汽車智能傳感器技術與應用項目六知識準備2：IMU與GNSS組合導航（課件）2023.2.17

IMU/GNSS組合導航智能汽車傳感器應用技術思考討論題（2分鐘）一、課程導入20世紀60年代末期，車載導航定位系統概念才被提出來。在20世紀90年代時期，隨著GPS的建立，車載導航定位系統才走進民用領域并得以普及。由于GPS能全天候、全時段為全球用戶提供快速而精準定位服務，這一時期車載導航定位系統得到了迅猛的發(fā)展。同時由于GPS在信號遮擋和干擾的情況下無法定位或是不可靠，出現了把GPS與其他導航定位技術組合使用的組合導航技術，組合導航技術的作用是什么呢？定位系統課程導入組合導航系統慣性導航系統組合導航在智能汽車上的應用總結二、組合導航系統2.1組合導航系統的定義組合導航技術一般指的是采用兩種或兩種以上具有測量特性優(yōu)勢互補的導航系統對同一信息源進行測量，從而獲得更高導航精度的技術。通常情況下，一種導航系統提供短時精度高的信息，另一種導航系統提供長期穩(wěn)定性高的信息。采用組合導航技術的導航系統為組合導航系統（IntegratedNavigationSystem，INS）。組合導航系統課程導入組合導航系統慣性導航系統組合導航在智能汽車上的應用總結二、組合導航系統2.2組合導航系統的分類組合導航系統按照導航組合方式，常見的類型有如下幾種：課程導入組合導航系統慣性導航系統組合導航在智能汽車上的應用總結GPS與慣性導航系統組合北斗與慣性導航系統組合雙差分GPS與慣性導航系統組合二、組合導航系統2.3組合導航系統的優(yōu)點課程導入組合導航系統慣性導航系統組合導航在智能汽車上的應用總結組合導航系統比單一的導航系統在導航精度上具有更大的優(yōu)勢，因為：（1）組合導航系統中各導航系統的測量性能一般是互補的，因此組合導航系統測量的導航信息精度要高于單個導航系統的測量精度。（2）組合導航系統具有導航機構冗余功能，多種導航系統可測量同一信息源，測量信息冗余能有效保證導航工作的可靠性。在多種導航系統組合中，衛(wèi)星導航系統（GNSS）和慣性導航系統是各種組合導航的主要配置，是組合導航中主流的導航系統。其中，GNSS提供長期穩(wěn)定性高的信息。如前文所述，采用實時動態(tài)技術的衛(wèi)星導航系統（GNSS-RTK，GNSS-Real-timekinematic）可實現全球、全天候、全天時定位,且絕對位置準確，但是有一定的信號延時，且在受到遮擋時，信號丟失，無法做到定位；容易受到電磁環(huán)境干擾等。而慣性導航系統提供短時精度高的信息，彌補了GNSS的不足。而且，慣性導航系統的獨特優(yōu)勢使其成為自動駕駛定位系統中不可替代的存在。二、組合導航系統2.4組合導航系統的功能課程導入組合導航系統慣性導航系統組合導航在智能汽車上的應用總結協合超越功能組合導航系統能充分利用各子系統的導航信息，形成單個子系統不具備的功能和精度互補功能由于組合導航系統綜合利用了各子系統的信息，所以各子系統能取長補短，擴大使用范圍余度功能各子系統感測同一信息源，使測量值冗余，提高整個系統的可靠性二、組合導航系統2.5組合導航系統與其他導航系統的區(qū)別課程導入組合導航系統慣性導航系統組合導航在智能汽車上的應用總結比較項目慣性導航衛(wèi)星導航組合導航對衛(wèi)星信號的依賴性不依賴衛(wèi)星信號依賴于衛(wèi)星信號無衛(wèi)星信號時慣性導航系統仍能正常工作工作時的隱蔽性隱蔽性好，不受外界信息干擾易受外界干擾使用衛(wèi)星導航時易受外界干擾導航定位誤差隨運動載體運行時間誤差不斷積累誤差與運動載體運行時間無關慣性導航系統的誤差可由衛(wèi)星導航系統修正能否提供載體的姿態(tài)、航向信息可提供載體的姿態(tài)航向信息單個終端無法提供載體姿態(tài)信息能提供載體的姿態(tài)信息產品經濟成本價格昂貴價格較低價格較高二、組合導航系統2.6GPS/DR組合導航定位系統課程導入組合導航系統慣性導航系統組合導航在智能汽車上的應用總結車輛航位推算（DR）是利用載體上某一時刻的位置，根據航向和速度信息，推算得到當前時刻的位置，即根據實測的汽車行駛距離和航向計算其位置和行駛軌跡。它一般不受外界環(huán)境影響，但由于其本身誤差是隨時間積累的，單獨工作時不能長時間保持高精度。GPS/DR組合導航定位系統由GPS、及電子羅盤、里程計和導航計算機等組成。GPS/DR組合導航定位系統的組成二、組合導航系統2.6GPS/DR組合導航定位系統課程導入組合導航系統慣性導航系統組合導航在智能汽車上的應用總結GPS/DR組合導航定位系統，關鍵在于如何將兩者的數據融合，以達到最優(yōu)的定位效果。將GPS和DR的定位信息綜合用于定位求解，通過卡爾曼濾波來補償修正DR系統的狀態(tài)，同時濾波之后的輸出又能夠為DR系統提供較為準確的初始位置和航向角，從而能夠獲得比單獨使用任意一種定位方法都更高的定位精度和穩(wěn)定性。GPS/DR組合導航定位系統數據融合三、慣性導航系統3.1慣性導航系統的定義課程導入組合導航系統慣性導航系統組合導航在智能汽車上的應用總結慣性導航系統（InertialNavigationSystem,INS）是一種利用慣性測量單元（IMU）測量載體的比力（比力是指相對于慣性坐標系，作用于單位質量物體上的除引力之外的力）以及角速度信息，結合給定的初始條件實時推算速度、位置、姿態(tài)等參數的自主式導航系統。具體來說，慣性導航系統屬于一種航跡推算方式，即從一已知點的位置根據連續(xù)測得的運動載體航向角和速度推算出其下一點的位置，因而可連續(xù)測出運動體的當前位置。GPS/DR組合導航定位系統數據融合慣性導航原理圖三、慣性導航系統3.2慣性導航系統的組成課程導入組合導航系統慣性導航系統組合導航在智能汽車上的應用總結慣性導航系統主要由慣性測量單元（IMU）、信號處理和機械力學編排3個模塊組成。慣性導航系統實物圖慣性系統主要模塊三、慣性導航系統3.2慣性導航系統的組成課程導入組合導航系統慣性導航系統組合導航在智能汽車上的應用總結慣性測量單元（IMU）是慣性導航系統的核心元件，典型的慣性測量單元（IMU）包括3個相互正交的單軸加速度計（Accelerometer）和3個相互正交的單軸陀螺儀（Gyroscopes），其結構下圖所示。慣性測量單元結構三、慣性導航系統3.3慣性導航系統類型課程導入組合導航系統慣性導航系統組合導航在智能汽車上的應用總結慣性導航系統主要由慣性測量單元（IMU）、信號處理和機械力學編排3個模塊組成。慣性導航系統根據機械力學編排形式的不同，可分為平臺式慣性導航系統（GimbaledInertialNavigationSystem，GINS）和捷聯式慣性導航系統（Strap-downInertialNavigationSystem，SINS）。（1）平臺式慣性導航系統是將陀螺儀和加速度等慣性元件通過萬向支架角運動隔離系統與運動載體固定連接的慣性導航系統。根據建立的坐標系不同，又分為空間穩(wěn)定和本地水平兩種工作方式。三、慣性導航系統3.3慣性導航系統類型課程導入組合導航系統慣性導航系統組合導航在智能汽車上的應用總結①空間穩(wěn)定平臺式慣性導航系統的臺體相對慣性空間穩(wěn)定，用以建立慣性坐標系。地球自轉、重力加速度等影響由計算機加以補償。這種系統多用于運載火箭的主動段和一些航天器上。②本地水平平臺式慣性導航系統的特點是臺體的兩個加速度計輸入軸所構成的基準平面能夠始終跟蹤飛行器所在點的水平面（利用加速度計與陀螺儀組成舒拉回路來保證），因此加速度計不受重力加速度的影響。這種系統多用于沿地球表面作等速運動的飛行器（如飛機、巡航導彈等）。在平臺式慣性導航系統中，框架能隔離運動載體的角振動，儀表工作條件較好，并且直接建立導航坐標系，計算量小，容易補償和修正儀表的輸出，但是結構復雜，尺寸大，其造價、維修費用都十分昂貴。平臺式慣性導航原理框圖三、慣性導航系統3.3慣性導航系統類型課程導入組合導航系統慣性導航系統組合導航在智能汽車上的應用總結（2）捷聯式慣性導航系統是20世紀60年代發(fā)展起來的，將慣性測量單元（IMU）直接安裝在載體而非機電平臺上，以數學平臺和計算機實現機電式導航平臺功能的導航技術。其基本原理是將慣性測量單元直接固連在載體上，測得的都是載體坐標系下的物理量。這些元件測量出沿載體坐標系三軸的運動載體的角速度和線加速度，計算機實時計算出姿態(tài)矩陣，通過姿態(tài)矩陣把加速度計測量的載體坐標系的軸向加速度信息變換到導航坐標系。如圖6.14所示是捷聯式慣性導航原理框圖。捷聯式慣性導航原理框圖三、慣性導航系統3.4慣性導航的主要不足課程導入組合導航系統慣性導航系統組合導航在智能汽車上的應用總結慣性導航定位系統主要不足在于比較大的累積誤差。就像蒙著眼睛走路，走出第一步的時候，可以計算得到第一步時相對于0步位置的方向和距離，然后，再以走出第一步的位置為初始位置，再走出一步，就得到第二步相對于第一步時的方向和距離。這樣一直走下去，就可以得到第N步的行走路線以及最終的方向和距離了。實際上，每走一步就不可避免的有一個微小的誤差，在走了N之后，誤差會累積起來，變得比較大了，如圖6.17所示，人走第一步時，估計位置與實際位置還比較接近，但隨著步數增多，估計位置與實際位置的差別越來越大。所以慣性導航系統，如果在短距離定位的時候，會比較準確，但是要實現長距離定位的話，定位誤差就比較大。所以比較好的方法就是，將衛(wèi)星定位和慣性導航定位系統結合在一起，這樣就可以彌補兩者的不足。如下圖所示，通過GNSS的作用類似蒙著眼睛走路碰到路標后對自己的位置進行修正，IMU的作用就類似于小碎步，不斷地對自己的位置進行推算，兩者結合，就能保證自己的定位相對穩(wěn)定和準確。三、慣性導航系統3.4慣性導航的主要不足課程導入組合導航系統慣性導航系統組合導航在智能汽車上的應用總結IMU原理定位原理GPS對IMU定位的修正三、慣性導航系統3.5慣性導航系統是組合導航中必不可少的關鍵部件課程導入組合導航系統慣性導航系統組合導航在智能汽車上的應用總結組合導航融合了多種導航技術以得到更高的精度和安全性。其中，慣性導航系統因其獨特優(yōu)勢而成為各種組合導航系統（包括自動駕駛定位系統）中不可替代的存在，慣性導航系統的IMU和GPS組合定位如下圖所示。（1）慣性導航系統是唯一可以輸出完備的六自由度數據的設備，慣導能夠計算x,y,z三個維度的平動量（位置、速度、加速度）和轉動量（角度、角速度），并可以通過觀測模型，推測其他傳感器狀態(tài)的測量值，再用預測值和測量值的差用于加權濾波。若要獲得實時的姿態(tài)角、方位角、速度和位置，慣性導航系統是唯一的選擇。（2）慣性導航的數據更新頻率更高，可以提供高頻率的定位結果輸出。攝像頭的幀率一般是30Hz，時間不確定性為33ms；GNSS延遲一般是100-200ms；而慣導預測狀態(tài)的延遲最短只有幾ms，因此可以用慣導估算并補償其他傳感器的延遲，實現全局同步。對于自動駕駛汽車來說，在行駛的時候，GNSS的延遲是100ms，攝像頭拍攝環(huán)境目標時，圖像實際位置和GNSS報告的位置將會出現不一致，假設汽車時速120km/h，100ms的延遲意味著3.3米的距離的延遲，此時地圖和目標識別的精度再高也失去意義。而如果使用組合慣導，位置的延遲將約為2.5ms，由此導致的誤差僅為0.08m，更能夠保證行車的安全性。三、慣性導航系統3.5慣性導航系統是組合導航中必不可少的關鍵部件課程導入組合導航系統慣性導航系統組合導航在智能汽車上的應用總結慣性導航系統的IMU和GPS組合定位三、慣性導航系統3.5慣性導航系統是組合導航中必不可少的關鍵部件課程導入組合導航系統慣性導航系統組合導航在智能汽車上的應用總結慣性導航是定位信息的融合中心，融合激光雷達、攝像頭、車身系統的信息。在L3及更高級別的自動駕駛汽車中，將引入更多的傳感器來支撐系統的功能，慣性導航系統是所有定位技術中最容易實現與其他傳感器提供的定位信息進行融合的主體，作為定位信息融合的中心，將視覺傳感器、雷達、激光雷達、車身系統信息進行更深層次的融合，為決策層提供精確可靠的連續(xù)的車輛位置、姿態(tài)的信息，如圖下所示。慣導系統作為定位信息中心融合其他模塊提供的定位信息三、慣性導航系統3.6車用慣性導航系統的核心關鍵在算法課程導入組合導航系統慣性導航系統組合導航在智能汽車上的應用總結目前，主流的組合導航系統包括衛(wèi)星導航系統（GNSS）和慣性導航系統（INS），該組合導航的核心算法框架如圖下所示。慣性導航系統在自動駕駛中的應用屬于起步階段，算法的優(yōu)劣決定傳感器是否能發(fā)揮其最佳性能，也決定了慣性導航系統的穩(wěn)定性和可靠性。車用慣性導航系統中使用的核心算法主要包括慣性導航解算算法、組合導航的卡爾曼濾波器的耦合和組合導航和環(huán)境特征信息融合3種。三、慣性導航系統3.6車用慣性導航系統的核心關鍵在算法課程導入組合導航系統慣性導航系統組合導航在智能汽車上的應用總結核心算法框架三、慣性導航系統3.6車用慣性導航系統的核心關鍵在算法課程導入組合導航系統慣性導航系統組合導航在智能汽車上的應用總結1.慣性導航解算算法以百度阿波羅的慣性導航算法為例，其原理如圖6.22所示，通常分以下幾步：（1）姿態(tài)更新：對陀螺儀輸出的角速度進行積分得到姿態(tài)增量，疊加到上次的姿態(tài)上；（2）比力坐標轉換：從IMU載體坐標系到位置、速度求解坐標系（慣性坐標系）；（3）速度更新：需要考慮重力加速度的去除，得到慣性系下的加速度，通過積分得到速度；（4）位置更新：通過速度積分得到位置。（5）重力加速度模型：重力加速度的大小隨其在地球上地點的不同而略有差異，越靠近赤道越小，越靠近兩級越大。三、慣性導航系統3.6車用慣性導航系統的核心關鍵在算法課程導入組合導航系統慣性導航系統組合導航在智能汽車上的應用總結2.基于卡爾曼濾波器組合導航的定位結果融合使用卡爾曼（Kalman）濾波器的耦合，對IMU和GNSS即點云定位結果進行融合?？煞譃樗神詈虾途o耦合兩種方法。松耦合濾波器采用位置、速度量測值和解算的位置速度之差作為組合導航濾波器輸入，也即卡爾曼濾波器的量測量，如圖所示。松耦合簡單、靈活、濾波器維數低；擁有全局最優(yōu)估計精度。但是必須要有四顆可見衛(wèi)星，否則GNSS無法解算出位置和速度作為濾波器輸入。緊耦合的數據包括GNSS的導航參數、定位中的偽距、距離變化等，如圖所示。緊耦合在可見星數目小于4時仍然可以進行量測量更新；可以檢測到粗劣的GNSS測量值并移除。但是在濾波之前需要消除濾波誤差，濾波器復雜。三、慣性導航系統3.6車用慣性導航系統的核心關鍵在算法課程導入組合導航系統慣性導航系統組合導航在智能汽車上的應用總結3.環(huán)境特征信息與慣性導航融合環(huán)境特征信息與慣性導航融合可以大大提升高精度定位系統的場景覆蓋能力。通過GNSS-RTK的定位技術可以實現65%綜合場景定位誤差小于20cm的覆蓋率，GNSS+IMU的組合慣導則可以實現85%左右的覆蓋，但距離自動駕駛對定位誤差小于20cm的綜合場景覆蓋要達到97.5%以上的要求仍有差距。而GNSS+IMU+LiDAR/CV的融合高精度定位系統可以實現使覆蓋率達到97.5%以上。一種組合導航和環(huán)境感知信息融合的架構如圖6.27所示，組合導航系統與環(huán)境特征信息融合將成為必然趨勢。一種組合導航和環(huán)境感知信息融合的架構示意圖三、慣性導航系統3.7車用慣性導航系統的核心競爭在芯片設計與封裝汽車用的傳感器對性能、體積、壽命要求非常高，決定了車用慣導傳感器將采用MEMS技術。從長遠來看，慣性導航系統的競爭力在慣性傳感器芯片設計和封裝能力。隨著自動駕駛技術級別的提升，對MEMS慣性傳感器芯片的性能要求將持續(xù)提高，如下表所示；同時隨著慣性導航系統算法的不斷成熟，通過算法優(yōu)化來提升系統性能的空間越來越小，而對慣性傳感器芯片硬件性能的依賴程度則會相應提高。汽車行業(yè)使用的MEMS傳感器必須兼?zhèn)涓呔取㈤L期穩(wěn)定性和大批量生產的特性。MEMS慣性傳感器芯片的設計、制造、封測及標定將成為慣性導航系統中比較關鍵的環(huán)節(jié)。指標需求L2級智能駕駛L3及以上級別自動駕駛MEMS陀螺不穩(wěn)定性10°/h1-5°/hMEMS加速度計精度10mg2mg組合定位精度5m10cm慣導系統形式慣性測量單元慣性組合導航系統自動駕駛對慣性傳感器芯片的基本要求課程導入組合導航系統慣性導航系統組合導航在智能汽車上的應用總結三、慣性導航系統3.7車用慣性導航系統的核心競爭在芯片設計與封裝課程導入組合導航系統慣性導航系統組合導航在智能汽車上的應用總結同時對高性能、低功耗慣性器件及系統的需求，使得MEMS慣性器件朝著高精度、集成化、低成本、組合化和多功能化方向發(fā)展。2011年，慣性傳感器僅和磁傳感器融合，發(fā)展到2017年，慣性傳感器已經演變到9軸，并且能夠實現與MCU的融合。這種出現在移動終端的MEMS慣性傳感器高集成化的趨勢，汽車MEMS慣性傳感器也在經歷這種過程。對MEMS慣性傳感器芯片的設計提出了更高的要求，芯片的設計能力也成核心的競爭力。MEMS慣性傳感器的封裝技術是決定MEMS慣性器件的性能的重要因素。MEMS陀螺儀的器件級真空封裝的難點是如何降低封裝應力、提高真空度以及高真空保持度。對于MEMS慣性傳感器，其性能更是容易受封裝的應力、真空度、氣密性、隔離度等影響。例如氣密性，MEMS陀螺的可靠性和穩(wěn)定性