自动驾驶定位面试题——惯性导航方向

1. IMU测量方程是什么？噪声模型是什么？

中值积分情况下，imu的测量方程为：

imu的随机误差一般包含一下几类，各类误差项及其原理如下（以陀螺仪为例）
（1）量化噪声
  量化噪声是数字传感器必然出现的噪声，我们通过AD采集把连续时间信号采集成离散信号，在这个过程中，精度就会损失，损失的精度大小和AD采样的精度有关（这里具体指的是模数转换时，AD器件的位数，位数越高采样越精确），精度越高，量化噪声越小。

（2） 角度随机游走
  陀螺敏感角速率并输出时是有噪声的，这个噪声里面的白噪声成分叫宽带角速率白噪声，我们计算姿态时，本质上是对角速率做积分，这必然会对噪声也做了积分。白噪声的积分并不是白噪声，而是一个马尔可夫过程，即这一次的误差是在上一次误差的基础上累加一个随机白噪声得到的。角度误差所包含的这种马尔可夫性质的误差就叫做角度随机游走。

（3） 角速率随机游走
  从理解上和角度随机游走一样，角速率里面并不全是白噪声，它也有马尔可夫性质的误差成分，而这个误差是由宽带角加速率白噪声累积的结果。

（4） 零偏不稳定性噪声
  这应该是大家再熟悉不过的一个误差项了，如果一个陀螺只让你用一个指标来体现精度，那必然就是它了。但是这个指标的理解上却不像前几个参数那样直白。 我们可以先把它理解为零偏随时间的缓慢变化，假设在刚开始时零偏大小是某个值，那么过一段时间之后，零偏便发生了变化，具体变化成了多少，无法预估，所以就要给他一个概率区间，来描述它有多大的可能性落在这个区间内，时间越长，区间越大。 实际上，如果你真的测的时间足够长，会发现它也不会无限制增长下去，所以，这个对概率区间的描述只是近似有效，或者一定时间内有效，由于这个有效时间比较长，所以我们一般仍然使用这种方式来描述，只是在理解上要知道这一点的存在

（5） 速率斜坡
  看到斜坡这种描述词，我们一般会想它是不是一种趋势项。实际上，它确实是趋势性误差，而不是随机误差。所谓随机误差，是指你无法用确定性模型去拟合并消除它，最多只能用概率模型去描述它，这样得到的预测结果也是概率性质的。而趋势性误差是可以直接拟合消除的，在陀螺里，这种误差最常见的原因是温度引起零位变化，可以通过温补来消除。加速度计同样具有这5项误差，而且原理一致，因此不再重复

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2. 惯导误差模型是怎么来的？比如15维的卡尔曼滤波模型。

  在定位领域的几乎所有多传感器融合系统中，都有IMU存在，而且，IMU是定位系统的主线与核心（对此可能很多人并不同意，但是我仍然坚定地坚持这一观点）。

  对于IMU参与的融合系统（无论是基于滤波还是基于优化），它的误差分析就既是核心内容，也是基础内容，是必须要掌握的。如果要简单解释，所谓融合，就是根据观测误差去反推状态误差，而误差分析就是给出观测误差与状态误差之间的关系，让这个“反推”不再是文字，而具有数学表达，从而可以进行算法实现。

  具体来讲，在IMU融合系统中，这里的观测误差就对应位置误差、速度误差、姿态误差，状态误差指的就是位置误差、速度误差、姿态误差、陀螺仪的bias、加速度计的bias等。观测和状态中有重复的量这很正常，说明“有些状态可以被直接观测到”。而根据观测误差去反推状态误差，指的就是，如果告诉你它们之间的关系（比如已知陀螺仪的bias和姿态误差之间的关系），那么就可以根据该关系去反推出那些不能被直接观测到的量（比如已知姿态误差去反推陀螺仪bias）。

可参考博客文章 < https://zhuanlan.zhihu.com/p/135230133>
或参考英文文献< Quaternion kinematics for the error-state Kalman filter >

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3. GPS双天线安装偏角是怎么标定的？

  通过车辆前行得到航迹角，同时双天线自己可以计算出一个航向角，两者之差为安装偏角，具体拟合方法可以通过最小二乘或滤波算出。

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4. 多传感器之间是怎么对时的？

  激光雷达：大多数雷达如VLP-16等都提供基于pps脉冲和GPRMC信号的输入接口,PPS和GPRMC信号可以由GNSS或IMU提供，或者由外部时钟源提供。少数激光雷达还支持NTP/PTP同步，PTP的精度一般来说比NTP要高，这两个信号都需要由外部时钟源设备提供。
  相机：需要支持外部触发曝光的型号，因为相机帧周期包括曝光时间和readout时间（整帧像素点读出），一般来说readout时间是固定的，可以补偿这个时间，相机的时间戳选择为曝光的中间时间。
  GNSS：GNSS可以从卫星获得高精度的时钟信号，而且通常的GNSS都支持PPS脉冲以及GPRMC信号。

• 使用GNSS作为时钟源，将GNSS的PPS信号提供给LiDAR和一个开发板，开发板将给相机同时提供一个曝光的脉冲信号。CAMVOX采用这种方案。
• 使用外部时钟源，这种时钟源通常支持PPS信号输入，将GNSS的PPS传给外部时钟源，同时外部时钟源可以使用PTP/NTP/PPS给LiDAR做时间同步，同时触发相机开始曝光。外部时钟源同时也可以使用PTP/NTP对主机进行时间同步。

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5. GPS到来时是有延时的，而IMU给出的加速度和角速度是实时的，这种情况下怎么处理延时？怎么做的融合？

  先通过imu积分计算实时的轨迹，同时把imu数据缓存下来，当GPS到来时，再根据GPS的时间戳去修正历史时刻的数据，然后重新积分该时刻后的imu。

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6. DR递推的原理是什么？大概怎么去做？

  DR，也叫航位推算，是在知道当前时刻位置的条件下，通过测量移动的距离和方位，推算下一时刻位置的方法。可以根据上一时刻位置速度角度，通过imu加速度二次积分得到平移量，角速度积分得到旋转量来进行DR，也可以通过轮速计和车辆运动模型来进行DR。

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7. 组合导航卡尔曼滤波过程噪声是如何调参的？

  先通过GPS和imu的性能参数和频率确定一个米级单位下的噪声。之后在该噪声参数下得到融合的轨迹，然后分别对两个噪声增大缩小分成几组进行调节，观察轨迹。最终选最平滑的一组轨迹的噪声参数，或者选跟真值比精度最高的一组的噪声参数。

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