自動駕駛的第一步就是定位,知道自己在哪里,才能進(jìn)行路徑規(guī)劃,控制汽車行駛。當(dāng)前汽車主要用GPS導(dǎo)航,由于GPS不是很精準(zhǔn),95%的情況都可以在2米以內(nèi),在人駕駛汽車的情況下,只需要知道大概位置就可以了,人可以根據(jù)周圍的環(huán)境來判斷自己的位置,而自動駕駛目前還沒那么智能,所以對位置的要求要更高,如果誤差太大,可能出現(xiàn)定位錯誤的情況,比如你不在路口,定位到路口了,這個時候車可能會做出錯誤的預(yù)判。
自動駕駛系統(tǒng)有哪些車輛定位方法
GPS定位:GPS有一些問題,首先精度不夠高,然后人們又利用RTK技術(shù),即建立一個基站,基站的位置是已知的精確坐標(biāo)(可以事先測量),然后通過基站和終端同時發(fā)送GPS定位,通過基站查詢的位置和基站的絕對位置得出一個偏差,然后終端通過偏差來校正自己的位置。在信號比較好的情況下,得到的精度可以達(dá)到厘米級別,這樣的精度已經(jīng)達(dá)到要求了。
INS定位:作為一個不受外界干擾,但會因為時間飄逸,溫度飄逸而產(chǎn)生大誤差的慣性導(dǎo)航傳感器,在無人駕駛中有些輔助性的功能。比如在GNSS/INS/LiDAR/HD Map融合方案中提供數(shù)據(jù)融合的預(yù)測(可參見Apollo的數(shù)據(jù)融合方案,在2017年論文里面有詳細(xì)介紹)模型。
但是常規(guī)的INS精度堪憂,Apollo使用的是NoVatel的IMU,中等價格,畢竟此方案中IMU只提供一個預(yù)測。
LiDAR定位:作為一個可提供大量外界信息的一個傳感器,我覺得是激光雷達(dá)催生了自動駕駛,計算機(jī)視覺技術(shù)只能是催生了輔助駕駛,所以我個人對激光雷達(dá)的認(rèn)可度非常高,我也相信世界范圍內(nèi)的幾十家激光雷達(dá)廠商可以把激光雷達(dá)的價格降下來。
以Velodyne的 32線的激光雷達(dá)來說,價格中等,每一幀可以提供百萬數(shù)量級的點(diǎn)云,不僅可用于目標(biāo)檢測,也可以用于點(diǎn)云匹配定位(實時點(diǎn)云和高精度地圖進(jìn)行匹配定位),在高精度地圖沒有被遮擋,且環(huán)境特征相對較多的情況下,定位精度客觀,采用GNSS/INS/LiDAR/HD Map可實現(xiàn)眾多創(chuàng)業(yè)公司或者OEM推出的Demo的定位水平。
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