Wie viel wissen Sie über die Trägheitsnavigationstechnologie für autonomes Fahren?

Die Trägheitsnavigation ist im Allgemeinen in GPS-Geräte integriert und wird von den Lieferanten integriert. Was muss hier also besprochen werden? Wir müssen wissen, dass wir die Gier- und Geschwindigkeitssignale des GPS und des Fahrzeugs empfangen können Es gibt auch eine Reihe von Sensoren zur Ermittlung von Gierrate und Geschwindigkeit. Da die Flugbahnschätzung ein wichtiger Bestandteil des autonomen Fahrens ist, kann uns das Verständnis des Funktionsprinzips der Trägheitsnavigation dabei helfen, körperbasierte Flugbahnschätzungen durchzuführen.

Trägheitsnavigation

Derzeit ist das integrierte Navigationssystem aus GNSS+IMU die gängige Positionierungssystemlösung. Das Trägheitsnavigationssystem ist das einzige Gerät, das vollständige Daten mit sechs Freiheitsgraden ausgeben kann. Die Datenaktualisierungsfrequenz ist hoch und es handelt sich um die wichtigste Positionierungsinformation des Zentrums.

Die in der Trägheitsnavigation verwendeten Kernalgorithmen umfassen hauptsächlich drei Typen: 1. Trägheitsnavigationslösungsalgorithmus; 2. Kalman-Filterkopplung der integrierten Navigation. 3. Integration von Umgebungsmerkmalsinformationen und Trägheitsnavigation.

Integriertes Navigationssystem-Kernalgorithmus-Framework

Hardware und Prinzip

Das Trägheitsnavigationssystem (INS) verwendet einen Trägheitssensor (IMU), um die spezifischen Kraft- und Winkelgeschwindigkeitsinformationen von zu messen Der Träger integriert in Kombination mit bestimmten Anfangsbedingungen Informationen von Systemen wie GNSS, um ein autonomes Navigationssystem zu betreiben, das Geschwindigkeit, Position, Fluglage und andere Parameter in Echtzeit berechnet. Konkret handelt es sich bei dem Trägheitsnavigationssystem um eine Art Koppelnavigationsnavigation. Das heißt, die Position des nächsten Punktes wird aus der Position eines bekannten Punktes basierend auf dem kontinuierlich gemessenen Kurswinkel und der Geschwindigkeit des Trägers berechnet, sodass die aktuelle Position des sich bewegenden Körpers kontinuierlich gemessen werden kann.

Diagramm zum Funktionsprinzip des Trägheitssystems

Das Trägheitsnavigationssystem verwendet Beschleunigungsmesser und Gyroskopsensoren, um die Bewegungsparameter des Trägers zu messen. Drei vertikal angeordnete Gyroskope messen die Winkelgeschwindigkeit des Trägers um seine drei Koordinatenachsen und reagieren auch empfindlich auf die Winkelgeschwindigkeit der Erdrotation.

Der Beschleunigungsmesser basiert auf dem zweiten Newtonschen Gesetz und nutzt kapazitive, piezoresistive oder thermische Konvektionsprinzipien, um Beschleunigungswerte zu erhalten, indem er die entsprechende Trägheitskraft des Massenblocks während der Beschleunigung misst. Wird verwendet, um die Beschleunigung jeder Achse im Koordinatensystem des sich bewegenden Körpers zu messen.

Diagramm zum Funktionsprinzip des Trägheitssystems

Die Trägheitsnavigation berechnet den Lagewinkel (Roll-, Nickwinkel) und den Azimutwinkel der Fahrzeugkarosserie durch Integration der vom Gyroskop gemessenen Winkelgeschwindigkeit und Koordinatentransformation. Die Komponenten der Erdbeschleunigung auf jeder Koordinatenachse können auf der Grundlage des Lagewinkels berechnet werden. Die vom Beschleunigungsmesser gemessene Beschleunigung jeder Achse wird nach Abzug der Erdbeschleunigungskomponente integriert, um die Geschwindigkeit und Position zu erhalten. Der durch die Trägheitsnavigation berechnete Zustand wird zur Vorhersage der aktuellen Position des Fahrzeugs verwendet und dann mit der vom Satellitenortungsempfänger ermittelten Position (oder Beobachtungsdaten) verglichen. Die verglichenen Abweichungen umfassen den Trägheitsnavigationsschätzfehler und den Positionierungsfehler des Satellitenempfängers. Nach der Gewichtung durch den Datenfusionsalgorithmus werden sie zur Korrektur der Trägheitsnavigationsvorhersage verwendet, wodurch die Trägheitsnavigationsvorhersage immer genauer wird.

Trägheitsnavigationslösungsalgorithmus

normalerweise in die folgenden Schritte unterteilt:

• Lageaktualisierung: Integrieren Sie die vom Gyroskop ausgegebene Winkelgeschwindigkeit, um das Lageinkrement zu erhalten, das der letzten Fluglage überlagert wird; 🎜 🎜#Koordinatenkonvertierung: vom IMU-Trägerkoordinatensystem zum Positions- und Geschwindigkeitslösungskoordinatensystem (Trägheitskoordinatensystem); muss berücksichtigt werden, und wir erhalten Beschleunigung im Inertialsystem. Die Geschwindigkeit wird durch Integration erhalten. #?
• Bei der Trägheitsnavigation muss jede Iteration der Navigationsgleichung das letzte Navigationsergebnis als Anfangswert verwenden, daher ist die Initialisierung der Trägheitsnavigation einer der wichtigeren Teile. Die Ausrichtung der Fluglage bezieht sich auf das Ermitteln der Roll-, Nick- und Gierbewegungen der IMU. Der Ausrichtungsprozess von Roll und Nick wird allgemein als Nivellierung bezeichnet. Wenn das Auto stillsteht, wird die vom Beschleunigungsmesser gemessene spezifische Kraft nur durch die Schwerkraft verursacht, die für eine hochpräzise IMU gelöst werden kann. Wenn das Auto steht, kann die Methode zur Kompassausrichtung verwendet werden Im stationären Zustand wird die vom Beschleunigungsmesser gemessene spezifische Kraft im Trägersystem gemessen. Die Rotation der Erde wird zur Bestimmung der Ausrichtung (Gieren) des Trägers verwendet. #🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜#Inertial Navigation Initialisierungsschema#🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜 🎜#Kopplung des Kalman-Filters für die kombinierte Navigation
• Verwenden Sie die Kopplung des Kalman-Filters, um IMU und GNSS, also Punktwolkenpositionierungsergebnisse, zu fusionieren. Es kann in zwei Methoden unterteilt werden: lose Kopplung und feste Kopplung.
• Der lose Kopplungsfilter verwendet die Differenz zwischen dem Positions-, Geschwindigkeitsmesswert und der berechneten Positionsgeschwindigkeit als Eingabe des kombinierten Navigationsfilters, also der Mengenmessung des Kalman-Filters. Zu den eng gekoppelten Daten gehören GNSS-Navigationsparameter, Pseudoentfernungen bei der Positionierung, Entfernungsänderungen usw. #? #

Tight-Coupling-Schema des Kalman-Filters

#🎜 🎜##🎜🎜 #

Vergleich der Vor- und Nachteile der losen Kopplung und der engen Kopplung des Kalman-Filters

#🎜 🎜##🎜 🎜#

Am Beispiel des von Baidu Apollo verwendeten Trägheitsnavigationssystems verwendet es eine lose Kopplungsmethode und einen Fehler-Kalman-Filter. Die Ergebnisse der Trägheitsnavigationslösung werden für die Zeitaktualisierung des Kalman-Filters, also die Vorhersage, verwendet, während die GNSS- und Punktwolkenpositionierungsergebnisse für die Messaktualisierung des Kalman-Filters verwendet werden. Der Kalman-Filter gibt die Positions-, Geschwindigkeits- und Lagefehler aus, um das Trägheitsnavigationsmodul zu korrigieren, und die Fehler während der IMU-Periode werden zur Kompensation der ursprünglichen IMU-Daten verwendet.

Lose Kopplung des Baidu Apollo Kalman-Filters #🎜🎜 #

Kalman-Filter-Fusionsdiagramm

Integration von Umgebungsmerkmalsinformationen und Trägheitsnavigation

Die derzeit häufig verwendete kombinierte Trägheitsnavigationslösung aus GNSS + IMU kann in einigen Szenarien die Anforderungen des autonomen Fahrens hinsichtlich Positionierungsgenauigkeit und Stabilität immer noch nicht vollständig erfüllen. Beispielsweise ist es in Szenarien, in denen GNSS-Signale über einen längeren Zeitraum schwach sind, wie z. B. in städtischen Gebäudegruppen und Tiefgaragen, nicht stabil genug, sich auf GNSS-Signale zu verlassen, um die genaue Positionierung zu aktualisieren. Daher müssen neue Quellen für die Aktualisierung präziser Positionierungsdaten eingeführt werden Lidar/Lidar/ Es ist zu einem unvermeidlichen Trend geworden, visuelle Positionierungssensoren und andere Umgebungsinformationen für die Positionierung zu integrieren.

Ein schematisches Diagramm einer Architektur für die integrierte Fusion von Navigations- und Umweltbewusstseinsinformationen

Am Beispiel der Multisensor-Fusion-Positionierungssystemlösung von Baidu Apollo steht das Trägheitsnavigationssystem im Mittelpunkt Das Positionierungsmodul integriert IMU-, GNSS-, Lidar- und andere Positionierungsinformationen und gibt schließlich hochpräzise Positionsinformationen mit 6 Freiheitsgraden aus, die den Anforderungen des autonomen Fahrens gerecht werden, nachdem sie vom Trägheitsnavigationssystem gelöst und korrigiert wurden.

Baidu Apollos Trägheitsfusions-Positionierungsmodul-Framework

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