高精度IMU在A(yíng)VP場(chǎng)景中的應(yīng)用

作為自動(dòng)駕駛的“最后一公里”，現(xiàn)階段AVP在建圖場(chǎng)景以及應(yīng)用場(chǎng)景上都面臨著巨大挑戰(zhàn)： 建圖場(chǎng)景中，停車(chē)場(chǎng)的復(fù)雜度一直在提升，為判定真實(shí)位置帶來(lái)難度；而在應(yīng)用場(chǎng)景方面，復(fù)雜的路況也容易導(dǎo)致地圖匹配結(jié)果失效。 ?

IMU提供相對(duì)定位信息，并不能提供所在具體位置信息，因此，高精度的IMU與GNSS導(dǎo)航系統(tǒng)二者組合使用，可以獲取絕對(duì)位置的信息，避免車(chē)輛在信號(hào)失效的情況下出現(xiàn)定位精度降級(jí)。

9月14日由蓋世汽車(chē)與武漢大學(xué)測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合主辦的2022第四屆自動(dòng)駕駛地圖與定位大會(huì)上，導(dǎo)遠(yuǎn)電子CTO司徒春輝就“高精度IMU在A(yíng)VP場(chǎng)景中的應(yīng)用”發(fā)表演講。

基于上述挑戰(zhàn)，司徒春輝認(rèn)為，通過(guò)高精度IMU的航位推算作用，能顯著提升建圖速度和準(zhǔn)確度。

01

IMU航位推算化解定位與建圖難題

AVP功能包括建圖和運(yùn)行兩大場(chǎng)景，在A(yíng)VP場(chǎng)景中往往會(huì)遇到各種各樣的挑戰(zhàn)。 對(duì)于建圖場(chǎng)景而言，當(dāng)前停車(chē)場(chǎng)的數(shù)量正處于上升階段，且停車(chē)場(chǎng)內(nèi)場(chǎng)景越來(lái)越復(fù)雜，傳統(tǒng)測(cè)繪方法建圖時(shí)效性較差，已難以滿(mǎn)足用戶(hù)的體驗(yàn)。此外多層停車(chē)樓在城市中已越來(lái)越普遍，高度誤差往往容易導(dǎo)致對(duì)樓層的誤判。且停車(chē)場(chǎng)中存在大量重復(fù)場(chǎng)景，視覺(jué)算法往往難以辨別，從而為SLAM建圖帶來(lái)定位錯(cuò)位風(fēng)險(xiǎn)。 ? 建圖完成后，還會(huì)面臨運(yùn)行場(chǎng)景中的挑戰(zhàn)。視覺(jué)算法對(duì)環(huán)境感知的依賴(lài)度極高，地庫(kù)場(chǎng)景中的光線(xiàn)變化往往會(huì)干擾攝像頭的成像；而在高動(dòng)態(tài)的復(fù)雜場(chǎng)景，如車(chē)流量較大的商場(chǎng)停車(chē)庫(kù)中，運(yùn)動(dòng)物體也會(huì)阻礙攝像頭視線(xiàn)，干擾地圖匹配。另外，季節(jié)變化、低紋理引起特征識(shí)別失敗等原因都容易導(dǎo)致地圖匹配失效。

通過(guò)DR（航位推算法），高精度IMU在A(yíng)VP場(chǎng)景下提供高精度垂直定位與高精度水平定位兩方面的作用。其中高精度垂直定位有助于定位區(qū)分車(chē)輛所在樓層，確保不同樓層間的圖層無(wú)重疊；高精度水平定位則用于確定車(chē)輛行駛通道、提供準(zhǔn)確的相對(duì)定位，從而快速完成建圖及保證SLAM回環(huán)檢測(cè)。 ? 然而，DR在為AVP建圖帶來(lái)效率和準(zhǔn)確性的同時(shí)，這項(xiàng)技術(shù)的攻關(guān)也存在著不可忽視的難點(diǎn)。

02

AVP建圖為何難以實(shí)現(xiàn)閉環(huán)？

智能汽車(chē)需要精準(zhǔn)的位置來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，在建圖場(chǎng)景中的精準(zhǔn)度也是一大重難點(diǎn)——DR誤差往往會(huì)導(dǎo)致建圖閉環(huán)錯(cuò)誤。

假設(shè)車(chē)輛從A點(diǎn)開(kāi)始行駛，繞了一圈后回到A點(diǎn)，由于DR結(jié)構(gòu)誤差，地圖并沒(méi)有閉環(huán)，其必然結(jié)果就是出發(fā)的A點(diǎn)與到達(dá)的A點(diǎn)在地圖上不是同一點(diǎn)。

此外，在一些高重復(fù)性的場(chǎng)景中，若A點(diǎn)與B點(diǎn)高度重復(fù)，DR誤差可能會(huì)引起A點(diǎn)與B點(diǎn)錯(cuò)誤閉環(huán)，從而導(dǎo)致建圖錯(cuò)誤。

要水平定位不偏離停車(chē)場(chǎng)通道，可以保證建圖可正確閉環(huán)。提高地圖匹配的有效性，并增加回環(huán)的成功率。

《車(chē)庫(kù)建筑設(shè)計(jì)規(guī)范JGJ100-2015》明確規(guī)定，車(chē)庫(kù)車(chē)道最小寬度為5.5m，垂直車(chē)道方向停車(chē)位最小寬度為5.1m。依據(jù)以上設(shè)計(jì)規(guī)范要求，導(dǎo)遠(yuǎn)電子認(rèn)為在A(yíng)VP建圖場(chǎng)景中，在DR水平定位精度滿(mǎn)足7.8m的情況下，不易產(chǎn)生誤判，從而實(shí)現(xiàn)快速閉環(huán)。

在高層方向上，當(dāng)車(chē)輛在負(fù)一層行駛完畢，完成對(duì)第一層的建圖后，再行駛至第二層進(jìn)行同樣的操作，理論上也能得到相應(yīng)的地圖。然而，如果傳感器姿態(tài)角誤差導(dǎo)致兩樓層的地圖無(wú)法平行，將會(huì)造成AVP建圖樓層重疊，建圖失效。

對(duì)此，導(dǎo)遠(yuǎn)電子同樣通過(guò)分析得出結(jié)論：車(chē)庫(kù)的正常高度通常為3.6m以上，因此DR的垂直定位誤差需為層高的一半1.8m，滿(mǎn)足定位和建圖對(duì)垂直定位精度的要求。 ? 若對(duì)AVP場(chǎng)景中的IMU指標(biāo)進(jìn)行分解，參考《車(chē)庫(kù)建筑設(shè)計(jì)規(guī)范JGJ100-2015》，車(chē)庫(kù)半徑R需小于500m，因此普通車(chē)庫(kù)內(nèi)行駛里程一般小于1.4km，若車(chē)輛在地庫(kù)的行駛速度為15km/h，行駛時(shí)間就約為5.5min，這一相對(duì)較長(zhǎng)的時(shí)間對(duì)于慣導(dǎo)提出了不小的挑戰(zhàn)。 ? 當(dāng)車(chē)輛行駛1.4km到達(dá)目標(biāo)車(chē)庫(kù)時(shí)，DR水平精度需小于5.6m/km，垂直定位誤差則需小于1.8m。 ? DR水平定位誤差可進(jìn)一步分解為縱向、橫行和初始水平誤差，誤差的誘因包括速度誤差、常溫零偏漂移、全溫零偏漂移、轉(zhuǎn)彎引起誤差等。 ? 可見(jiàn)，在A(yíng)VP場(chǎng)景中，無(wú)論是對(duì)于量產(chǎn)車(chē)還是測(cè)繪車(chē)而言，要克服種種誤差誘因帶來(lái)的影響、使偏差處于定位指標(biāo)要求范圍內(nèi)并非輕而易舉。

03

直擊場(chǎng)景痛點(diǎn)

●?導(dǎo)遠(yuǎn)高精度組合定位賦能智能駕駛演進(jìn)

滿(mǎn)足自動(dòng)駕駛需求的高精度定位系統(tǒng)需滿(mǎn)足高性能器件、緊耦合系統(tǒng)算法可靠以及車(chē)規(guī)等方面的要求。除此之外，還需確保產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定可靠，與汽車(chē)其他功能緊密協(xié)作。在產(chǎn)品維度上，高精度定位系統(tǒng)不僅局限于定位，而需要與感知信息融合。

導(dǎo)遠(yuǎn)高精度組合定位系統(tǒng)（P-Box）融合高精度傳感器信號(hào)、雙頻或三頻多星座GNSS/RTK/PPP-RTK和底盤(pán)數(shù)據(jù)信息，通過(guò)安全完備的定位算法，即便在隧道和地下停車(chē)場(chǎng)等衛(wèi)星信號(hào)不佳的場(chǎng)景中也能提供低延遲位置、速度、姿態(tài)等信息，可應(yīng)用于A(yíng)VP、HWP、TJA等場(chǎng)景。

其中，高精度IMU作為測(cè)量核心，融合衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)，并與車(chē)內(nèi)外傳感器聯(lián)動(dòng)，為自動(dòng)駕駛提供可靠的高精度定位，并做到在惡劣天氣或信號(hào)不理想的情況下提供持續(xù)的導(dǎo)航定位能力，進(jìn)而提高自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的可用度和安全性。

導(dǎo)遠(yuǎn)電子的高精度車(chē)載組合導(dǎo)航定位系統(tǒng)INS570D融合了慣性導(dǎo)航技術(shù)以及GNSS技術(shù)，其中慣性導(dǎo)航技術(shù)能夠?qū)?chē)輪速度、車(chē)速、偏航角度等數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取并推算出車(chē)輛當(dāng)前的定位。通過(guò)兩種技術(shù)的融合，能在自動(dòng)駕駛應(yīng)用中進(jìn)行多維度的實(shí)時(shí)定位。

以地庫(kù)場(chǎng)景為例，司徒春輝展示了導(dǎo)遠(yuǎn)的高精度組合定位系統(tǒng)案例視頻，給出了在地庫(kù)繞行100+次的DR統(tǒng)計(jì)結(jié)果。統(tǒng)計(jì)結(jié)果綜合了垂直偏差和水平偏差，在里面繞行了近8分鐘，偏差數(shù)據(jù)能滿(mǎn)足AVP建圖需求。司徒春輝表示，這是一個(gè)非?？焖偌案咝У慕▓D方法，只需通過(guò)一個(gè)很小的視覺(jué)算力加上一個(gè)不太貴的IMU 就可以實(shí)現(xiàn)。

隨著智能駕駛下半場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的到來(lái)，城市場(chǎng)景是智能駕駛玩家們著重發(fā)力攻克的一大課題。雖然AVP距離完全落地仍有一段距離，但作為城市點(diǎn)對(duì)點(diǎn)出行中的終點(diǎn)，AVP注定會(huì)成為各路玩家的必爭(zhēng)之地。因此，關(guān)鍵技術(shù)的突破是進(jìn)入賽道必須跨越的門(mén)檻。
編輯：黃飛

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