新能源汽車與智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù) 課件 第4章 高精地圖與定位

新能源汽車與智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)第4章

高精地圖與定位“十四五”時(shí)期國(guó)家重點(diǎn)出版物出版專項(xiàng)規(guī)劃項(xiàng)目新能源與智能網(wǎng)聯(lián)汽車新技術(shù)系列叢書(shū)中國(guó)機(jī)械工業(yè)教育協(xié)會(huì)“十四五”普通高等教育規(guī)劃教材課程負(fù)責(zé)人：靳文瑞譚理剛黃晉wrjin@本章內(nèi)容4.1高精地圖4.2適用于車輛駕駛的定位技術(shù)4.3慣性導(dǎo)航定位4.4地圖匹配定位4.5多傳感器融合定位本章內(nèi)容4.1高精地圖4.2適用于車輛駕駛的定位技術(shù)4.3慣性導(dǎo)航定位4.4地圖匹配定位4.5多傳感器融合定位4.1高精地圖自動(dòng)駕駛高精地圖概述自動(dòng)駕駛地圖指的是服務(wù)于自動(dòng)駕駛汽車的一類地圖。在現(xiàn)有自動(dòng)駕駛技術(shù)下,純粹依靠單車來(lái)實(shí)現(xiàn)全方位的感知和應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜環(huán)境的自動(dòng)駕駛決策仍然是一個(gè)難題。因此,實(shí)現(xiàn)高級(jí)別自動(dòng)駕駛需要高精度的交通環(huán)境信息來(lái)輔助。面向SAEL3~L5級(jí)的高度自動(dòng)駕駛地圖(HighlyAutomatedDrivingMap,HAD

MAP),其精度要求為1~10cm,相比精度為米級(jí)的普通地圖,具有更高的精度,因此在業(yè)內(nèi),高度自動(dòng)駕駛地圖也常稱為高分辨率地圖(HighDefinitionMap,HDMAP)或高精度地圖,簡(jiǎn)稱高精地圖。

高精地圖的定義用于自動(dòng)駕駛的高精地圖,是關(guān)于車輛環(huán)境數(shù)據(jù)和交通運(yùn)行數(shù)據(jù)元素的存儲(chǔ)和呈現(xiàn)結(jié)構(gòu)的。在車輛環(huán)境數(shù)據(jù)方面,高精地圖擁有精確位置信息、豐富道路元素的數(shù)據(jù);在交通運(yùn)行數(shù)據(jù)方面,高精地圖包含交通規(guī)則以及交通狀況等數(shù)據(jù)。4.1高精地圖高精地圖為智能駕駛提供先驗(yàn)知識(shí),擁有類似人腦對(duì)真實(shí)道路的整體記憶與認(rèn)知的功能,可以為智能汽車預(yù)知環(huán)境和交通中的復(fù)雜信息,規(guī)避駕駛潛在的風(fēng)險(xiǎn),是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的核心基礎(chǔ)。高精地圖兼具高分辨率與面向高級(jí)別自動(dòng)駕駛兩大特性。高精地圖通過(guò)精細(xì)化描述道路、車道線、路沿交通標(biāo)志等靜態(tài)與動(dòng)態(tài)信息,為自動(dòng)駕駛定位、規(guī)劃、決策、控制等應(yīng)用提供安全保障,是自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的核心與基礎(chǔ)。高精地圖作為無(wú)人駕駛領(lǐng)域的剛需,在整個(gè)領(lǐng)域扮演著核心角色,可以幫助汽車定位、預(yù)先感知路面復(fù)雜信息,結(jié)合智能路徑規(guī)劃,讓汽車做出正確決策。4.1高精地圖高精地圖的特點(diǎn)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,高精地圖具有如下3個(gè)公認(rèn)特性。絕對(duì)坐標(biāo)精度高(絕對(duì)坐標(biāo)精度指的是地圖上某個(gè)目標(biāo)和真實(shí)的外部世界的事物之間的精度)。豐富的道路交通信息元素,最重要的就是道路網(wǎng)的精確三維表征,如交叉路口的布局和路標(biāo)位置等,還包含很多語(yǔ)義信息,如交通信號(hào)燈顏色定義、道路限速信息、車輛轉(zhuǎn)彎開(kāi)始位置等。更新頻率高,提供最新、最準(zhǔn)確的靜態(tài)信息;提供實(shí)時(shí)的交通狀況、障礙物等動(dòng)態(tài)信息。這些特性使高精地圖區(qū)別于日常生活中一般導(dǎo)航地圖,高精地圖要求更高。高精地圖的作用高精地圖主要在高級(jí)別自動(dòng)駕駛中起到關(guān)鍵作用。

4.1高精地圖根據(jù)SAE對(duì)自動(dòng)駕駛的分級(jí),L2級(jí)及以下的低級(jí)別自動(dòng)駕駛是由人來(lái)完成全部或部分的駕駛動(dòng)作,由精度為米級(jí)和亞米級(jí)的ADAS地圖支持即可,而L3級(jí)及以上的高級(jí)別自動(dòng)駕駛,在某些或全部情況下由系統(tǒng)來(lái)完成所有駕駛操作,因此需要高精地圖,特別是L4、L5級(jí)的無(wú)人駕駛情況下,沒(méi)有人類駕駛?cè)私槿?高精地圖則是必備項(xiàng)。高精地圖主要從環(huán)境感知、高精定位、路徑規(guī)劃、車輛控制4個(gè)方面對(duì)自動(dòng)駕駛提供幫助。輔助環(huán)境感知

單純依靠車載傳感器實(shí)現(xiàn)全方位的準(zhǔn)確環(huán)境感知,對(duì)于現(xiàn)今的自動(dòng)駕駛技術(shù)仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)。高精地圖中包含的大量靜態(tài)道路信息,如車道線、道路邊界、交通標(biāo)志等,對(duì)實(shí)車環(huán)境感知是一個(gè)直接的補(bǔ)充。在車聯(lián)網(wǎng)語(yǔ)境下,高精地圖還能補(bǔ)充實(shí)時(shí)交通狀況、動(dòng)態(tài)障礙物等信息。利用高精地圖還可以實(shí)現(xiàn)部分環(huán)境元素的超視距感知。4.1高精地圖輔助高精定位

在城區(qū)中由于GNSS信號(hào)受到較多的干擾,其定位精度大大下降,不能滿足自動(dòng)駕駛的定位精度需求。此時(shí),可以利用高精度地圖來(lái)輔助高精定位。將地圖中的靜態(tài)的道路基礎(chǔ)設(shè)施和固定元素(常用車道線、燈桿、交通標(biāo)志等)與感知結(jié)果相匹配,就可以對(duì)GNSS給出的定位信息進(jìn)行糾正,從而實(shí)現(xiàn)高精度(厘米級(jí))定位。這對(duì)判斷自車所在車道、自車與車道的相對(duì)位置關(guān)系具有重要的意義。輔助路徑規(guī)劃高精地圖除了傳統(tǒng)的電子導(dǎo)航地圖提供的道路級(jí)宏觀路在規(guī)劃功能,還可以在車道級(jí)路網(wǎng)和交通狀況信息的協(xié)同之下,提供車道級(jí)宏觀路徑規(guī)劃的服務(wù)。高精地圖所提供的道路曲率、坡度、障礙物信息、交通規(guī)則相關(guān)信息(如限速信息、人行橫道)等,對(duì)局部路徑規(guī)劃具有一定輔助作用。車聯(lián)網(wǎng)語(yǔ)境下,高精地圖還能提供車輛、行人等動(dòng)態(tài)障礙物信息,對(duì)局部路徑規(guī)劃具有重要意義。輔助車輛控制高精地圖提供的道路曲率、坡度、交通規(guī)則信息等,可對(duì)汽車加速、并道和轉(zhuǎn)彎等控制動(dòng)作提供參考,對(duì)實(shí)際車輛動(dòng)力學(xué)控制提供輔助。4.1高精地圖自動(dòng)駕駛地圖制圖技術(shù)高精地圖制圖的基本環(huán)節(jié)包括靜態(tài)地圖構(gòu)建和動(dòng)態(tài)地圖構(gòu)建。在制圖過(guò)程中,需要進(jìn)一步明確動(dòng)態(tài)地圖與靜態(tài)地圖關(guān)系。此外,高精地圖更新也是制圖技術(shù)的一種延伸,使靜態(tài)元素與動(dòng)態(tài)元素都能保持比較合理的更新頻率,保證高精地圖的時(shí)效性。靜態(tài)地圖構(gòu)建靜態(tài)地圖數(shù)據(jù)加工主體環(huán)節(jié)可以分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)智能化處理、人工加工確認(rèn)、數(shù)據(jù)出品4個(gè)環(huán)節(jié)。圖1靜態(tài)數(shù)據(jù)加工主體環(huán)節(jié)4.1高精地圖數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集是一項(xiàng)龐大的任務(wù),需要投入大量的采集車收集用于高精地圖制作的源數(shù)據(jù),而且道路環(huán)境不斷變化,為保持高精地圖的“鮮度”,需確保每次環(huán)境發(fā)生變化時(shí),高精地圖均會(huì)得到快速更新以保證自動(dòng)駕駛汽車的安全性。數(shù)據(jù)采集的方式有集中制圖和眾包制圖兩種。集中制圖指的是圖商利用自己的專業(yè)采集車采集數(shù)據(jù),再統(tǒng)一進(jìn)行集中處理的方式;眾包制圖指的是利用普通大眾的車輛上搭載的雷達(dá)、相機(jī)等傳感器數(shù)據(jù)作為基本數(shù)據(jù)源進(jìn)行處理的方式。目前,地圖采集以集中制圖為主,部分初創(chuàng)公司以眾包制圖為主。采集車是數(shù)據(jù)采集的核心載體,搭載了激光雷達(dá)、攝像頭、IMU和GNSS等系統(tǒng)及傳感器設(shè)備。采集數(shù)據(jù)包括行車軌跡、圖像、點(diǎn)云等數(shù)據(jù),可以據(jù)此識(shí)別車道線、路沿、護(hù)欄、路燈、交通標(biāo)志牌等信息。這些原始數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、計(jì)算速度慢的特點(diǎn),且根據(jù)我國(guó)測(cè)繪法,需要對(duì)原始精度數(shù)據(jù)嚴(yán)格保密,此環(huán)節(jié)是后續(xù)數(shù)據(jù)處理、加工和出品的基礎(chǔ)。4.1高精地圖數(shù)據(jù)智能化處理

高精地圖生產(chǎn)中,對(duì)道路元素的識(shí)別要求較高,目前主流的方式為基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別算法進(jìn)行車道線、地面標(biāo)志線、交通標(biāo)志牌的識(shí)別,如Faster-RCNN、MaskR-CNN、YOLOV3、DeepLabV3等。利用激光雷達(dá)可以重建道路三維環(huán)境,并進(jìn)行道路要素提取與識(shí)別,以準(zhǔn)確反映道路環(huán)境并描述道路環(huán)境特征,不僅可以得到高精點(diǎn)云地圖,而且可以與影像融合處理,實(shí)現(xiàn)高精準(zhǔn)度的道路要素識(shí)別?；诩す饫走_(dá)點(diǎn)云和圖像多傳感器數(shù)據(jù)融合可以識(shí)別車道標(biāo)志、障礙物和交通標(biāo)志,自動(dòng)化率90%以上,相對(duì)精度可以達(dá)到20cm。對(duì)于誤識(shí)別、漏識(shí)別的要素需要進(jìn)行人工檢核與驗(yàn)證。然而,由于自動(dòng)駕駛對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量及精度的高要求(3σ,σ為方差),使得該環(huán)節(jié)對(duì)工具自動(dòng)處理的召回率、準(zhǔn)確率都尤為重要。召回率、準(zhǔn)確率越高,需要人工參與量越低,質(zhì)量越有保障。此環(huán)節(jié)是人工加工工作量的關(guān)鍵。4.1高精地圖人工加工確認(rèn)

由于自動(dòng)識(shí)別存在漏檢、誤差及錯(cuò)誤,需要增加人工加工確認(rèn)環(huán)節(jié)以保證地圖創(chuàng)建過(guò)程的正確性與完整性。通過(guò)自動(dòng)提取獲取的高精地圖數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)的圖像信息進(jìn)行比對(duì),尋找錯(cuò)誤并進(jìn)行改正,包括車道線識(shí)別是否正確,交通信號(hào)燈及標(biāo)志牌的邏輯處理,路口虛擬道路邏輯線生成涉及紅綠燈與相應(yīng)停止線的邏輯信息處理。此外,還需要為自動(dòng)化處理的地圖數(shù)據(jù)完善對(duì)應(yīng)的屬性信息,例如車道線類型、車道線顏色、車道通行狀態(tài)等屬性信息。但是,人工工作的介入也有可能帶來(lái)數(shù)據(jù)精度損失、質(zhì)量損失的風(fēng)險(xiǎn)。因此,此環(huán)節(jié)是數(shù)據(jù)處理的核心,也是數(shù)據(jù)質(zhì)量控制的必經(jīng)之路。數(shù)據(jù)出品

最后的數(shù)據(jù)出品環(huán)節(jié)主要的工作是轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式,以及提供地圖引擎和發(fā)布,最終形成具有統(tǒng)一規(guī)定格式并且能夠方便調(diào)用和讀取的高精地圖。經(jīng)過(guò)以上各步驟就能形成達(dá)到精度要求、符合標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、便于使用的自動(dòng)駕駛高精地圖。4.1高精地圖動(dòng)態(tài)地圖構(gòu)建動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)包含兩類來(lái)源的數(shù)據(jù),一類是交通狀況數(shù)據(jù),包括交通流量、事故情況、交通管制信息等;

另一類是通過(guò)車聯(lián)網(wǎng)上傳的高度動(dòng)態(tài)的車輛、行人等障礙物信息。通過(guò)基于車聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)分析可以獲取交通流量的信息,并以線要素的形式,作為道路的一種動(dòng)態(tài)屬性來(lái)進(jìn)行表達(dá)。交通事故信息則通過(guò)交通電臺(tái)和用戶上報(bào)的形式,作為點(diǎn)要素標(biāo)示于地圖中。交通管制信息則由當(dāng)?shù)氐慕煌ü芾聿块T發(fā)布,同樣以線要素的形式作為道路的屬性來(lái)進(jìn)行表達(dá)。此外,由于城市建設(shè)、封路、重大事件的影響等,交通規(guī)則有可能發(fā)生臨時(shí)性的變化,這些同樣需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行更新。第二類信息為高度動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),需要利用車聯(lián)網(wǎng)來(lái)進(jìn)行實(shí)時(shí)更新。這部分?jǐn)?shù)據(jù)可以由自動(dòng)駕駛汽車的車載傳感器來(lái)獲取,也可以由路側(cè)感知設(shè)備來(lái)獲取。然后,利用車聯(lián)網(wǎng)V2X,將車輛位置、車輛行駛(位置和速度)、車輛操作數(shù)據(jù)和行人位置以廣播方式通知其他相關(guān)車輛,每輛車在車載終端的動(dòng)態(tài)地圖上不斷更新周邊車輛的位置和行人信息,以實(shí)現(xiàn)高度動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的構(gòu)建。4.1高精地圖建立動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)與靜態(tài)地圖的關(guān)系建立動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)與靜態(tài)地圖的關(guān)系,同時(shí)根據(jù)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)中各要素的速度、運(yùn)動(dòng)方向,預(yù)測(cè)可能的方向,建立動(dòng)態(tài)地圖,進(jìn)而動(dòng)態(tài)地圖與靜態(tài)地圖疊加。汽車的動(dòng)態(tài)地圖數(shù)據(jù)與靜態(tài)地圖之間是相輔相成的,靜態(tài)地圖提供了基礎(chǔ)的道路和環(huán)境信息,而動(dòng)態(tài)地圖數(shù)據(jù)可以增強(qiáng)自動(dòng)駕駛汽車對(duì)于道路環(huán)境的感知和決策能力。汽車可以同時(shí)使用這兩類地圖數(shù)據(jù)來(lái)提高自身的自動(dòng)駕駛能力。地圖存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)表示地理實(shí)體的空間數(shù)據(jù)包含空間特征和屬性特征,對(duì)這些復(fù)雜特征的空間數(shù)據(jù),組織和建立它們之間的聯(lián)系,以便計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)和操作,這稱為地圖存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)?？臻g數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是空間地理信息數(shù)據(jù)呈現(xiàn)在計(jì)算機(jī)內(nèi)部的一種組織與編碼形式,抽象描述并表達(dá)了地理實(shí)體的空間排列及其空間關(guān)系等信息,適用于計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)、處理、管理的空間數(shù)據(jù)邏輯結(jié)構(gòu)。空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的具體實(shí)現(xiàn)為空間數(shù)據(jù)編碼,通過(guò)給定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)將影像數(shù)據(jù)、圖形數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等相關(guān)資料轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)與處理的形式。4.1高精地圖高精地圖更新高精地圖數(shù)據(jù)如果不能及時(shí)更新,自動(dòng)駕駛車輛就有可能對(duì)環(huán)境做出錯(cuò)誤的判斷。一般地,高精地圖中的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)是必須要更新的,因此談到高精地圖的更新,一般指的是高精地圖中靜態(tài)數(shù)據(jù)的更新。高精地圖的更新可以通過(guò)專業(yè)采集車或者眾包數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。高精地圖更新的基本目的是通過(guò)將采集到的數(shù)據(jù)與地圖中已有的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì),調(diào)整元素的位置,補(bǔ)充原有地圖中沒(méi)有的元素,并刪去當(dāng)前已經(jīng)不存在的元素。通過(guò)專業(yè)采集車進(jìn)行的更新,具有較高的精度和可靠性,但是成本較高,而且由于專業(yè)采集車的數(shù)量較少,更新的速度比較慢。而通過(guò)眾包數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行更新,即利用自動(dòng)駕駛汽車車載傳感器感知到的數(shù)據(jù)進(jìn)行更新,其精度低于專業(yè)采集車,但是隨著自動(dòng)駕駛汽車數(shù)量的增多,感知數(shù)據(jù)量增多,在云端收集這些數(shù)據(jù)后,利用大數(shù)據(jù)分析也可以得到精度較高的更新結(jié)果。本章內(nèi)容4.1高精地圖4.2適用于車輛駕駛的定位技術(shù)4.3慣性導(dǎo)航定位4.4地圖匹配定位4.5多傳感器融合定位4.2適用于車輛駕駛的定位技術(shù)四大衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng)是星基無(wú)線電導(dǎo)航系統(tǒng),以人造地球衛(wèi)星作為導(dǎo)航臺(tái),為全球海陸空的各類軍民載體提供位置、速度和時(shí)間信息,這些信息都具有全天候且高精度等特征,因而又被稱作天基定位、導(dǎo)航和授時(shí)系統(tǒng)。衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng)包括全球四大導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)、區(qū)域衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)和增強(qiáng)系統(tǒng)。全球四大導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)中國(guó)的北斗導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)(BeidouNavigationSatelliteSystem,BDS):2000年年底建成北斗一號(hào)系統(tǒng),向我國(guó)提供服務(wù);2012年年底建成北斗二號(hào)系統(tǒng),向亞太地區(qū)提供服務(wù);2020年建成北斗三號(hào)系統(tǒng),向全球提供服務(wù)。4.2適用于車輛駕駛的定位技術(shù)美國(guó)的全球定位系統(tǒng)(GlobalPositioningSystem,GPS):提供具有全球覆蓋、全天時(shí)、全天候、連續(xù)性等優(yōu)點(diǎn)的三維導(dǎo)航和定位功能。俄羅斯的全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(GlobalNavigationSatelliteSystem,GLONASS):為海陸空的民用和軍用提供全球范圍內(nèi)的實(shí)時(shí)、全天候連續(xù)導(dǎo)航、定位和授時(shí)服務(wù)。歐盟的伽利略衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(GalileoSatelliteNavigationSystem,GALILEO):正在建設(shè)中的全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng),目的是使歐洲擺脫對(duì)美國(guó)GPS的依賴。區(qū)域衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)區(qū)域衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)有日本的準(zhǔn)天頂衛(wèi)星系統(tǒng)(Quasi-ZenithSatelliteSystem,QZSS)、印度區(qū)域?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(IndianRegionalNavigationSatelliteSystem,IRNSS)。4.2適用于車輛駕駛的定位技術(shù)星基增強(qiáng)系統(tǒng)星基增強(qiáng)系統(tǒng)(Satellite-BasedAugmentationSystem,SBAS)是由美國(guó)實(shí)施選擇可用性(SelectiveAvailability,SA)政策而發(fā)展起來(lái)的。SBAS主要由空間段、地面段和用戶段構(gòu)成。地基增強(qiáng)系統(tǒng)(Ground-BasedAugmentationSystems,GBAS)是衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)建設(shè)中的一項(xiàng)重要內(nèi)容,可以大大提升系統(tǒng)服務(wù)性能,綜合使用了各種不同效果的導(dǎo)航增強(qiáng)技術(shù),主要包括精度增強(qiáng)技術(shù)、完好性增強(qiáng)技術(shù)、連續(xù)性和可用性增強(qiáng)技術(shù),實(shí)現(xiàn)其增強(qiáng)衛(wèi)星導(dǎo)航服務(wù)性能的功能。地基增強(qiáng)系統(tǒng)4.2適用于車輛駕駛的定位技術(shù)定位原理根據(jù)后方交會(huì)定位原理,要實(shí)現(xiàn)GNSS定位,需要解決兩個(gè)問(wèn)題:一是觀測(cè)瞬間衛(wèi)星的空間位置;二是觀測(cè)站點(diǎn)和衛(wèi)星之間的距離,即衛(wèi)星在某坐標(biāo)系中的坐標(biāo)。坐標(biāo)系統(tǒng)和時(shí)間系統(tǒng)坐標(biāo)系統(tǒng)可分為地理坐標(biāo)系、慣性坐標(biāo)系、地球坐標(biāo)系、地心坐標(biāo)系和參心坐標(biāo)系。GNSS采用了一個(gè)獨(dú)立的時(shí)間系統(tǒng)作為導(dǎo)航定位計(jì)算的依據(jù),稱為GNSS時(shí)間系統(tǒng),簡(jiǎn)稱GNSST。GNSST屬于原子時(shí)系統(tǒng),其秒長(zhǎng)與原子時(shí)秒長(zhǎng)相同。4.2適用于車輛駕駛的定位技術(shù)定位原理GNSS被設(shè)想為一種測(cè)距系統(tǒng),測(cè)量從衛(wèi)星在太空中已知位置到陸地、海上、空中和太空中未知位置的距離。信號(hào)離開(kāi)衛(wèi)星和到達(dá)接收器之間的時(shí)間間隔是確定距離的關(guān)鍵。需要衛(wèi)星作為參考點(diǎn),在任何給定時(shí)間知道每顆衛(wèi)星的確切位置(參考點(diǎn))。衛(wèi)星發(fā)送的電子信號(hào),使接收器能夠測(cè)量到衛(wèi)星的距離。圖2GNSS定位原理如圖2所示,每個(gè)衛(wèi)星相對(duì)于地球中心的空間坐標(biāo)可以根據(jù)開(kāi)普勒定律從衛(wèi)星廣播的星歷表中計(jì)算出來(lái)。通過(guò)記錄(編碼)衛(wèi)星信號(hào)到達(dá)接收器所需的時(shí)間,可以準(zhǔn)確地測(cè)量到每顆衛(wèi)星的距離。4.2適用于車輛駕駛的定位技術(shù)如圖3所示,終端(Receiver)X、第Si顆導(dǎo)航衛(wèi)星、地球地心三者構(gòu)成三角關(guān)系差分定位差分GNSS可有效利用已知位置的基準(zhǔn)站將公共誤差估算出來(lái),通過(guò)相關(guān)的補(bǔ)償算法削弱或消除部分誤差,從而提高定位精度。圖3GNSS定位原理4.2適用于車輛駕駛的定位技術(shù)基本原理為:在一定地域范圍內(nèi)設(shè)置一臺(tái)或多臺(tái)接收機(jī),將一臺(tái)已知精密坐標(biāo)的接收機(jī)作為差分基準(zhǔn)站,基準(zhǔn)站連續(xù)接收GNSS信號(hào),與基準(zhǔn)站已知的位置和距離數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,從而計(jì)算出差分校正量。基準(zhǔn)站會(huì)將此差分校正量發(fā)送到其范圍內(nèi)的流動(dòng)站進(jìn)行數(shù)據(jù)修正,從而減少甚至消除衛(wèi)星時(shí)鐘、衛(wèi)星星歷、電離層延遲與對(duì)流層延遲所引起的誤差,提高定位精度。根據(jù)差分校正的目標(biāo)參量的不同,差分GNSS主要分為位置差分、偽距差分和載波相位差分。位置差分系統(tǒng)將坐標(biāo)測(cè)量值與基準(zhǔn)站實(shí)際坐標(biāo)值的差值作為差分校正量,通過(guò)數(shù)據(jù)鏈路發(fā)送給車輛,與車輛的測(cè)量值進(jìn)行差分改正。由于基準(zhǔn)站與流動(dòng)站必須觀測(cè)同一組衛(wèi)星,通常流動(dòng)站與基準(zhǔn)站間距離不超過(guò)100km。4.2適用于車輛駕駛的定位技術(shù)通過(guò)在基準(zhǔn)站上利用已知坐標(biāo)求出測(cè)站至衛(wèi)星的幾何距離,并將其與觀測(cè)所得的偽距比較,然后利用一個(gè)濾波器將此差值濾波并求出其偽距修正值,再將所有衛(wèi)星的偽距修正值傳輸給流動(dòng)站,流動(dòng)站利用此誤差來(lái)改正GNSS衛(wèi)星傳輸測(cè)量偽距。偽距差分系統(tǒng)載波相位差分系統(tǒng)與其他差分技術(shù)相比,載波相位差分技術(shù)中基準(zhǔn)站不直接傳輸關(guān)于GNSS測(cè)量的差28分校正量,而是發(fā)送GNSS的測(cè)量原始值。流動(dòng)站收到基準(zhǔn)站的數(shù)據(jù)后,與自身觀測(cè)衛(wèi)星的數(shù)據(jù)組成相位差分觀測(cè)值,利用組合后的測(cè)量值求出基線向量完成相對(duì)定位,推算出測(cè)量點(diǎn)的坐標(biāo)。本章內(nèi)容4.1高精地圖4.2適用于車輛駕駛的定位技術(shù)4.3慣性導(dǎo)航定位4.4地圖匹配定位4.5多傳感器融合定位4.3慣性導(dǎo)航定位慣性導(dǎo)航定位系統(tǒng)組成慣性導(dǎo)航定位系統(tǒng)是一種不依賴于外部信息,也不向外部輻射能量的自主式導(dǎo)航系統(tǒng),主要由慣性測(cè)量單元、信號(hào)預(yù)處理單元和機(jī)械力學(xué)編排模塊3個(gè)模塊組成。圖4慣性導(dǎo)航定位系統(tǒng)組成一個(gè)慣性測(cè)量單元包括3個(gè)相互正交的單軸加速度計(jì)(Accelerometer)和3個(gè)相互正交的單軸陀螺儀(Gyroscopes)。信號(hào)預(yù)處理單元對(duì)慣性測(cè)量單元輸出信號(hào)進(jìn)行信號(hào)調(diào)理、誤差補(bǔ)償并檢查輸出量范圍等,以確保慣性測(cè)量單元正常工作4.3慣性導(dǎo)航定位慣性導(dǎo)航定位工作原理慣性導(dǎo)航定位系統(tǒng)是一種以陀螺儀和加速度計(jì)為感知元件的導(dǎo)航參數(shù)解算系統(tǒng),應(yīng)用航跡遞推算法提供位置、速度和姿態(tài)等信息,可以說(shuō)是一個(gè)由慣性測(cè)量單元和積分器組成的積分系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過(guò)陀螺儀測(cè)量載體旋轉(zhuǎn)信息求解得到載體的姿態(tài)信息,再將加速度計(jì)測(cè)量得到載體“比力”信息轉(zhuǎn)換到導(dǎo)航坐標(biāo)系進(jìn)行加速度信息的積分運(yùn)算,就能推算出車輛的位置和姿態(tài)信息。工作原理:基于牛頓第二運(yùn)動(dòng)定律,通過(guò)慣性測(cè)量單元檢測(cè)載體所受“比力”,可算出車輛在三維空間內(nèi)的運(yùn)動(dòng)加速度和角速度,慣性導(dǎo)航定位誤差分析在外部沖擊、振動(dòng)等力學(xué)環(huán)境中,慣性導(dǎo)航系統(tǒng)除了需要的加速度和角速度之外,還有很多誤差源。這些誤差可分為固定誤差與隨機(jī)誤差。4.3慣性導(dǎo)航定位航跡遞推從一個(gè)已知的坐標(biāo)位置開(kāi)始,根據(jù)載體在該點(diǎn)的航向、航速和航行時(shí)間,推算下一時(shí)刻坐標(biāo)位置的導(dǎo)航過(guò)程稱為航跡遞推。航跡遞推是一種非常原始的定位技術(shù),最早是海上船只根據(jù)羅經(jīng)和計(jì)程儀所指示的航向、航程以及船舶操縱要素和風(fēng)流要素等在不借助外界導(dǎo)航物標(biāo)的條件下求取航跡和船位,逐漸演化成如今自動(dòng)駕駛車輛定位技術(shù)中最常用的方法。一維航跡遞推已知車輛的初始位置、初始速度,通過(guò)對(duì)加速度進(jìn)行積分即可得到車輛在t時(shí)刻的速度,對(duì)速度積分即可得到t時(shí)刻的位置。圖5車輛一維運(yùn)動(dòng)示意圖4.3慣性導(dǎo)航定位二維航跡遞推將車輛看作是在二維平面上運(yùn)動(dòng),已知車輛的起始點(diǎn)和起始航向角,通過(guò)實(shí)時(shí)檢測(cè)車輛在x、y兩個(gè)方向上的行駛距離和航向角的變化,即可實(shí)時(shí)推算車輛的二維位置。下圖中坐標(biāo)系為導(dǎo)航坐標(biāo)系,N軸與地理北向保持一致。圖6車輛二維航跡遞推捷聯(lián)式慣性導(dǎo)航二維航跡遞推慣性坐標(biāo)系到導(dǎo)航坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換4.3慣性導(dǎo)航定位三維航跡遞推三維航跡遞推需要3個(gè)陀螺儀來(lái)測(cè)量載體相對(duì)于慣性空間的旋轉(zhuǎn)角速率,還需要3個(gè)加速度計(jì)來(lái)測(cè)量載體相對(duì)慣性空間受到的比力。圖7車輛三維航跡遞推本章內(nèi)容4.1高精地圖4.2適用于車輛駕駛的定位技術(shù)4.3慣性導(dǎo)航定位4.4地圖匹配定位4.5多傳感器融合定位4.4地圖匹配定位地圖匹配定位指將自動(dòng)駕駛車輛行駛軌跡的經(jīng)緯度采樣序列與高精地圖路網(wǎng)匹配的過(guò)程。地圖匹配定位技術(shù)將車輛定位信息與高精地圖提供的道路位置信息進(jìn)行比較,并采用適當(dāng)?shù)乃惴ù_定車輛當(dāng)前的行駛路段以及在路段中的準(zhǔn)確位置,校正定位誤差,并為自動(dòng)駕駛車輛實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃提供可靠依據(jù)。圖8地圖匹配定位4.4地圖匹配定位地圖匹配定位工作原理在已知車輛位姿信息的條件下進(jìn)行高精地圖局部搜索的過(guò)程。圖9地圖匹配定位地圖匹配過(guò)程如下圖所示。圖9地圖匹配過(guò)程4.4地圖匹配定位地圖匹配定位誤差分析地圖匹配定位誤差主要由局部搜索范圍正確性問(wèn)題引起。局部搜索范圍正確性即道路選擇的正確性,是地圖匹配中極大的影響因素之一,在選擇道路正確的情況下,才能繼續(xù)地圖匹配過(guò)程。常見(jiàn)的地圖匹配誤差類型有:路況引起的誤差、傳感器誤差、高精地圖誤差、算法誤差。地圖匹配常用算法根據(jù)不同的地圖匹配特點(diǎn),將地圖匹配算法分為:幾何匹配算法、概率統(tǒng)計(jì)算法和其他高級(jí)算法。任何一種地圖匹配算法都涉及兩個(gè)根本問(wèn)題,一是當(dāng)前車輛在哪一條道路上,二是當(dāng)前車輛在對(duì)應(yīng)道路的哪一個(gè)位置。因此,地圖匹配算法幾乎都可以用下式進(jìn)行形式化描述,即：本章內(nèi)容4.1高精地圖4.2適用于車輛駕駛的定位技術(shù)4.3慣性導(dǎo)航定位4.4地圖匹配定位4.5多傳感器融合定位4.5多傳感器融合定位多傳感器融合定位是指將不同傳感器對(duì)某一目標(biāo)或環(huán)境特征的描述信息進(jìn)行綜合,從而實(shí)現(xiàn)高精度定位。系統(tǒng)分層融合包括數(shù)據(jù)層融合、特征層融合和決策層融合。數(shù)據(jù)層融合也稱像素級(jí)融合,首先將傳感器的觀測(cè)數(shù)據(jù)融合,然后從融合的數(shù)據(jù)中提取特征向量,并進(jìn)行判斷識(shí)別。圖10不同層次的融合特征層融合屬于中間層次,先從每種傳感器提供的觀測(cè)數(shù)據(jù)中提取有代表性的特征,這些特征融合成單一的特征向量,然后運(yùn)用模式識(shí)別的方法進(jìn)行處理。決策層融合指在每個(gè)傳感器對(duì)目標(biāo)做出識(shí)別后,再將多個(gè)傳感器的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行融合,屬于高層次的融合。4.5多傳感器融合定位多傳感器融合定位系統(tǒng)組成多傳感器融合定位系統(tǒng)組成。多傳感器的數(shù)據(jù)預(yù)處理可以考慮為傳感器初始化及校準(zhǔn)。完成傳感器初始化后,利用各傳感器對(duì)共同目標(biāo)采集得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)配準(zhǔn)。配準(zhǔn)主要包括時(shí)間配準(zhǔn)和空間配準(zhǔn)兩個(gè)方面。圖11多傳感器融合定位系統(tǒng)組成4.5多傳感器融合定位時(shí)間配準(zhǔn):關(guān)于同一目標(biāo)的各傳感器不同步的量測(cè)信息同步到同一時(shí)刻。常用時(shí)間配準(zhǔn)算法有最小二乘虛擬融合法、拉格朗日插值法、泰勒展開(kāi)法和最小二乘曲線擬合法等?？臻g配準(zhǔn):借助于多傳感器對(duì)空間共同目標(biāo)的量測(cè)對(duì)傳感器的偏差進(jìn)行估計(jì)和補(bǔ)償。常用空間配準(zhǔn)算法有實(shí)時(shí)質(zhì)量控制法、最小二乘法、