IMU惯性测量单元在自动驾驶系统的重要性

IMU的关键优势,在于它在任何天气和地理条件下都能正常工作。作为一个独立的数据源,它可用于短期导航,并验证来自其他传感器的信息。

  目前,L4级自动驾驶汽车已经出现。在美国亚利桑那州凤凰城的路上,数十辆Waymo One旗下自动驾驶汽车已经投入试运行。为了安全起见,车内配有一名备用司机。但随着技术的优化和升级,未来司机以及方向盘、刹车和油门等控制装置将不复存在。

IMU惯性测量单元在自动驾驶系统的重要性

汽车惯性测量单元,资料图

  整体来说,目前,自动驾驶汽车尚处于测试阶段,实现大规模商用化依旧困难重重。在成本、安全性、使用寿命上都有待大幅改进,更不用说通过复杂的市场审批和监管了。而且,实现自动驾驶的传感器解决方案仍存有争议。埃隆·马斯克和特斯拉认为不需要激光雷达,但这似乎与其他所有人的观点背道而驰。

  激光雷达的最大问题是成本高居不下。马斯克认为既然人开车不需要激光雷达,那么没有激光雷达的人工智能系统,也可以实现自动驾驶。在特斯拉2019年4月举办的自动驾驶投资者日上,马斯克就表示,特斯拉的Full Self-Driving全自动驾驶系统(无激光雷达)将在2019年底完成开发,到了2020年第二季度,可让用户实现自动驾驶;同时特斯拉计划在2020年推出Robotaxi服务。在不久的未来,我们就会知道马斯克本次预测的准确性。

IMU惯性测量单元在自动驾驶系统的重要性

  这些自动驾驶传感器或多或少存在一些盲点,这就使得传感器性能的重叠和数据的融合,显得至为重要。例如,当激光雷达受到恶劣天气干扰时,雷达和红外摄像机可保证自动驾驶系统的感知功能。

  GNSS(全球导航卫星系统)是自动驾驶系统的一个核心要素。GNSS通过两种增强改正模式,RTK(实时动态)和PPP(精确点定位),极大地提高了GNSS的精度,将定位精度从几米提高至几厘米,当然,GNSS存在信号丢失和城市中心多路径等问题。在过去,RTK / PPP硬件成本和服务费用较高,但新型芯片模组及算法有望将其成本降低到大众市场水平。

  惯性测量单元(IMU),可作为传感器数据缺失时的有效补充。IMU利用内置的加速度传感器和陀螺仪,可测量三维线性加速度和三维角速度,根据这些信息,可计算出车辆的姿态(俯仰角和滚动角)、航向、速度和位置变化。IMU可用于填补GNSS信号更新之间的空白,甚至可以在GNSS和系统中的其他传感器失效时,进行航位推算。

IMU惯性测量单元在自动驾驶系统的重要性

ESC电子稳定控制系统系统,资料图

  IMU的关键优势,在于它在任何天气和地理条件下都能正常工作。作为一个独立的数据源,它可用于短期导航,并验证来自其他传感器的信息,也不会因为天气、透镜污垢、雷达和激光雷达信号反射或城市峡谷效应而失效。作为一个独立的传感器,IMU被视为补充和证实其他传感器数据的传感器,即最后的传感器,用于确保车辆行驶安全,并在其他传感器受损或失效时以可控的方式使车辆停止,因此,有人将IMU称为自动驾驶系统的定海神针。

  目前,市场上所有配备ESC(电子稳定控制系统)系统的车辆,都已配备了低精度低成本的IMU,而高精度IMU虽可满足自动驾驶惯性导航的性能要求,但过去数千美元的价格使其无法在汽车市场上大规模部署。目前,诸多业内企业正致力于将高精度IMU的成本降至100美元以下。

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