1.无人车的自动定位系统
定义:相对一个坐标系,无人车的自定位系统知道汽车的位置和姿态
2.位置和姿态分别有三个自由度。
如果本地坐标系已经定义好,车上的坐标系相对于本地坐标系的变化(即姿态的变化),可用本地坐标系的三个轴和相对坐标系的这三个轴之间的三个夹角表示。
除了位置和姿态这两个维度,自定位系统还要输出很多信息。除去速度、加速度和角速度外,自定位系统还需要对位置和姿态加上一个置信度,表示这次输出的定位结果好不好。
3.对于自动驾驶汽车,定位的指标要求大概分为三个部分:
4.为什么无人车需要一个精准的定位系统?
无人车感知和决策本身的能力并没有达到像人类这样聪明的程度,所以需要定位和地图
速度、加速度、角速度灯信息用于路线规划及车辆控制
对于车来讲,速度信息来源于定位模块。定位模块告诉车辆现在的速度是多少。感知模块告知前面可能要开慢一点。控制模块接收到指令之后会控制车辆慢一点。
5.定位的方法大体上可以分为三个部分
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6.差分技术分为物理差分和距离差分两种。距离差分又分为伪距差分和载波相位差分。
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7.载波相位差分的缺点:
8.激光定位:
9.视觉定位:
对于视觉定位,如果照明环境变化越大,例如这次跑过去的光照度和下次跑过去的光照度不一样,视觉所受到的影响就越大。
所以基于这种特征点的定位,比如SLAM里面用Relocalization并不是很合适用于车的视觉定位。因为下次可能检测不到那些特征,比如SIFT特征或者别的特征就会造成定位的失败。
但是有一些特征具有明显Semantic意义,比如车道线或者旁边立的这些柱子,红绿灯的柱子或者红绿灯本身或者一些Traffic Sign之类的,对于定位而言非常有用。
10.车道线检测:
惯性导航:
惯性导航是基于IMU的,里面包含有加速度计和陀螺仪。
11.多传感器融合定位——GNSS定位、激光定位、视觉定位还有惯性导航
(1)多传感器融合定位的核心是中间的卡尔曼滤波器,这是一个状态误差的卡尔曼滤波器。
(2)该滤波器接收惯性导航输出的递推,作为它的时间更新,保证滤波器往前走和高频的输出。还接受GPS、激光点云定位,或者是视觉定位的输出去做低频的状态更新。
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1.三维几何变换——坐标系
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2.二维几何变换——二维旋转
在坐标系下面能够将一个点旋转到另一个位置
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3.三维几何变换——三维旋转
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旋转矩阵一般在优化过程中不会使用,四元数在优化过程中使用的非常多
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4.平移
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5.刚体位置和朝向
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6.定位时常用的坐标系
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总结:
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1.GNSS定位技术
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GNSS定位技术中最著名的是GPS。GPS最早是由美国建立的,有24颗GPS卫星,两个频率的波段。GPS具有定位、测速、授时等功能
类似的系统还有北斗定位,俄罗斯的格罗纳斯和欧洲的伽利略定位。
原理:测距
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误差来源
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2.载波定位技术
载波定位技术具体分为两类,RTK技术和PPP技术。它们都是为了确定载波的整周数,然后消除噪声,达到更精准的定位。
RTK的工作原理如下:卫星把观测数据给基站,也给车端的移动站。基站根据多个卫星的钟差计算出误差项,然后把误差项传递给车端,车端用这个误差项消除观测误差,得到精准的位置。它的问题是硬件成本高,需要建基站,需要4G通信的链路,需要基站传数据。
PPP可以简单理解为一个很强的单点,它有很多种基础基站的建设。这些基站通过卫星数据,把这些误差都在基站做分离处理,再传递给卫星。卫星已经做了误差的消除,再去对车端进行定位,得到一个非常高精度的定位信息。
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RTK与PPP消除误差的方式:
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-gHwPHt3x-1595414966970)(C:\Users\xiaomeiyan\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20200722182031503.png)]
GNSS在无人车中的作用
GNSS的问题
3.激光点云
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图像对齐:主要是用于航向角的优化。点云定位里面会输出四个维度的信息,XYZ和Yaw(航向角)。
SSD HF:其次是SSD-HF做XY优化,Z则由定位地图提供。定位地图是一种数据的的存储方式。激光点云定位的输入还包括预测位姿和实时点云数据。输出信息将会给融合算法,进行更加精确的定位。
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红色代表响应比较好
绿色代表过度
蓝色代表概率比较低
4.视觉定位技术
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视觉定位的输出也是XYZ和Yaw,即位置和朝向。视觉定位通过摄像头识别图像中具有语义信息的稳定特征并与地图做匹配,得到位置和朝向信息。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-TRSjmsFJ-1595414966976)(C:\Users\xiaomeiyan\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20200722183331704.png)]
首先是摄像头进行图像特征的检测,主要是进行车道线和杆状物的检测。通过GPS给出的初始位置,基于初始位置对3D地图和摄像头检查到的信息进行特征匹配。用IMU和轮速计去做姿势的预测,给出一个不错的姿势。最后的结果输出给融合模块,融合可以将GPS、视觉定位、IMU数据整合,优化定位结果并提供高频输出。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-8Xs6uHo8-1595414966977)(C:\Users\xiaomeiyan\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20200722183534893.png)]
5.捷联惯性导航系统
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比力,位置->速度->姿态
6.组合导航系统
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核心是:卡尔曼滤波递推结算的步骤
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