- 自動駕駛位置感應中的傳感器技術
- 來源：EP&T 發(fā)表于 2020/6/23
技術領域有許多大趨勢，最有趣的是當屬自動駕駛汽車的發(fā)展。自動駕駛技術除了應用在汽車，公共汽車和卡車以外，還用于倉庫，工業(yè)園區(qū)，大型商業(yè)設施的送貨機器人，以及用于運送餐食，藥品和較小包裝的“最后一英里”自動駕駛汽車和無人機。
盡管全自動駕駛汽車（5級）距離全面應用與生產尚有很多年，但隨著傳感器，計算和連接基礎設施以及政策的不斷進步，自動駕駛汽車的采用率正日益增大。
實際上，對自動駕駛汽車的等級有兩種主要的分類系統(tǒng)：國家公路安全管理局（NHTSA）將自動駕駛的連續(xù)性劃分為五個等級，而汽車工程師協(xié)會（SAE）則將其劃分為六個等級。
SAE和NHTSA的比例相當相似。例如，特斯拉Model S的Autopilot是目前在售的，具有一定自治程度的最知名汽車，恰好在兩個等級上都處于同一等級。
自動駕駛汽車的成功是基于解決對快速響應時間，精度以及隨著時間，溫度和使用的長期校準的需求。
也許，對自動駕駛汽車采用率影響最大的是自動駕駛系統(tǒng)的成本和調試費用仍然很高。此外，某些技術（如LIDAR）仍然難以使用，且在美學上對消費者沒有吸引力。消費者肯定會抵制LIDAR設備在車頂，窗戶和后視鏡上的笨拙外觀。此外，將需要進行持續(xù)的維護和修理，因為雪，煙霧和灰塵等環(huán)境挑戰(zhàn)必將對外部LiDAR模塊產生腐蝕影響。
盡管存在這些問題，但近年來對LIDAR等技術的投資仍不少。不過，特斯拉（Tesla）的Elon Musk等人則堅持認為并不需要LIDAR，取而代之的是結合了慣性測量單元（IMU）的視覺系統(tǒng)以及GPS等應用。
自動駕駛位置感應中的傳感器技術
農用設備-拖拉機和聯合收割機-是車輛自動駕駛的最早商業(yè)用途之一。在過去的幾十年中，地面自動駕駛汽車在市場上的接受度和技術進步一直是積極的。
在全球范圍內，智能農業(yè)，重型建筑設備和最后一英里運載工具的制造商都對其嵌入式GNSS和INS傳感器系統(tǒng)要求更高的準確性，這些系統(tǒng)必須盡可能地準確以確保高度準確的定位和準確性，以及確保操作人員和附近工人的安全。
除了用于測量相對于來自GNSS和GPS衛(wèi)星網絡的信號的位置的傳感器之外，還有一種鮮為人知但同樣至關重要的傳感技術——慣性測量單元（IMU）傳感器。
在大多數定位系統(tǒng)中，有一個IMU可以幫助定位引擎使用物理運動來計算位置，作為定位計算的一部分。這對于高度精確的系統(tǒng)至關重要，該系統(tǒng)可以計算隨時間和溫度變化的系統(tǒng)力，角速度和方向。IMU用于許多GPS,GNSS和INS系統(tǒng)，并提供絕對航向，定位和航位推測。任何好的IMU的支柱都是傳感器的Allan偏差（特別是陀螺儀的偏置穩(wěn)定性和角度隨機游動）所測量的系統(tǒng)性能。
MEMS傳感器的粘滯性問題
微機電系統(tǒng)（MEMS）傳感器具有固有的粘滯性問題——加速度計和陀螺儀結構的微觀硅指可能會粘在一起。通常由震動或高加速度事件引起，一旦粘在一起，由于稱為范德華力的現象，它們可能很難分離。對于功能安全的應用和ASIL B等級的應用，這構成了一個重大問題。
解決此問題的一種方法是使用IMU中嵌入的三重冗余傳感器。如果一個傳感器由于靜摩擦而發(fā)生故障，其他兩個傳感器將繼續(xù)起作用，并將車輛保持在其行駛路徑上。
偏置不穩(wěn)定性和ARW如此重要的原因可以由此解釋：自動駕駛汽車以一條完美的直線從一個點到另一個點的行駛會由于IMU的偏置穩(wěn)定性等級而隨時間漂移。如果IMU每小時的偏置穩(wěn)定性為6度，則汽車可能從任一側的直線到達6度，這相當于6-8英尺的誤差。
換句話說，如果自動駕駛汽車試圖以每小時6度的IMU穿過紐約市的荷蘭隧道，它可能不會成功……
汽車GPS接收器本身無法提供高精度的連續(xù)位置信息。通過從幾十個全球衛(wèi)星獲得最佳接收，GPS接收器可以將其位置計算到幾米之內。通過還包括校正信號以校正衛(wèi)星時鐘誤差和大氣畸變，GPS接收機可以使用諸如實時運動學（RTK）之類的算法技術將位置計算到2cm至4cm左右。計算要花一些時間才能完成，因此GPS接收機的更新速率通常約為1Hz或每秒一次，但對于動態(tài)性更高的應用，更新速率可能高達10Hz至20Hz.在高速公路速度和最佳條件下，車輛可以在最佳條件下的GPS更新之間移動10英尺左右。
IMU用于許多高精度應用
當前，高精度和昂貴的IMU被用于許多高精度應用中，從導彈，商用飛機到無人機控制和導航應用。
在汽車應用中，用于高性能IMU的選通項已增加了三倍，成本一直禁止汽車制造商采用更高性能的IMU用于自動駕駛應用。即使IMU已經用于導航，翻車檢測和安全氣囊控制的車輛中，但這類IMU設備的性能水平仍無法解決主要隧道或視力障礙情況下航位推算的問題，并且在白雪皚皚的條件下，由于大雪和霧氣以及太陽飽和問題，相機無法很好地支持IMU設備工作。
隨著對自主性的性能需求的增加，對功能安全設備的需求也隨之增加，與此同時，對低成本的追求幾乎呈線性增長。
總體而言，自主性使車輛，無人機和最后一英里的輸送機器人取得了巨大進步，這將有助于減少我們的碳足跡，提高效率和生產率，同時有望挽救生命，但是有許多挑戰(zhàn)需要解決。不過使用目前市場上的技術以及不斷發(fā)展的傳感技術，十年左右的時間內，自動駕駛汽車將能夠安全地在我們的高速公路和城市中心上行駛。
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