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隨著科技的不斷發展，自動駕駛技術日趨成熟。車輛通過感知周圍世界來進行自主導航，但這一切都基于對車輛定位精確性和安全性的承諾和保障。為了實現自動駕駛汽車的各種復雜功能，精確而又可靠的位置信息開始變得不可或缺。
感知傳感器作為自動駕駛主動決策的主要信息來源，可以感知車輛周圍的世界。包括雷達，激光雷達，紅外，超聲波和攝像機視覺等，但所有這些都需要強大的計算能力作為支撐后盾。
導航系統能夠告訴自動駕駛汽車它們在哪里，它們需要去哪里。這些系統由GNSS/GPS接收機和INS(慣性導航系統)組成，而慣導系統包括慣性運動傳感器和來自里程計和轉向傳感器的輸入。
長期以來，基于MEMS的慣性傳感器(如陀螺儀和加速度計)已作為分立元件應用于車輛的碰撞檢測、安全氣囊彈出和電子穩定性控制。使用MEMS或光纖技術的高端IMU(慣性測量單元)通常用于飛機和戰術制導系統，其性能比傳統MEMS傳感器高出10到1,000倍。
隨著自動駕駛汽車技術和安全標準的進步和完善，IMU和INS所需的定位精度已接近航空航天和戰術級設備標準——統一且可靠的厘米級精度，而非米級精度。
截止目前，能夠達到這種性能水平和安全性的IMU對于汽車等大批量市場來說依舊十分昂貴。但現在我們看到了設計和制造方面的創新，能夠使高性能IMU技術在廣泛的自動化應用和工業應用中更具價格優勢。
為什么是IMU？
IMU是一個電子模塊，通過集成多個慣性傳感器以生成沿多個軸或自由度的加速度和角速度測量值。六自由度(DOF)IMU由三軸陀螺儀和三軸加速度計組成。使用擴展卡爾曼濾波器(EKF)將這些傳感器隨時間變化的測量值進行組合，可以進行高精度的位置，速度，姿態或方向計算。航姿參考系統(AHRS)將磁力計讀數與IMU數據相結合，以計算航向，側傾和俯仰。INS添加了GPS以跟蹤物體的位置，方向和速度。
在典型的自動駕駛汽車應用中，INS結合交通路線、高清地圖以及感知傳感器系統來確定車輛路線以及如何進行導航。當所有系統在良好的環境條件和衛星覆蓋范圍內正常運行時，帶有傳統汽車級IMU的INS通常可提供足夠的定位精度和可靠性，以確保安全運行。
然而，外部條件往往并不理想。通常，由于城市峽谷、隧道、立交橋、多路徑誤差或衛星覆蓋范圍較差時，GPS信號會丟失或減弱。除此之外，車輛還可能會遇到其他棘手的狀況，例如降水或反射面，這可能會影響相機、激光雷達或雷達系統數據的性能和完整性。
當用于導航的其他傳感器數據異?；蛘哂捎诃h境原因中斷時，導航任務會轉向于依賴航位推算系統。這時，自動駕駛系統主要依賴于IMU，車輪輪速傳感器以及視覺傳感器。此時，使用合適級別的IMU就尤為重要，無論環境條件如何，IMU都能持續感知并提供位置信息。
MEMS器件中固有的偏差和漂移誤差會給系統帶來一定的負擔，需要及時消除。另外，沒有被補償消除的誤差會累積成位置誤差，而在溫度和時間上經過嚴格校準的高端IMU可以大大減少這些誤差源。內置冗余的IMU可提供更高精度的位置估計，并為整個自動駕駛汽車系統和傳感器融合網絡帶來更高的安全性、完整性和可靠性。
實時動態
在精密INS定位中另一個令人矚目的發展趨勢是GNSS RTK(衛星導航實時動態定位)技術的出現和發展。RTK與IMU數據適當融合后，可將GPS定位精度提高100倍，從米級精度提高到厘米級精度。RTK技術通過消除電離層和對流層延遲，多徑，衛星時鐘和星歷誤差(由GPS接收器在位置計算中使用衛星的位置造成的誤差)來完善從GPS信號接收的位置數據。 RTK系統使用測量級基站，該基站通過蜂窩信號向移動站(移動的物體或車輛)廣播校正。通過復雜算法和卡爾曼濾波器將校正數據與GPS和IMU數據融合，來實時輸出流動站的精確位置。
截至目前，RTK和其他類似服務仍需高昂的價格和漫長的獲取時間。因此，它們主要用于農業，土地調查和施工應用。隨著自動駕駛汽車的普及及其對精確定位的需求，催生了可跨地域擴展的新型RTK軟件，該軟件經濟實惠，易于集成，并優化補充了自動駕駛汽車傳感器融合定位導航功能。
對于任何一輛自動駕駛汽車來說，精確地了解自己的位置和周圍環境、目的地以及如何到達目的地都至關重要。盡管當下尚不確定無人駕駛汽車何時會成為消費產品，但這項技術已經在一些行業領域得到了廣泛應用。結合先進的IMU和RTK，有望進一步提高和完善系統性能、安全性和完整性，早日使慣性導航系統實現大眾化。
(原標題：為自動駕駛汽車提供更精準的定位 下一代慣性測量技術能夠以厘米級精度確定自動駕駛汽車的位置)
浙公網安備 33010602000006號
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