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惯性测量单元IMU及惯性导航系统INS在无人驾驶上的应用

惯性测量单元IMU及惯性导航系统INS在无人驾驶上的应用

  • 分类:行业聚焦
  • 作者:
  • 来源:
  • 发布时间:2020-05-14
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【概要描述】

惯性测量单元IMU及惯性导航系统INS在无人驾驶上的应用

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  • 分类:行业聚焦
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  无人驾驶是汽车产业与人工智能(AI)、物联网、云计算等新一代信息技术深度融合的产物,是一个庞大而且复杂的工程,涉及的技术很多。同时它也是当前汽车行业与出行领域智能化和网联化发展的主要方向,已成为各国争抢的战略制高点及热点。
  高精度行车定位技术以及高精度地图技术是无人驾驶汽车的两项核心技术,也是无人驾驶破局的关键点。其中,精度定位的误差须达到厘米级。面对复杂的动态行驶环境,无人车仅通过GNSS进行定位,误差为米级,而如果误差超过几十厘米,发生事故的风险很大,对于在有限宽度高速行驶的汽车来说,这样的误差很有可能是致命的。因此我们必须借助其他传感器来辅助定位,增强定位的精度,其中主要包括惯性导航系统。
  在无人驾驶定位系统中,惯性导航系统主要有两个作用,一个是在GNSS信号丢失或者信号弱或信号受到干扰的情况下,暂时填补GNSS留下的空缺,用积分法取得最接近真实的三维高精度定位。中国大城市高楼林立,卫星导航信号还是有很多无法覆盖的地方,特别是以北京为代表的北方高纬度地区。
  惯导另一个作用是配合激光雷达。GNSS+惯性导航系统为激光雷达的空间位置和脉冲发射姿态提供高精度定位,建立激光雷达云点的三维坐标系。通过(惯性测量单元)IMU、惯性导航系统、编码器和GNSS,得到一个预测的全局位置。当激光雷达实时扫描单次的点云数据后,结合单次的点云数据进行匹配,并进行特征提取。这些特征包括路沿、车道线、高度等周围点线面的特征。对于高精度地图,提取过特征与实时提取的特征进行匹配,最终得到精准的车本体速度,完成激光雷达的定位。

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