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盖世汽车 09-18

导远电子 CTO 司徒春辉:自动驾驶卫惯紧耦合定位

9 月 13 日,由盖世汽车主办的 2021 第三届自动驾驶地图与定位大会隆重召开。本次大会旨在聚集汽车地图定位行业杰出的技术专家分享自动驾驶地图定位领域最新的应用情况、现实挑战、创新理念及未来技术趋势等。下面是导远电子 CTO 司徒春辉在此次大会上的发言。

大家好,我是导远电子的司徒春晖,我今天演讲的主题是自动驾驶卫惯紧耦合定位。自动驾驶定位对于车辆来说,第一步要做全局规划,也就是从 A 点到 B 的规划,这部分是根据导航地图完成的。在这个基础上做一个车道级的路径规划,这部分是相对定位它更多是想知道一辆车在一个小区域里面 1-2 公里范围内,跟车周围的信息。所以对于定位精度的要求会不太一样,在全局里面可能只需要 3-10 米的精度就行,对于车道级定位需要达到 0.2 米的精度水平。

在相对定位用到的技术,包括算法和多传感器融合,比如摄像头或者激光雷达相对定位的算法。前面那段全局定位是我们比较通用的 GPS,IMU,轮速得到一个位置,这个精确位置信息放在地图里面就会变成相对的位置,相对车道线,相对路边的位置。这个相对位置再跟摄像头,跟 ADAS,激光雷达做一个匹配,最终得到一个更精确的相对位置给到域控做后续的处理。

定位有三种思路,松耦合,紧耦合,深耦合,主要框架是类似的。输入信息里面数据的采样频率是不一样的,比如车辆信息大概是 20Hz,还有 IMU 信息可以是 200Hz,GPS 信息是 10Hz 左右。对导航定位的数据耦合来说最主要输出的需求是通过 IMU 得到用于预测的信息,然后反馈给 GPS 做紧耦合和深耦合。至于 GPS 和车速,这里面的作用主要是测量的作用,给 IMU 信息做一个更新,所以我们可以认为 IMU 的数据是整个导航定位必要的信息。如果我们拿到一个高精度的 IMU 就可以提供高精度高质量的定位输出结果。紧耦合、深耦合系统在进行 GNSS 观测量预测的时候需要 EKF 反馈的预测信息,这个信息也是通过高精度 IMU 的数据进行反馈的,所以 IMU 高精度的预测对紧耦合和深耦合来说是非常关键的点。

我们再仔细分析一下紧耦合和深耦合的区别,紧耦合就是给周跳检测提供一个预测信息,把一些错误的卫星信号滤掉,再基于正确的卫星信号基础上做模糊度的固定。这里面也会给模糊度定位提供更高效的结果。如果是深耦合,根据 INS 提供的高精度位置信息,不仅进行周跳检测,还进行卫星跟踪和捕获,减少卫星误跟踪,提供更多有效信息,模糊度的固定解率。可以看到在整个网络里面,对于位置信息和观测量预测,这是对紧耦合和深耦合重要的地方,所以如果把这个预测做好,那紧耦合和深耦合就做好了。如果我们用了一个比较差的 IMU,预测信息可能就会发生一些下降,特别是这个 IMU 的信息对周跳检测能力比较差,超过一个周长,那就失去了做周跳检测和跟踪捕获能力,达到的效果可能就跟松耦合一样了。

这里可以做一个对比,如果使用性能比较高的 IMU,在全开阔场景下,定位精度由 GNSS 板卡性能决定的。对于全遮挡的场景来说,定位精度由 IMU 性能决定,这样的话与耦合方式关系不太大。但是大部分场景来说也有遮挡,半遮挡场景的确紧耦合和深耦合可以提供很好的提升,因为它可以把里面看到的很多干扰项,包括错误的观测量信息过滤掉,从而实现固定检测率提升。

但是有一个情况,我们是有很多预测信息反馈给前端紧耦合和松耦合滤波器里面,包括周跳检测的内容,如果给到的反馈信息有问题的时候,那在更糟糕情况下,RTK 效果就会降级,这一点是需要我们去考虑的地方。

因为对于紧耦合和松耦合,IMU 和 GPS 信息是非常紧密的,它是相互反馈的过程,如果有一条回路有问题,整个反馈就会存在负反馈效果,就会导致整个效果变得更差。这里我们就需要对反馈回路进行分解。

这是我们做的紧耦合的实测验证,这个图主要是展示了在固定解情况下各个信息的残差,正常来说大部分场景都是小于 0.3 个波长,在这个时候效果还是可以,特别是开阔环境下,不管是只用 RTK 的效果,还是 RTK 加低精度 IMU,或者 RTK 加上高精度 IMU 效果差不多,残差差不多,没有什么区别。这一点也验证了刚才提到的观点,就是说在开阔环境下,不管是什么耦合都差不多。

当然对于其他的场景,高精度 IMU 它的作用就发挥出来了。对于非开阔场景是会超过 0.3 个波长的残差这就说明在这些观测量里面的数据有些是有点问题的,而且我们不能通过只使用 RTK 这种方法很好地把它过滤掉。如果加上低精度 IMU 的确会对这些信息进行过滤,但不是非常干净,因为通过低精度 imu 得到用于预测的反馈信息,是比较差的,但是如果我们换上更好的 IMU 这个预测就比较准,这样的话更有可能把那些残差比较大的信息过滤掉,最终的结果不管是从 RTK 固定解率还是 RTK 固定精度都会得到一个提升。

这个通过高架桥的场景就更复杂了,可以看到在过高架时,中间有一段信息变少,在前后有很多密密麻麻的飞点,如果使用了 IMU,特别是高精度 IMU 对这部分飞点比较大的改善。但对于低精度的 IMU 来说,固定解的效果不是非常佳,因为不能 100% 把一些飞点去掉。还有其他场景,包括城市道路主干道,双线六车道路线,也有类似的飞点存在,用不同的 IMU 得到最终得到的结果是有差异的,这个结论跟刚才的结论是比较类似的。在高架下也有这样的情况。

那么,紧耦合需要怎样的 IMU 保证很好的效果,什么样的 IMU 才能让紧耦合实现比较好的效果?这里大概讲一些原理。基于 RTK 来说做了双差,就是卫星到接收机的距离减去卫星到基站的距离这样一个过程去实现它的模糊度固定。在减掉之后剩余部分就是右图,可以通过三种方式来表示。第一种是卫星到接收机距离减卫星到基站距离(蓝线),我们通过预测方法,IMU 方法,因为卫星接收机 R-R 是未知的,是我们想求的项,在这个基础上可以通过 IMU 做一个预测,得到一个接收机的位置,但这里面存在 IMU 预测的误差,就是 R-RIMU 那部分。

这部分误差是由 IMU 预测能力决定的,所以这一点就是今天比较重要的地方。第三条线是通过观测量,就是通过卫星接收机得到一些信息得到的,第三条线里面我们想拿到灰色部分,也就是模糊度,就是说只有把模糊度那部分估计准了,最终定位就会准了。我们就得到这样一个结论,就是模糊度的估计预测是由 IMU 误差和观测量噪声误差决定的。

如何想要得到更好的估计模糊度误差,需要模糊度估计误差小于 0.2 波长,这样才可以有效剔除异常卫星信号。但是这里有三个频段,L1 19cm,L2 24cm,L3 26cm,当我们要选择最严格的 L1 频段,最终定位精度是 3.8cm。再分开看观测量误差平时在做 RTK 的时候精度要求是 1cm,所以这里面就得到一个结论,IMU 预测误差需要小于 2.8 厘米,这是我们需要对 IMU 的定位性能指标的要求。

刚才提到了 GNSS 更新频率是 10Hz,对应的时间间隔是 0.1 秒,那么问题就会变成,对于 IMU 预测来说难点是经过 0.1s 时间内误差能偏多少,这是我们需要分析的地方。在车速 120km/h 情况下,行驶距离是 3.3m,这里面会提到 2.8cm 误差,那这个误差可能就分解到一个前项部分,车走得快走得慢那是前向误差,这部分就会跟车速度的标度误差相关 k。对于第二部分,是俯仰角,就是车头是朝上还是朝下,如果是朝下就会产生一个重力向的误差。还有一个误差是航向误差,如果往左或者往右偏也会发生航向误差,这三个误差就构成了刚才提到的 2.8cm,所以最终问题变成。我们需要分析,IMU 的航向误差有什么构成的?俯仰角误差是什么构成的?

这三个误差其实是相互耦合的过程,如果有一个误差变差了,其他两个误差就需要有更高精度。比如速度误差是千分之一,千分之二,千分之三,对俯仰角和航向误差是不一样的。因此我们可以得出这样一个结果,紧耦合高精度 IMU 推算误差小于 2.8cm,速度误差小于 0.2% 时,航向角误差要小于 0.3deg,俯仰角误差要小于 0.36deg。

通过构建 YAW 的误差方程,得到陀螺不稳定性、随机游走、全温零偏、标度误差的性能需求,航向角误差跟陀螺不稳定性,全温零偏,标度误差相关。但这些误差和航向角误差是由什么决定的?就是我们平常说的一个加强平均的效果。不管有 RTK,还是没有 RTK,我们航向角总是会存在偏差,这个偏差不会因为 RTK 更新频率从 1Hz 变成 10Hz 而消失。

我们再分解俯仰角误差,它的原理就是通过加速度 G,测量重力方向做一个俯仰角,对于 0.36 度这样一个俯仰角误差要求,需要 2mg,这样就得到一个结论。如果我们想要一个好的紧耦合效果,我们需要一个好的 IMU,好的 IMU 就需要对陀螺仪加表的误差提出一个要求。

介绍一下产品情况,导远电子主要有 INS 组合定位总成和 Map-Box 地图定位总成,主机厂可以根据整车架构的要求,地图数据想放在哪个控制器里,可以选择不同的产品。组合定位总成从 2019 年开始,当时主机厂的要求是需要做到通过车规,而到今年慢慢的大部分主机厂客户都需要满足功能安全的要求,。组合定位系统可以提供精准的位置和可靠位置和高性能的位置。

Map-Box 地图定位总成是在组合定位基础上增加了地图信息,可以实现更高精度的定位,因为增加了视觉或者激光雷达的信息融合,可以提供更高精度的位置。

这里是一些我们的产品测试结果,包括俯仰角和航向偏差统计值,可以看到我们的产品是满足前面提到的需求的,包括 0.3 度航向角误差精度和 0.36 度俯仰角误差精度的要求。

介绍一下导远电子紧耦合的算法,基于松耦合基础上做了很多反馈回路,包括给 IMU,轮速,GNSS 各个反馈,实现了紧耦合的效果。我们提供了组合定位总成和地图盒子总成,很多合作伙伴给了我们很多帮助,包括千寻,六分科技,中海达,和芯星通,司南导航等;在高精度地图里面有百度阿波罗,四维图新,易图通等和我们一起做了很多实质性的合作。

最后介绍一下公司,导远电子具备提供战术级惯性器件,高精度融合定位算法,高安全冗余高精度融合定位解决方案的能力。车规资质齐全,具备 AEC-Q100 汽车级芯片认证,ASPICE 汽车软件开发,IATF16949 汽车体系认证,ISO26262 汽车功能安全。目前我们已经向乘用车用户交付超过 10 万套的高精度组合导航产品,产品的性能和品质经过严格的车规测试及大规模的用户使用验证。

我今天的分享就到这里,谢谢大家。

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