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惯性导航系统在无人驾驶中的应用

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惯性导航系统在无人驾驶中的应用

 

自动驾驶的核心内涵包括定位、感知、决策、执行四个部分,其中定位是决策和执行的前提。定位系统主要作用是确定车辆所处的绝对位置;感知层的主要作用是收集和解析出周围环境的信息;决策层基于对当前位置和周围环境的理解,做出实时的安全有效的执行计划;执行层则是按照决策层的计划进行。

惯性导航是一种使用了惯性测量单元(IMU)的以加速度测量为基础的导航定位方法。它不依赖于外部信息、也不向外部辐射能量的自主式导航系统,不受外界天气状况等影响。惯性导航系统除了可以获得车辆的位置和姿态外,还能够实时、准确的测量车辆坐标系内三个方向的加速度、角速度等信息,供决策控制系统精准控制车辆。惯性测量单元(IMU)传感器以智能方式融合了精密陀螺仪、加速度计、磁力计和压力传感器的多轴组合,即使在复杂工作环境中以及在动态或极限运动动态下,精密的 IMU 也能提供所需的精度水平。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。

GNSS+IMU 方案是一种最常用的组成组合惯导系统的方案。GNSS 在卫星信号良好时可以提供厘米级定位,但地下车库和城市楼宇之间等卫星信号丢失或者信号微弱的场景提供的定位精度会大大下降。惯导可以不依赖外界环境提供稳定的信号,但它会有累积误差。

通过 IMU 与 GNSS 信号进行融合后组成惯性组合导航系统,可以发挥两者优势,并规避各自劣势。通过整合 GPS 与 IMU,汽车可以实现既准确又足够实时的位置更新。GPS 更新频率过低(仅有 10Hz)不足以提供足够实时的位置更新,IMU 的更新频率可以达到 100Hz 或者更高完全能弥补 GPS 所欠缺的实时性。GPS/IMU组合系统通过高达 100Hz 频率的全球定位和惯性更新数据,可以帮助自动驾驶完成定位。在卫星信号良好时,INS 系统可以正常输出得到 GPS 的厘米级的定位;而卫星信号较弱时,惯导系统可以依靠 IMU 信号提供定位信息。

 

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