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無人駕駛技術(shù)入門(三):無人車傳感器 GPS 深入剖析

上一次的分享里,我對百度 Apollo 計劃的技術(shù)框架做了介紹,如圖。

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如果要完成 Apollo 1.0 的“封閉場地尋跡自動駕駛”功能,需要解決一個重要的問題:我(無人車)在哪?

“我在哪”這個問題,在 Apollo 1.0 的架構(gòu)中完全依賴 GPS(全球定位系統(tǒng)) 和 IMU(慣性測量單元)。

今天的分享,我會用盡可能簡單的語言,介紹GPS的原理及特性,并談一談,為什么無人車的定位不僅要依賴GPS,還依賴IMU。我會在下次的分享中,著重地介紹IMU的功能。

GPS定位原理很簡單

GPS是全球定位系統(tǒng)(Global Position System)的簡稱,常見于汽車、手機中。民用GPS的定位精度在10~20米之間,這是為什么用手機的GPS定位,有時候明明在陸地上,卻被認為在河里的原因。

GPS定位的原理很簡單,叫做三角定位法(Triangulation)。原理如圖:

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裝在無人車上的GPS接收機,首先量測無線電信號到達衛(wèi)星的傳播時間,再將傳播時間乘以光速,即可得到當(dāng)前GPS接收機到達衛(wèi)星的距離,有了距離,就可以根據(jù)幾何原理求得位置了。

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若已知GPS接收機到達1號衛(wèi)星和3號衛(wèi)星的距離,那么1號和3號衛(wèi)星根據(jù)距離產(chǎn)生兩個球體(圖中綠色和藍色的球體),兩個球體的相交的部分為圓形,該圓形與地球表面靠近的任何一個點都有可能是當(dāng)前無人車(GPS接受裝置)的位置。

因此僅根據(jù)這兩個距離信息,還無法確定當(dāng)前無人車的具體位置。此時通過引入第三個衛(wèi)星的距離,就能較為準(zhǔn)確地確定無人車的位置。這就是三角定位法的原理。

GPS定位精度不太夠

根據(jù)上面的介紹,只要得到無線電信號達到三顆衛(wèi)星的傳播時間,似乎就能計算得到無人車的位置。

可是工程問題永遠沒有理論計算那么簡單!

在空曠且云層稀薄的情況下,無線電信號的傳播時間乘以光速確實與實際的距離接近。

但無線電信號的傳播時間多少會受到傳播介質(zhì)的影響的。諸如云層的稀薄情況、天氣好壞等都會影響到傳播時間,進而影響到距離的計算。距離不準(zhǔn),得到的定位結(jié)果當(dāng)然也不準(zhǔn)了。

為了降低天氣、云層對定位的影響,工程師們引入了差分GPS的技術(shù)。如下圖所示:

image4.jpeg

在地面上建基站(Base Station),基站在建立時,可以得到基站的精確位置信息(經(jīng)緯度)。同時基站具有接收衛(wèi)星信號的功能。

當(dāng)基站的GPS接收機與車載GPS接收機相距較近時(<30km),可以認為兩者的GPS信號通過的是同一片大氣區(qū)域,即兩者的信號誤差基本一致。根據(jù)基站的精確位置和信號傳播的時間,反推此時天氣原因?qū)е碌男盘杺鞑フ`差,之后利用該誤差修正車載的GPS信號,即可降低云層、天氣等對信號傳輸?shù)挠绊憽?/span>

使用差分GPS技術(shù),可以使無人車的定位精度從10米級別提升至米級。

差分GPS可以解決定位的精度問題,但是解決不了遮擋和反射問題。

當(dāng)無人車在高樓林立的環(huán)境中行駛時,這就會發(fā)生如下問題。

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1.信號丟失

GPS接收機在高樓周圍,很容易失去某一方向、所有的衛(wèi)星信號,僅依靠另外三面的衛(wèi)星信號求得的定位結(jié)果,在精度上很難滿足無人駕駛的需求。

2.多路徑問題

在高樓周圍也可能導(dǎo)致原本收不到的衛(wèi)星信號,經(jīng)過大樓樓體的鏡面反射被接收到,這種信號被稱為多路徑信號(Multi-Path Signal)。從圖中可以看出,根據(jù)多路徑信號計算得到的距離會明顯大于實際距離。而無人車是很難判斷,當(dāng)前接收到的信號是單路徑還是多路徑的。

鑒于以上各種原因,可以看出,單靠GPS這一種傳感器,無人車在復(fù)雜場景中,很難實現(xiàn)精確定位。

GPS定位頻率不太高

GPS定位的頻率不怎么高,只有10Hz,即100ms才能定位一次。

通過一個簡單的例子,說一說為什么10Hz不夠高。

假設(shè)一輛汽車正以72km/h(20m/s)的速度在路上直線行駛,GPS定位的周期為100ms,則一個周期后,汽車相對于前一次定位的結(jié)果移動了20m/s * 0.1s = 2m,即兩次的定位結(jié)果相距2米。

如果無人車行駛在一條有曲率的路上,那就意味著,每隔2m,才能根據(jù)自車所在的位置,進行一次控制(方向盤轉(zhuǎn)角、油門開度等)的計算。這種控制頻率下的車輛行駛效果如下圖。無人車在實際軌跡兩側(cè)忽左忽右,無法精確地沿著軌跡行駛。

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相對于理想情況下的控制方法,無人車的行駛軌跡應(yīng)當(dāng)如下圖,保持極高頻率的定位和控制,每走一小步,都重新進行控制的計算,并執(zhí)行控制。

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為了解決GPS頻率太低所帶來的問題,工程師引入了其他傳感器信號(IMU、激光、視覺)用以提高無人車的定位頻率。

這些輔助手段如何實現(xiàn)會在以后分享給大家。

小結(jié)

上面的分享不僅介紹了GPS的原理(三角定位)及特性(精度、頻率),同時也從無人車控制的角度,討論了為什么僅有GPS無法滿足無人車的定位要求。

如果你想對GPS的信號接口有更為細致的了解,可以參看Apollo公開的proto文件。鏈接如下:ApolloAuto gnss.proto。我會在以后的軟件部分著重分析這些proto文件,敬請期待。

我將在下一次分享中介紹IMU如何與GPS相輔相成,實現(xiàn)無人車的穩(wěn)定定位。

參考資料:

圖片出處:https://www.nationalgeographic.org/photo/triangulation-sized/

圖片出處:http://what-when-how.com/gps-with-high-rate-sensors/carrier-smoothed-code-gps/

圖片出處:https://www.e-education.psu.edu/geog862/node/1721

來源:第一電動網(wǎng)

作者:自動駕駛_陳光

本文地址:http://www.medic-health.cn/kol/63719

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自動駕駛_陳光

曾任職于上汽智能駕駛部,現(xiàn)就職于百度智能汽車事業(yè)部 微信公號:自動駕駛干貨鋪 知乎專欄:無人駕駛干貨鋪

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