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自动驾驶的重要几环:定位系统,激光雷达。INS系统等技术核心

发布日期:2020-08-10

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长期以来,自动驾驶的技术更多地集中在视觉和雷达上,而依靠深度学习和高精度地图来确保冗余。对惯性测量单元和惯性导航系统的关注显然要弱得多。但是,精确的轨道计算和里程测量并不是新技术,而是在许多航空航天,航空和导航领域中得到了应用。

自动驾驶汽车需要非常精确的定位。除了基于雷达,激光雷达,GNSS和摄像头的普通传感器之外,对于在城市环境中进行自动导航所需的车道级定位来说,轨迹估计也是必不可少的。从某种意义上说,INS系统是整个智能驾驶传感器(相机,毫米波雷达,激光雷达等)同步的基础传感器,并且它们之间通常存在互补关系。

当前,用于自动驾驶的高精度定位技术主要有以下三种:

1.基于参考系统信号的**定位技术:*具代表性的一种是全球导航卫星系统,以及蓝牙,WiFi,UWB等。2. INS系统提供航迹估计,一种基于惯性导航IMU的组合导航技术;3.环境特征匹配,即基于激光雷达和视觉传感器的相对位置,将传感器观察到的特征与数据库中存储的特征进行匹配定位车辆。

实际上,定位系统面临两个主要挑战。第一个是如何有效地使用各种传感器来提供高精度,其可用性的定位解决方案。第二个是提供安全参数,以便在将本地数据集成到关键功能安全系统中时,整个系统可以信任这些数据。

INS系统的特点和优势在于,它具有*低的车身底部运动和姿态数据输出安全级别,可以至少为100 Hz或更高。在高速公路上,尤其是实现自动车道切换时,仍然非常需要足够的刷新率。

此外,惯性测量单元与上述传感器不同,因为IMU不依赖于外部环境,从而使其成为安全性和传感器融合的核心技术之一。

同时,IMU可以为SLAM技术提供三维运动信息和空间比例信息,例如视觉SLAM,激光雷达SLAM甚至毫米波雷达SLAM。当其他传感器出现故障时,IMU的作用将更加突出,并可以独立确定车辆的速度和位置。

相关数据显示,当其他传感器发生故障时,IMU可以在短时间内(例如一分钟或1公里)保持2-3‰的定位精度,并独立确保车辆位置和姿态的完整性。

过去,IMU系统涵盖的产品从几美元到几万美元不等,但是进入主机厂之前的批量生产成本在100至1000元人民币之间。实际上,在过去的几年中,INS系统已经开始在小型情况下应用小型自动驾驶,

在许多情况下,对于新兴产业而言,始终存在“价格与数量”的悖论。供应商通常说,只要有数量,我们就可以使其更便宜。而且我们更愿意直接为客户提供“便宜且优质的产品”解决方案,以便在供需双方之间“破冰”。因为在新技术的真正落地过程中,成本是汽车零件非常重要的“可用性”指标。

从当前的实际应用情况来看,一套廉价的INS系统可以帮助车辆实现许多个性化的高级辅助驾驶/自动驾驶功能扩展。例如,去年小鹏在G3上发布了XPILOT自动停车辅助功能,该功能基于IMU硬件支持。

例如,在典型的车辆碰撞警告实验中,可以记录车辆的数据。所有数据都是动态的,方便工程师实时直接在线查找问题,避免每天收集大量数据,发现问题的周期更长。长期以来,工程师必须花费大量额外时间来对连续生成的测试数据进行后处理和分析。

目前,DS1A是一种成熟的解决方案,可以满足车辆法规,多星座双频,车辆功率融合和传感器校准的要求。功耗也非常低,控制在1瓦之内,可以实现快速启动和快速对准。


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