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                                                            為汽車應用提供連續的車道準確定位-世界最长的河

                                                            2019年11月13日 8:13 来源:世界最长的河 编辑:五分快乐8

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                                                            【今日头条被约谈】

                                                            在最近的高速公路行駛中⊿⊙,主要是在開闊天空條件下(挑戰性最低的場景)∴,我們的解決方案可提供100%的可用性△♂⌒,並且在50%的時間內精度達5.8厘米∴。水平速度分量在68%的時間內的精度為0.02 km/h↑∴∟。

                                                            簡而言之⊿□,在V2X和ADAS應用的時代﹡┊◇,GNSS終於實現了技術成熟◇π⊿。這些進步將使我們能夠為車輛配備最新一代多頻帶、多星座GNSS接收器♂?↑,提供亞米級的精度(甚至可達幾十厘米)∴♂,具體取決於應用的要求〇﹡。

                                                            與單頻段、無RTK配置相比△☆⌒,在巴黎高速公路和典型城區的開闊天空條件下測得的結果顯示了出色的性能提升⌒∴。在最糟糕的情況下∴⊙△,即在巴黎La Défense 區進行的城市峽谷測試π♂⊙,其表現依然超過V2X應用的要求∴∵。即使GNSS接收器無法完全固定載波相位的整周模糊度﹡♀,CEP68[i]也可以達到約1.1米的精度☆π∵,而且解決方案在95%的時間內精度為

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                                                            車載傳感器:結合車載傳感器(例如輪速傳感器)的數據△∟,進一步提高慣性導航解決方案的性能∟。如果算法發現車輪沒有移動♀☆∴,就可以忽略GNSS系統(由於信號誤差)上報的位置變化π┊。使用輪速傳感器加權計算得出的速度估計比僅依賴於有噪聲的加速度計更加準確∟。此外□,對輪速傳感器的移動距離的持續校準, 可以修正冬季和夏季輪胎變化引入的誤差π⌒♂。

                                                            如今▽〇♂,全球導航衛星系統(GNSS)接收器技術正不斷克服其局限性﹡∵♂。精度提升至幾十厘米π⌒□,收斂時間(接收器在信號中斷和隨後重新獲取后達到預定精度水平所需的時間)提升至幾秒鐘↑△。延遲(從測量位置到設備將此位置報告給網絡之間的時間)大約為10毫秒﹡⊿。位置更新頻率也能做到10Hz以上?。此外﹡▽〇,通過更多技術改進∟〇,在城市峽谷、多層道路和其他具有挑戰性的場景中也能進行定位┊。

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                                                            我們首先使用在開闊天空條件下收集的數據創建虛擬隧道?,而不是在實際隧道中測試真實系統的設置◇□∴。為此⌒⊿,我們「斷開」GNSS信號以模擬GNSS信號中斷⊿▽,迫使系統在慣性導航模式下導航∟∟。這樣♀□,我們就能將慣性測量單元(IMU)的性能與高端真值系統進行比較◇⊿。記錄慣性導航解決方案和高端參考GNSS接收器的位置輸出可為我們提供必要的數據☆♀,以比較不同長度的隧道中的性能⊿﹡?。通過這個簡單的技巧☆♂,我們就能運行一組足夠大的測試↑⊿,以便對性能進行定量分析, 獲得具有統計顯著性的結果∵。

                                                            對於ADAS、V2X▽∴π,以及為了最終實現自動駕駛♂◇∴,即使在充滿挑戰的環境中♂♂⊿,GNSS接收器也必須能夠穩健地提供車道定位∟。當衛星信號暫時受阻時∟∴〇,它們需要在幾秒鐘內恢復高精度定位∵。這可以通過將下列多個互補的傳感器進行融合濾波來實現⊿△。

                                                            表4:開闊天空:勃艮第的高速公路;城市:巴黎12-16區;城市峽谷:巴黎La Defense總而言之▽﹡∵,通過在定位解決方案中組合多頻帶、多星座的GNSS接收器與內置RTK算法、廣播GNSS校正數據、用於慣性導航的IMU、外部輪速傳感器和動態車輛模型△∵,即使在最具挑戰性的環境中♂♂☆,也能實現準確、連續的車道定位□。這樣的定位能力還可以通過融合其他車輛傳感器(例如攝像頭和雷達)獲得進一步增強↑⊙,使我們的運輸系統更加安全、舒適、高效π。通過這一解決方案π♂△,GNSS技術能在慣性導航的輔助下得到增強▽↑〇,併為高級汽車應用做好準備∵⊙﹡。

                                                            圖3:無GNSS的慣性導航模式下∟,行進距離上的定位誤差♀﹡♀。在上圖中∵⊙,通過分析31次測試產生的1758次信號中斷的數據⌒,我們確定在慣性導航模式下♀,我們在行進距離上的定位誤差約為2%△。換句話說♂⌒∴,每行駛一公里□,水平定位的誤差平均增加20米⊙。值得注意的是∴,慣性測量單元(IMU)的表現對於隧道測試結果有顯著的影響⊙△。在我們的配置中□,我們使用了具有平均性能而非高端性能的標準IMU∴∵。

                                                            隧道模擬只是更廣泛設備測試的一部分◇。為了驗證上述的技術組合∴,即通過組合多頻帶、多星座的GNSS接收器與內置RTK算法、廣播GNSS校正數據、用於慣性導航的IMU、外部輪速傳感器和動態車輛模型◇⊙,可靠地提供車道準確定位↑,我們還在複雜程度不同的多種情況下進行了測試∴﹡。由於GNSS和IMU誤差的隨機性□〇,與下面給出的結果相比∴⊙,單獨測試的結果可能超出或低於所示表現△☆。

                                                            動態模型:車輛的動態模型能夠限制測量誤差對於位置估算的影響▽?⌒。模型假設車輛不會橫向滑動、垂直跳躍或以任何不合理的方式加速π♀∴。所有GNSS測量數據在用於導航濾波器之前⊿∟┊,將由該動態模型檢查其合理性∟▽。

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                                                            除了更多衛星⌒┊,多頻帶GNSS接收器還可以組合不同頻率的信號⊿,每個信號都能在特定應用中發揮優勢↑。例如□﹡⊿,同時處理來自不同頻率的兩個信號可有效消除高達99.9%的電離層誤差∴。另一種稱為「幾何無關組合」( geometry-free combination)的技術有助於檢測載波相位中的周跳﹡↑⊿。所有這些技術僅能由多頻段接收器實現?△。

                                                            當GNSS信號接收暫時中斷時⊿◇↑,慣性傳感器和傳感器融合有助於定位解決方案保持位置和速度的相關信息〇。與純GNSS解決方案相比♀△,融合解決方案可在衛星信號再次可用時⊙ππ,縮短重新收斂時間□,即解出載波相位模糊所需的時間∴∟。

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                                                            但是我們需要的並不僅僅是定位精度的提高π。低延遲是新興應用提出的另一項關鍵要求∴∴◇,例如「車輛到一切」(V2X)通信〇π。在V2X中▽┊,車輛使用無線消息相互「交談」或與路邊基礎設施「交談」☆,並在合流和超車時傳遞關於移動位置的警告和信息⌒π∴,以及在交叉路口協商優先權┊。

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                                                            量化上述方案在隧道中的表現是一項極具挑戰的任務∟。首先⌒□,主要誤差源是傳感器誤差↑♂┊,並且當它們被整合以得出車輛的速度(加速度計)和姿態(陀螺儀)時↑,誤差會趨於累積⊿♂。這主要是因為誤差源於隨機而非系統性現象┊。為了正確表徵其影響?◇,需要收集相當數量的隧道數據並進行統計分析△∴。其次♂,無法獲得確切的「真實」位置來與測量結果進行比較?。理想情況下♂,應在這些隧道內使用基於完全不同技術獲得的定位作為參考∟,以消除GNSS信號被遮擋帶來的影響♂?﹡。最後∟,即使是基於慣性傳感器的昂貴參考系統也會在一定程度上出現漂移誤差〇⌒◇。

                                                            注:所有應用都需要慣性導航技術↑〇,包括輪速信息∟。CEP50值對應于覆蓋所有位置測量值的50%的圓的半徑▽。

                                                            不管是在V2X應用△,還是在包括自動駕駛在內的先進駕駛輔助系統(ADAS)中⊿π〇,基於衛星的定位都發揮着獨一無二的作用♀☆△。它是能夠實時確定車輛絕對位置的唯一技術∵♂。它獨立於地圖、攝像頭和地標∟。由於其基本工作原理與自動駕駛車輛中使用的其他傳感技術(如激光雷達、攝像頭、超聲波)完全無關π,因此基於衛星的定位可為多傳感器網絡提供其他任何技術都無法給予的重要基礎和支持♂◇。

                                                            圖像2:V2X用例中延遲的影響♂?。在影響最小的情況下☆﹡,較長的延遲可能會造成困擾、導致不必要的制動和加速、降低車流效率以及乘客舒適度◇。而在最糟糕的情況下◇,延遲可能會是致命的⊿△。特別是在高速公路上⊿∵,車輛每100毫秒就會駛過一輛汽車的長度↑↑〇。在大多數用例中☆,V2X通信所採用的ETSI(歐洲電信標準協會)標準要求系統級別的延遲低於100毫秒□♀。

                                                            如今♀?□,先進的單頻帶GNSS接收器能夠在開闊的天空條件下滿足V2X、ADAS和自動駕駛的高精度要求△⌒。為了能在各類環境中可靠地服務♀▽,GNSS接收機需要克服在城市和其他挑戰性的環境中的局限性♂。本文演示了如何使用基於GNSS校正服務和車輛動態模型的多波段RTK慣性導航系統實現這一目標▽ππ。

                                                            我們發現這一解決方案在精度方面優於現有技術十倍∴↑⌒。城市環境中的連續服務是通過多頻段、多星座GNSS接收器的強大組合實現的π。這一接收器能夠在信號部分受阻的情景中最大化衛星的可見性、通過慣性導航彌補GNSS接收中的信號中斷〇,以及從GNSS的中斷中快速重新收斂?♂。基於這一產品的精度和全球覆蓋〇〇,以及GNSS是能夠提供絕對真實位置和時間信息的唯一技術♀,高級汽車應用必將從這一整合方案中受益▽∟△。

                                                            在我們的測試中⊙⊙π,我們在RTK固定解(載波相位整數模糊度固定)、RTK浮點解(載波相位整數模糊度未固定)和慣性導航之間進行了佔比統計∟π♀,分別是82%比14.8%比3.1%∴。總而言之▽⊙,這一解決方案的精度比現有的單頻段接收機提高了十倍♂△〇。但是☆,必須注意的是▽∵⊙,RTK固定解和浮點解的比率可能會產生誤導♀▽⊙。對於同一接收器♂⌒∴,在評估精度時▽⌒,這一比率可出色地指示不同測試軌跡之間的相對難度水平∟。但在比較兩個接收器的性能時↑↑,它不是一個有用的指標﹡。

                                                            圖2:單融合濾波器◇⊿,用於高精度定位解決方案▽⊙。多星座、多頻段GNSS接收器:全球GNSS星座的數量已從一個(GPS)增加到四個(GPS、GLONASS、北斗、伽利略)⌒♀,這意味着接收器能夠在任何給定位置「看到」更多衛星?。這樣就能解決接收器需要更多衛星才能準確定位的問題: 只有單個星座時∴?,需要使用四顆衛星;但存在三個星座時↑∟,大約需要使用七顆衛星(為了計算星座之間的時間差┊﹡,這些星座本身具有彼此不同的時間參考系)⊿┊♂。

                                                            實時動態(RTK)算法:標準精度的GNSS接收器跟蹤至少四顆GNSS衛星的GNSS信號碼相位來實現三角定位↑﹡∟,而高精度GNSS接收器跟蹤高頻載波的相位▽?。為了解決載波相位模糊的問題△,高精度GNSS接收器利用實時動態(RTK)算法♂?∵。這些算法已被集成到部分GNSS接收器模塊中♂◇π。RTK算法廣泛使用通過無線連接提供的校正數據∵。對於汽車市場♂☆?,基於蜂窩網絡和衛星L波段的通信非常適合〇┊。除了節約數據傳輸成本之外﹡⊙π,即使在蜂窩網絡信號較差或根本不可用的農村地區♂△┊,L波段接收器也可以通過衛星接收RTK校正數據♂。

                                                            [i] 在這一場景下∵,1.1米的CEP68(68%圓概率誤差的縮寫)意味着68%的結果位於距離GNSS接收器在二維真實表面上真實位置1.1米的範圍內♀∵┊。

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                                                            慣性傳感器和傳感器融合:多年來♀◇﹡,慣性傳感器已被用於增強GNSS定位服務π?。通過實現慣性導航(DR)〇?,它們使車輛定位系統能夠彌補在隧道、停車場和其他挑戰性的常見環境所遇到的GNSS信號缺失〇┊。通過融合由慣性測量單元(IMU)的各個組件收集的數據﹡∟⊙,定位模塊可以在GNSS信號受阻的環境中繼續提供估算位置▽□♂。

                                                            推荐阅读:李菁菁宣布退圈