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无人车传感器 IMU 深入剖析

时间: 2020-7-14  来源:   作者: sxstart


  • IMU(Inertial Measurement Unit)惯性测量单元。

    image1.png

    图片出处:github.com

    GPS得到的经纬度信息作为输入信号传入IMU,IMU再通过串口线与控制器相连接,以此获取更高频率的定位结果。

    IMU的原理

    当我们晚上回到家,发现家里停电时,眼睛在黑暗中什么都看不见的情况下,只能根据自己的经验,极为谨慎地走小碎步,并不断用手摸周围的东西(比如冰箱),用以确定自己所在的位置。

    IMU的原理和黑暗中走小碎步很相似。

    在黑暗中,由于自己对步长的估计和实际走的距离存在误差,走的步数越来越多时,自己估计的位置与实际的位置相差会越来越远。

    就像下图所示。

    image2.png

    走第一步时,估计位置(黑人所在位置)与实际位置(白人所在位置)还比较接近;但随着步数增多,估计位置与实际位置的差别越来越大。

    图中的小人只朝一个方向移动,是一维的。根据此方法推广到三维,就是惯性测量单元的原理。

    学术上的语言是:以牛顿力学定律为基础,通过测量载体在惯性参考系的加速度,将它对时间进行积分,且把它变换到导航坐标系中,就能够得到在导航坐标系中的速度、偏航角和位置等信息。

    IMU的特性

    小到每天使用的手机,大到导弹、宇宙飞船都会使用到IMU,区别在于成本和精度。

    根据不同的使用场景,对IMU的精度有不同的要求。精度高,也意味着成本高。

    IMU的精度、价格和使用场景,如下图所示。

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    从图中可以看出,普通的消费级电子产品所使用到的IMU都是低精度且十分廉价的IMU,这种IMU普遍应用于手机、运动手表中。常用于记录行走的步数。

    而无人驾驶所使用到的IMU,价格从几百块到几万块不等,取决于此无人驾驶汽车对定位精度的要求。

    精度更高的IMU会用于导弹或航天飞机。就以导弹为例,从导弹发射到击中目标,宇航级的IMU可以达到极高精度的推算,误差甚至可以小于一米。

    除了精度和成本的特性外,IMU还有两个十分关键的特性。其一是更新频率高,工作频率可以达到100Hz以上。其二是短时间内的推算精度高,不会有太大的误差。

    在上次有关GPS的分享中,我们提到GPS的定位频率只有10Hz,而IMU的两个特性刚好可以弥补GPS的劣势,和GPS组成定位的黄金搭档。

    黄金搭档:GPS + IMU

    回到最开始的故事。晚上回到家,发现家里停电时,眼睛在黑暗中什么都看不见的情况下,只能根据自己的经验,极为谨慎地走小碎步,并不断用手摸周围的东西(比如冰箱),用以确定自己所在的位置。

    在这个过程中,GPS的作用就类似于摸到的东西之后对自己的位置进行的修正,IMU的作用就类似于小碎步,不对地对自己的位置进行推算。

    不断的修正和不断的推算,就能保证自己的定位相对稳定。如下图所示。

    image4.png

    在无人驾驶系统中,GPS的更新频率一般为10Hz,IMU的更新频率一般为100Hz。

    两个传感器共同工作时,可以给出频率100Hz的定位输出。下图是两传感器数据融合的原理图。

    image5.png

    跑在控制器上的软件对信息的处理流程在时间维度上类似下图。在0~100ms的周期中,使用IMU进行9次位置的估计,待新的GPS定位数据进来时,则进行修正,以此实现高频率的定位结果输出。

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    就这样,GPS与IMU便相辅相成地实现了无人车的稳定定位。

    有了100Hz的稳定定位,无人车在处理路径跟随问题时,就能像下图一样,保持极高频率的定位和控制。每走一小步,便重新进行方向盘转角的计算,进而控制无人车沿着既定的轨道行驶。

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    小结

    上面的分享用生活中简单的例子介绍了IMU的基本原理,并对IMU的特性(精度、成本、频率)进行了讨论,最后探讨了GPS如何与IMU配合完成无人车的定位功能。

    解决了无人车的第一大问题“我在哪”,之后就要开始讨论“我要去哪”和“我怎么去”的问题。

    因此,在接下来的分享中,我会着重介绍感知相关的传感器(相机、激光雷达等)。

    来源:第一电动网

    作者:自动驾驶_陈光

    本文地址:https://www.d1ev.com/kol/65579

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