慣性導航是基於imu,imu包含加速計和陀螺儀,加速度計會提供瞬時加速度,然後陀螺儀提供瞬時的角速度,加速計不僅提供的就是加速度,它還測量了重力加速度,所以在用的時候需要把重力剔除掉再去用。其實imu價格分佈非常非常廣,從我們手機上用的幾十塊錢到幾千萬,如航海級的有上千萬,非常非常貴,中間又分佈了幾千幾萬幾十萬之類,但無人車現在用的比較多是價格在10到20萬之間,當然我們現在也在嘗試一些,萬元左右的設備,他也是可以用的。這種設備都屬於mems消費級的概念,還沒有達到航海級或者是光纖層面(這種是非常貴),無人車也不可能用。Waymo號稱他們在用,所以他們的一套慣導非常貴,幾百萬,對我們來講用不了這麼好的設備。

下圖右邊是給出它一個工作過程,首先是我們有角速度,角速度通過積分得到姿態,他其實也是一個姿態的增量,再加上現在姿態的話,之前的姿態就得到現在的一個姿態,最後把它應用到加速度上面,最後加速度積分得到速度,在得到最後的位置,它的工作過程就是這樣子。

它的優點可以得到6個自由度的信息,不光是xyz yaw之類,還有roll和pitch是一個全量的信息,他的短時精度非常高,比如說10來萬的設備,堅持5,600毫秒沒有問題,他是很準的,包括大激動的時候還是不錯的;它輸出的功率特別高,基本上imu頻率都在200赫茲以上,所以他可以高頻率去輸出,這樣有助於同步,前面提到了,我們的設備包括lidar,camera時候是怎麼去做同步的,其實沒有做很好的同步,但是也沒有必要,因為他有精準的時間戳,它檢測的數據過來之後,我們精準的知道他的時間戳,它有了精準的時間戳之後,我們就可以精準給他位姿,這樣,它在全局坐標系下面又了自己的位置,你可以把它投放到3d坐標系下,大家都可以融合到一起;他外部不依賴的輸入,他有自己的輸入就可以了,他們不需要依賴於別人,他是一個很獨立的設備。

他的缺點很明顯,剛才說了幾十萬的設備,也就堅持幾百毫秒,對於我們自動駕駛汽車來講,是遠遠不夠的。

前面介紹了gnss定位,激光定位,視覺定位,還有慣性導航,,這四種定位方式都有它的特點,把他們放在一塊,就可以得到一個很好的系統,下圖是一個框架圖:

核心就是有kf,就是卡爾曼濾波器,這是一個狀態誤差卡爾曼濾波器,他核心是一個模塊,他會去接收慣性導航,輸出遞推,做時間更新,保證濾波器往前走,有高頻輸出。然後接收gps,激光點雲定位,視覺定位,他們輸入位置和姿態的一個更新,然後做低頻狀態更新,是這麼個工作過程。

本文是百度自動駕駛系列的筆記:

飄哥:百度自動駕駛概述以及apollo開源模塊?

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飄哥:自動駕駛概述及Apollo開源模塊(1)第一節?

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飄哥:自動駕駛概述及Apollo開源模塊(1)第二節?

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飄哥:自動駕駛概述及Apollo開源模塊(1)第三節?

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飄哥:自動駕駛概述及Apollo開源模塊(2)第一節?

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飄哥:自動駕駛概述及Apollo開源模塊(2)第二節?

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飄哥:自動駕駛概述及Apollo開源模塊(3)第一節?

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飄哥:自動駕駛概述及Apollo開源模塊(3)第二節?

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飄哥:自動駕駛硬體系統及開發平臺介紹(1)第一節?

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飄哥:自動駕駛硬體系統及開發平臺介紹(1)第二節?

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飄哥:自動駕駛硬體系統及開發平臺介紹(1)第三節?

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飄哥:自動駕駛硬體系統及開發平臺介紹(2)第一節?

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飄哥:自動駕駛硬體系統及開發平臺介紹(2)第二節?

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飄哥:無人車車輛自定位技術入門與應用 第一節?

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飄哥:百度無人駕駛工程師:為什麼無人車需要一個精確的定位系統??

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飄哥:無人駕駛中基於電子信號,航跡推算,環境特徵匹配的定位方法?

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