自动驾驶学习笔记（十二）—

自动驾驶学习笔记（十二）——定位技术

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文章目录

前言

卫星定位

RTK定位

IMU定位

GNSS定位

先验地图定位

SLAM定位

MSF定位

Apollo定位

Tips

总结

前言

见《自动驾驶学习笔记（七）——感知融合》

见《自动驾驶学习笔记（八）——路线规划》

见《自动驾驶学习笔记（九）——车辆控制》

见《自动驾驶学习笔记（十）——Cyber通信》

见《自动驾驶学习笔记（十一）——高精地图》

卫星定位

基础定位系统由三个部分组成：空间部分(GPS卫星)、地面监控部分和用户部分。如下图所示：

其基本工作原理是：至少测量出当前位置与4颗卫星的距离和对应时间，通过解方程即可求得当前位置在地球坐标系下的位置(x,y,z)。为什么是4颗呢?因为除了需要确定(x,y,z)三个位置参数，还需要一个卫星提供相对零点时间从而消除时间误差。

全球四大导航系统包括：美国全球定位系统、欧盟“伽利略”系统、俄罗斯“格洛纳斯”系统、中国北斗卫星导航系统。

定位模块除了需要告诉自动驾驶系统自动驾驶汽车当前的位置之外，实际还提供车辆当前的运动状态，比如车的航向，速度，加速度，角速度等状态信息。

RTK定位

基础的卫星定位是存在误差的，误差既来自系统的内部，也来自外部。例如卫星信号穿透电离层和对流层时产生的误差，还有卫星高速移动产生的多普勒效应引起的误差，以及多径效应误差通道误差、卫星钟误差、星历误差、内部噪声误差等。这些误差，有些可以完全消除，有些无法消除或只能部分消除。它们影响了系统的准确性和可靠性。

RTK（Real time kinematic，实时动态）载波相位差分技术，是卫星定位的扩展。它是实时处理两个测量站载波相位观测量的差分方法，将基准站采集的载波相位发给用户接收机，进行求差解算坐标。如下图所示：

1、基准站先观测和接收卫星数据。

2、基准站通过旁边的无线电台(数据链 )，将观测数据实时发送给流动站(距离一般不超过20公里)。

3 、流动站收到基准站数据的同时，也观测和接收了卫星数据。

4、流动站在基准站数据和自身数据的基础上根据相对定位原理，进行实时差分运算，从而解算出流动站的三维坐标及其精度，其定位精度可达1cm~2cm。

IMU定位

惯性测量单元（Inertial measurement unit，简称IMU）是测量物体三轴姿态角(或角速率)以及加速度的装置。一般的，一个IMU内会装有三轴的陀螺仪和三个方向的加速度计，来测量物体在三维空间中的角速度和加速度，并以此解算出物体的姿态。为了提高可靠性，还可以为每个轴配备更多的传感器。一般而言IMU要安装在被测物体的重心上。

IMU的核心参数指标有两个。陀螺仪角度偏差范围通常在0.1°/s - 0.001°/h。加速度计加速度偏差范围通常在100mg - 10ug。由距离计算公式s =½at²可以得出，100mg和10ug偏差的加速度计在60s之后的测量误差分别是3528m和0.35m，差距非常大。不同级别的IMU在精度和成本方面也相差甚远，如下图所示：

GNSS定位

GNSS是GPS与IMU组合定位。

GPS定位非常方便，但在高楼、隧道和停车场等场所会出现多径效应和信号衰减，导致测量精度下降。GPS的更新频率也比较低，一般为1s刷新一次。

为了解决上述问题，IMU通常用来辅助GPS进行定位，IMU不需要接收信号，不受信号质量影响，而且更新频率快，工作频率通常可达100Hz以上，可以弥补短期GPS刷新频率不足的问题。但是IMU有累计误差，在一段时间后需要校准，所以目前无人车主要通过GPS和IMU融合定位。

先验地图定位

先验地图定位是拿当前观测到的特征和事先建好的地图做匹配，如下图所示：

其2大核心问题是：特征提取和特征匹配(Feature matching )和重定位( Relocation )。特征提取和特征匹配常用的算法有：ICP ( iterative closest point )、NDT ( Normal Distributions Transform )和基于优化的方法。重定位是指在环境中找到自己的初始坐标，例如在停车场中启动的时候。