惯性导航是基于imu,imu包含加速计和陀螺仪,加速度计会提供瞬时加速度,然后陀螺仪提供瞬时的角速度,加速计不仅提供的就是加速度,它还测量了重力加速度,所以在用的时候需要把重力剔除掉再去用。其实imu价格分布非常非常广,从我们手机上用的几十块钱到几千万,如航海级的有上千万,非常非常贵,中间又分布了几千几万几十万之类,但无人车现在用的比较多是价格在10到20万之间,当然我们现在也在尝试一些,万元左右的设备,他也是可以用的。这种设备都属于mems消费级的概念,还没有达到航海级或者是光纤层面(这种是非常贵),无人车也不可能用。Waymo号称他们在用,所以他们的一套惯导非常贵,几百万,对我们来讲用不了这么好的设备。

下图右边是给出它一个工作过程,首先是我们有角速度,角速度通过积分得到姿态,他其实也是一个姿态的增量,再加上现在姿态的话,之前的姿态就得到现在的一个姿态,最后把它应用到加速度上面,最后加速度积分得到速度,在得到最后的位置,它的工作过程就是这样子。

它的优点可以得到6个自由度的信息,不光是xyz yaw之类,还有roll和pitch是一个全量的信息,他的短时精度非常高,比如说10来万的设备,坚持5,600毫秒没有问题,他是很准的,包括大激动的时候还是不错的;它输出的功率特别高,基本上imu频率都在200赫兹以上,所以他可以高频率去输出,这样有助于同步,前面提到了,我们的设备包括lidar,camera时候是怎么去做同步的,其实没有做很好的同步,但是也没有必要,因为他有精准的时间戳,它检测的数据过来之后,我们精准的知道他的时间戳,它有了精准的时间戳之后,我们就可以精准给他位姿,这样,它在全局坐标系下面又了自己的位置,你可以把它投放到3d坐标系下,大家都可以融合到一起;他外部不依赖的输入,他有自己的输入就可以了,他们不需要依赖于别人,他是一个很独立的设备。

他的缺点很明显,刚才说了几十万的设备,也就坚持几百毫秒,对于我们自动驾驶汽车来讲,是远远不够的。

前面介绍了gnss定位,激光定位,视觉定位,还有惯性导航,,这四种定位方式都有它的特点,把他们放在一块,就可以得到一个很好的系统,下图是一个框架图:

核心就是有kf,就是卡尔曼滤波器,这是一个状态误差卡尔曼滤波器,他核心是一个模块,他会去接收惯性导航,输出递推,做时间更新,保证滤波器往前走,有高频输出。然后接收gps,激光点云定位,视觉定位,他们输入位置和姿态的一个更新,然后做低频状态更新,是这么个工作过程。

本文是百度自动驾驶系列的笔记:

飘哥:百度自动驾驶概述以及apollo开源模块?

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飘哥:无人车车辆自定位技术入门与应用 第一节?

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飘哥:百度无人驾驶工程师:为什么无人车需要一个精确的定位系统??

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飘哥:无人驾驶中基于电子信号,航迹推算,环境特征匹配的定位方法?

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