多传感器融合的方案基本已经成为自动驾驶最主流的方案之一,惯导基本被作为了这套系统中的一个辅助传感器。

我们近期接触的羲朗科技主要提供低成本高性能的自动驾驶惯导产品,他们认为,低成本高性能的惯导系统在自动驾驶系统中的价值被低估了:可以同时获取绝对导航信息和相对导航信息的惯导系统,实际上是各传感器之间链接的唯一纽带,理论上应该成为自动驾驶系统中信息融合的中枢,发挥更大的价值。

我们认为这个观点很有意思,于是也对羲朗科技进行了访谈,以问答的形式梳理了羲朗科技对于惯导系统及自动驾驶行业的认识。

以下为正文。受访人为羲朗科技CEO李刚。

智能网联汽车视觉传感器的种类(多传感器融合成自动驾驶主流方案的当下)(1)

1、现阶段惯导在自动驾驶系统中提供了什么价值?

惯导系统可以同时获取绝对导航信息和相对导航信息,为自动驾驶车辆提供定位导航支持,这是其他传感器所不具备的。

自动驾驶汽车作为道路交通体系的一员,首先要能做到的就是先判断周边是否有障碍物,自身的行驶是否会对其他交通参与成员产生危险。这就需要所谓的定位导航。

当前多传感器融合的方案是自动驾驶最主流的完成“导航”方案之一。以百度Apollo平台为例,其方案中自动驾驶车辆的导航传感器包括视觉、激光雷达、毫米波雷达以及组合惯导等。这些传感器主要用来帮助车辆自助完成所谓的“定位导航”。

各类传感器在其中发挥的作用如下图所示。

智能网联汽车视觉传感器的种类(多传感器融合成自动驾驶主流方案的当下)(2)

其中,惯导系统提供的是以经度、纬度、高程为信息的绝对导航数据,这些数据可用于生成地图,同样可以直接与地图匹配。惯导与地图匹配的信息形式多样包括航向匹配、高程匹配、坡道匹配、道路法向匹配等,所以说,惯导系统先天具有获取绝对导航和相对导航的信息优势。

再次以百度Apollo平台为例,其方案对惯导和GPS/北斗进行信息融合后,可以提供经度、纬度、高度等常规导航所用的位置信息,同时可为激光雷达提供位置和姿态信息,辅助激光雷达建立点云三维坐标系统。

智能网联汽车视觉传感器的种类(多传感器融合成自动驾驶主流方案的当下)(3)

2、为什么说惯导系统必不可少?

不同传感器各有优劣,自动驾驶汽车安全行驶,必须保证多种传感器协同工作并确保有冗余探测信息。对于L4及以上的自动驾驶汽车,惯导为主体的POS系统(Position Orientation System)必不可少。

在高度自动驾驶系统中,对于道路信息的感知将不止于简单的高精度位置,还要实时计算道路曲率、坡度、航向信息,提供给决策控制系统,从而根据车辆行驶状态,实时调整动力输出,确保车辆平稳运行。

而惯性导航系统除了可以获得车辆的位置和姿态外,还能够实时、准确的测量车辆坐标系(一般定义为车辆右方是X轴,车头方向是Y轴,车顶方向是Z轴)内三个方向的加速度、角速度等信息,供决策控制系统精准控制车辆。

因此基本可以断定,L4及以上的自动驾驶汽车,需要10-30cm的定位精度,并将POS与高精度地图信息融合。

3、为什么说惯导在自动驾驶系统的价值被低估了?

惯导具有输出信息不间断、不受外界干扰等独特优势,可保证在任何时刻以高频次输出车辆运动参数,为决策中心提供连续的车辆位置、姿态信息,这是任何传感器都无法比拟的。事实上,理论上来说,惯导有潜力成为信息融合的中枢。

惯导可在车辆运行过程中提供连续测量信息,将视觉传感器、雷达、高精地图与POS系统再度进行更深层次的融合。POS系统贯穿其中,为自动驾驶车辆提供各传感器所需的交班条件,一方面可以修正惯导剩余残差,另一方面可以提高车辆在车道内的相对精度,将其他传感器的相对测量信息与地图数据融合,即使有部分路段卫星信号受到遮挡,仍可维持厘米级精度。

惯导系统可以实现100Hz以上的数据更新率,在高精地图数据支撑下,可以对固定交通标志、道路特征等信息转化为相对距离信息,通过姿态信息可将相对距离和相对速度转化到车体坐标系或道路坐标系中。如下图所示, POS系统与高精地图相结合,并由POS对视觉、雷达测量信息进行高精度递推。

事实上,惯导的中枢价值已经在导弹中得到了应用。以近期美国对叙利亚导弹打击为例,美军动用战斧导弹,可实现对目标的精确打击。目标点一般通过卫星侦查获取目标影像信息,弹上惯导根据装订的目标概略位置信息发射,惯导 GPS组合制导方式下将导弹控制飞行至目标区域,并为后续图像匹配提供交班条件,实现精确打击。

4、惯导若被用于自动驾驶汽车可能还会发挥哪些作用?

惯导在各类自主运动体中就好比我们人类的小脑等运动感知系统,可以为运动体提供运动过程的平衡感和方向感。惯性导航系统具有以下独特优势,很可能在未来自动驾驶系统发展中可以发挥更大的作用:

① 数据不间断

高频连续输出和不受外界干扰的特性,造就了惯导系统作为各类传感器数据纽带的先天优势。

② 传感器之间的纽带具有唯一性

基于陀螺、加速度计的惯性导航系统,输出的加速度、角速度信息经过积分和坐标变换后可直接与雷达、视觉、车辆轮速计等传感器输出距离信息进行信息融合,其他传感器之间则难以直接进行数据融合。

③ 信息融合高可靠

通过先进的信息融合策略和容错算法,可在多源信息融合过程中自动识别并剔除超出传感器统计误差的野值或异常数据,提高整个导航系统的可靠性。

羲朗科技判断,在未来的发展中,惯性导航系统有潜力作为自动驾驶汽车导航传感器的信息融合中心,以紧耦合的方式兼收各类传感器数据,在实时滤波的基础上,进一步通过融合递推的方式对各类传感器信息进行预测,可以更大程度提高导航系统应用效率,提升整个系统的综合性能。

5、为什么惯导在自动驾驶系统里的作用会被低估?

惯导之所以被低估与此前业内一直没有低成本、高性能、可量产的方案有关。数十万元的价格,对于年产量以百万计的汽车行业来说是不能接受的。

惯性导航技术由于早期一直应用于军事用途,受造价昂贵、生产周期长、维护成本高等条件限制,难以在民用领域推广。这一技术最先应用于火箭制导,美国火箭先驱罗伯特.戈达尔( ROBERT GODDARD )试验了早期的陀螺系统。二战期间经德国人冯布劳恩改进应后,应用于 V-2火箭制导。战后美国麻省理工学院等研究机构及人员对惯性制导进行深入研究,从而发展并应用于飞机、火箭、航天飞机、潜艇。

其实,早在十多年前,以低精度(相对于军用而言)的惯导与高精度GNSS实时动态差分(RTK)技术构成的POS系统产品已经十分成熟,广泛应用于精确测绘等工业领域,符合自动驾驶汽车的精度需求。但是,其数十万元的价格,对于年产量以百万计的汽车行业来说是不能接受的。现今,各大公司试验用的自动驾驶汽车装有价格昂贵的惯导,路测尚可勉强接受,量产就难以消化了。

6、为什么惯导系统此前很难做到低成本高性能?

陀螺仪漂移精度1°/h量级的mems惯导是当前应用于自动驾驶汽车的行业产品代表,虽然这种mems器件与手机中使用的廉价器件所采用的生产线类似,但其封装以及标定误差参数所需的测试时间和测试设备大幅度提高产品成本,使其销售价格一直居高不下。

此外其核心技术只掌握在以挪威Sensors公司为代表的少数几家公司手上,另外最先进的高精度RTK GNSS接收机技术也掌握在以NovAtel为代表少数几家公司手中。NovAtel SPAN组合导航产品价格高达20余万元人民币,成本令人咂舌。

7、如何才能开发低成本高性能的惯导系统?

开发低成本高精度的mems惯导,满足自动驾驶汽车行业应用的要求,除了掌握高精度mems器件生产线及其误差标定技术外,实现惯导与自动驾驶汽车传感器、地图信息的全面融合,是提高POS系统性价比的重要途径。

此外,要真正在自动驾驶领域商用,还需要考虑很多实际的情况。以我们公司(北京羲朗科技有限公司)的产品为例,产品中考虑了惯导安装位置与GNSS天线安装位置在车辆纵向、横向的安装关系,惯导与车辆实际转弯中心的相对安装关系,这些都是在车辆运动过程中通过细致的算法自动标定完成的,增加了这样的功能可以降低系统集成的负担。

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