技术对包括农业、建筑、机器人运输、无人机和顾客自动驾驶车在内的广泛的自动驾驶APP非常有价值。

目前，rtk和其他类似服务仍需要高昂的价格和较长的购买时间。 因此，它主要用于农业、土地调查和施工。 随着自动驾驶车的普及和对精密位置的诉求，产生了可以跨地区扩展的新的rtk软件。 该软件经济实用，易于集成，优化了自动驾驶汽车传感器融合定位导航功能进行了补充。

对任何自动驾驶车来说，准确知道自己的位置和周围的环境、目的地以及如何到达目的地都是很重要的。 虽然尚不清楚无人驾驶汽车什么时候会成为昂贵的产品，但该技术已经在一些领域的行业得到了广泛应用。 先进的imu和rtk相结合，有望进一步提高系统的性能、安全性和完整性，早日使惯性导航系统大众化。