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综合教程

三、Apollo自定位技术详解(百度无人车定位技术)

發(fā)布時(shí)間:2023/12/13 综合教程 28 生活家
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 三、Apollo自定位技术详解(百度无人车定位技术) 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

轉(zhuǎn)自:https://blog.csdn.net/mabingyao/article/details/104821307

主講人:萬國偉 百度自動駕駛事業(yè)部研發(fā)工程師

百度的無人車定位技術(shù)

1. 配置多種傳感器方案的自動駕駛汽車成果展示


“探路者”車型:寶馬、北汽、奇瑞、MKZ——慣導(dǎo)和64線激光雷達(dá),配置都比較高

無人駕駛微循環(huán)車“阿波龍”:百度×廈門金融——三個(gè)16線激光雷達(dá),傳感器配置大概10w左右
無人駕駛物流車“新石器”:百度×創(chuàng)業(yè)公司——一個(gè)激光雷達(dá),傳感器配置<5w

2. GNSS定位技術(shù)

GNSS定位

GPS(USA)、北斗(CHN)、GLONASS(RUS)、Galileo(EU)、QZSS(JPN)
GPS技術(shù):
(1)衛(wèi)星星座(設(shè)計(jì)方案):24顆GPS衛(wèi)星
(2)載波信號頻率:L1、L2
(3)信號調(diào)制:載波信號上調(diào)制有測距碼(L1–C/A碼和P碼;L2–P碼)和導(dǎo)航電文
(4)系統(tǒng)基本功能:定位(P)、測速(V)、授時(shí)(T)
(5)測距:三顆衛(wèi)星交會兩點(diǎn),舍棄外部空間點(diǎn),就可以得到自己的測繪點(diǎn),由于鐘差,一般用四顆衛(wèi)星,剔除誤差

載波定位技術(shù)

RTK:所有衛(wèi)星把自己觀測的數(shù)據(jù)給基站和接收機(jī),基站根據(jù)多個(gè)衛(wèi)星鐘差計(jì)算出一個(gè)誤差項(xiàng),誤差項(xiàng)傳遞給車端,車端利用誤差項(xiàng)消除自己的觀測誤差,最后達(dá)到模糊度的固定。然后整周計(jì)算,最后得到精準(zhǔn)的位置。
(1)基本原理:20km基線/22000km地衛(wèi)距,視徑重疊誤差強(qiáng)相關(guān)
(2)優(yōu)勢:基本5秒內(nèi)就可以提供cm級定位精度
(3)劣勢:建基站、雙向鏈路(4kpbs)
(4)發(fā)展趨勢:終端低成本化、數(shù)據(jù)協(xié)議5G標(biāo)準(zhǔn)化
PPP:基站將衛(wèi)星發(fā)送的數(shù)據(jù)誤差做分離處理,再傳遞給衛(wèi)星,此時(shí)衛(wèi)星已經(jīng)剔除了誤差,再對車端定位
(1)基本原理:各項(xiàng)誤差被單獨(dú)分離后終端矯正
(2)優(yōu)勢:全球均勻布站100+,單向廣播
(3)當(dāng)前劣勢:建15+min的收斂時(shí)間;接收GEO廣播需授權(quán)
(4)發(fā)展趨勢:LEO-GNSS增強(qiáng)

GNSS/GPS在無人車中的作用

GPS授時(shí):為無人車提供納秒(ns)級的授時(shí)精度
HD-MAP制圖
在線定位

存在挑戰(zhàn)

可靠性:不封閉,易受電磁干擾
可用性:城市峽谷和林蔭路效果不好,很難達(dá)到cm級

3. 激光點(diǎn)云定位技術(shù)

百度激光點(diǎn)云定位算法框架

兩個(gè)模塊:圖像對齊、SSD-HF。 圖像對齊用于航向角(yaw)的優(yōu)化,SSD-HF用于(x,y)的優(yōu)化,z從點(diǎn)云地圖中輸出。

定位地圖以數(shù)據(jù)形式存在

(1)定位地圖每個(gè)格子的大小是128m×128m,每個(gè)各自拿出來得到反射值地圖塊和高度值地圖塊。
(2)反射值地圖塊:反射值可以理解為灰度值,圖中有車道線等,再分成1024×1024,每個(gè)小格子的大小為12.5cm,存儲了反射值、反射值方差。
(3)高度值地圖塊:存放高度z

輸入預(yù)測位姿+實(shí)時(shí)點(diǎn)云數(shù)據(jù)。輸出用于進(jìn)行進(jìn)一步融合定位

定位
----- x,y方向的定位
(1)SSD—Sum of Squared Difference(平方差總和)
每個(gè)激光點(diǎn)有對應(yīng)的顏色值或高度值,地圖上找一個(gè)對應(yīng)點(diǎn),二者相減,再求平方,再把所有點(diǎn)誤差加起來。

(2)HF—直方圖濾波器
在一個(gè)范圍內(nèi)每一個(gè)點(diǎn)都計(jì)算SSD值,最后把這個(gè)值轉(zhuǎn)換成一個(gè)概率,得到一個(gè)分布圖,紅色表示響應(yīng)度高,藍(lán)色表示概率低,綠色是過渡。
----- 航向角優(yōu)化——基于LK算法
(1)不做航向角優(yōu)化直接匹配,會發(fā)現(xiàn)有比較大的x,y方向的偏差,這在無人車系統(tǒng)中造成的威脅是很大的。
(2)基于LK算法的框架,對顏色值和高度值進(jìn)行優(yōu)化,一般情況下誤差很小,可以采用這個(gè)方法。若誤差很大,這個(gè)方法不適用。
----- 反射值與高度值自適應(yīng)融合
由于地面變化,在單一的反射值匹配和高度值匹配時(shí)可能不能得到很好的直方圖,這時(shí),通過自適應(yīng)算法分別給反射值匹配和高度值匹配一個(gè)權(quán)重,最后融合到一個(gè)直方圖中去。對比匹配結(jié)果如下圖:

4. 視覺定位技術(shù)

視覺定位是通過識別圖像中具有語義信息的穩(wěn)定特征,并于地圖匹配來獲得車輛的位置和朝向。
特點(diǎn):
(1)攝像頭技術(shù)成熟,結(jié)構(gòu)化地圖尺寸小,有利于降低系統(tǒng)生產(chǎn)成本。
(2)車道線,路燈等道路元素穩(wěn)定性高,不易變動,地圖生命周期較長。
(3)配置靈活,根據(jù)識別算法性能,可以使用不同的特征組合,易于拓展。
算法流程:

(1)3D特征地圖離線生成,是基于視覺的全局定位算法基礎(chǔ)。
(2)圖像特征檢測及匹配是定位算法的核心,IMU和輪速計(jì)信息在這個(gè)環(huán)節(jié)用于估計(jì)車輛運(yùn)動。
(3)最后的數(shù)據(jù)融合可以將GPS、視覺定位和IMU數(shù)據(jù)整合,優(yōu)化定位結(jié)果,并提供高頻輸出。

5. 捷聯(lián)慣性導(dǎo)航技術(shù)

捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)

概述

初始條件:已知的初始速度、位置、姿態(tài)
輸入數(shù)據(jù):慣性測量元件測量到的載體相對于慣性空間角運(yùn)動和線運(yùn)動參數(shù)。
解算方法:捷聯(lián)慣性導(dǎo)航解算,IMU數(shù)據(jù)積分
輸出結(jié)果:實(shí)時(shí)的載體速度、位置和姿態(tài)
優(yōu)點(diǎn):
(1)自主性、隱蔽性
(2)三維速度、位置和姿態(tài)
(3)輸出頻率高
(4)短時(shí)間精度高
缺點(diǎn):誤差隨時(shí)間累積

慣性測量單元IMU

組成單元:陀螺儀、加速度計(jì)
輸出元素
(1)加速度計(jì)能夠測量出載體相對于慣性空間所受的力
(2)陀螺儀能夠測量出載體沿陀螺儀軸向的旋轉(zhuǎn)角速度或旋轉(zhuǎn)增量
功能
IMU是慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的基礎(chǔ),直接決定了慣性導(dǎo)航系統(tǒng)所能達(dá)到的精度。

捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)——初始對準(zhǔn)

把載體坐標(biāo)系或者說IMU坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系(也可以叫導(dǎo)航坐標(biāo)系)對應(yīng)起來,要對準(zhǔn)位置和姿態(tài)
對準(zhǔn)方式不同:
高精度IMU:
(1)精度等級:陀螺儀零偏<1°/h,加速度計(jì)零偏<1mg
(2)特點(diǎn):能夠敏感到地球自轉(zhuǎn)角速度(15°/h)
(3)原理:重力矢量與地球自轉(zhuǎn)矢量不共線、Kalman濾波速度匹配精對準(zhǔn)
(4)典型IMU:光纖和激光IMU
低等級IMU:
(1)精度等級:陀螺儀零偏>1°/h,加速度計(jì)零偏>1mg
(2)特點(diǎn):無法敏感到地球自轉(zhuǎn)角速度(15°/h)、測量噪聲大、存在隨機(jī)開機(jī)零偏等誤差
(3)原理:加速度計(jì)水平對準(zhǔn)、航向粗對準(zhǔn)(外部輔助,磁強(qiáng)計(jì),gps速度等)、Kalman濾波速度匹配精對準(zhǔn)
(4)典型IMU:MEMS以及消費(fèi)級IMU
(5)航向優(yōu)化方式:雙天線,或者得到車行駛起來的速度,或直接使用dps速度

捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)——解算
捷聯(lián)解算框圖

6. 組合導(dǎo)航技術(shù)

組合導(dǎo)航系統(tǒng)

概述

系統(tǒng)組成:兩種或兩種以上非相似的導(dǎo)航系統(tǒng)(如GNSS、SINS等)
必要條件:可以對同一信息進(jìn)行測量(如GNSS、SINS都可以計(jì)算出載體的位置速度信息)
融合方法:以SINS的誤差方程作為Kalman濾波的狀態(tài)方程,GNSS等其他系統(tǒng)與SINS的誤差作為觀測量進(jìn)行SINS的誤差估計(jì),并對SINS進(jìn)行矯正。
優(yōu)點(diǎn):
(1)協(xié)同:超越單一子系統(tǒng)的性能,彌補(bǔ)各個(gè)單一子系統(tǒng)的缺點(diǎn)
(2)優(yōu)勢互補(bǔ):充分發(fā)揮各個(gè)子系統(tǒng)的優(yōu)勢
(3)余度:提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性

百度組合導(dǎo)航系統(tǒng)——系統(tǒng)框圖
注意:從SINS模塊輸出的原因:高頻輸出

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的三、Apollo自定位技术详解(百度无人车定位技术)的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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