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如何打造面向量产的自动驾驶高精度定位方案?

发布时间:2019-01-22 14:02:20   编辑:it技术教程网   阅读次数:

如何创建用于生产的自动驾驶精确定位程序?

禾多科技技术总监骆沛:如何打造面向量产的自动驾驶高精度定位方案?

*多沃洛培南技术总监技术

近日,由SAE Intenational(工程师国际自动机研究所)SAE 2018智能汽车赞助和网络的进步国际会议来到昆山结束。来自中国和美国,日本和欧洲的30多个顶级技术专家,学者聚集在这个国际技术交流活动,发表在汽车智能网络领域的连接学术进展,并探讨新的技术成果的应用。其中,超过沃施罗培伯技术总监科技出版社出版的“为生产高精度定位的自动驾驶仪,”有权的主题演讲,介绍了自动驾驶仪常用的定位方法,并分析了它们各自的优点和局限性。同时,结合多禾科技生产的高精度地图+高精度定位技术解决方案,分析和在发展过程中遇到的技术难题解决方案的深度。

以下是讲话洛培南,雷锋网(公开号:雷锋网)全文新知识的驾驶在不改变基础的意图,总结如下:

在自动驾驶系统,高精度定位起着重要的作用,一方面是帮助自动驾驶系统,以更好地利用高精度提供的地图提供的路线规划和车辆控制的自动驾驶系统准确的车辆位置和姿态的信息; 同时感测系统可协助以获得更准确的检测和跟踪结果。

优点和常规的高精度定位方案的缺点

以下四种最常用的高精度定位方案。

GNSS / RTK和IMU定位

该方案的优点是:当访问RTK GPS,可以提供非常精确的,高频的,稳定的位置和姿势的结果,一般情况下,可以实现的,并且小于10cm 0的位置精度。标题1度角精度。

这种方案的缺点也非常明显。首先,成本是非常高的; 第二,依赖于全球定位系统,在受保护的环境中,GPS信号可能会发生跳跃; 第三,依赖RTK,RTK必须是可用的,并在适当位置的基站的运行; 最后,严重依赖于IMU,作为定位的综合结果包括态度,是密切相关的IMU的准确性。

反射地图和地图高度值的值

除了硬件解决方案,还基于位置的软件程序,诸如基于反射值的方案和图3的高度图。。这方案需要预构建的图中,第一激光雷达数据的马赛克使用点云MAP算法,然后映射投影到二维平面上生成的图像特征的三维点云。当车辆运行时,通过匹配实时三维点云与图像功能,实现VPS。

本实施例中是高的精度和鲁棒性的优点:一般水平定位精度可达10cm左右; 在激光光被障碍物阻挡的情况下,也可工作。许多相同的缺点是,第一,只在车辆x的输出,Y信息,仅在二维平面上获得的定位结果; 第二,反射的激光雷达的预校准,激光雷达的需要,但由于目前生产工艺的原因,所用做同样的在不同场校准的激光雷达,存在将导致大的偏差校准,并且因此可能会限制这种方法的可扩展性; 第三,该解决方案依赖线束高激光雷达,如果4线或8线激光雷达,将失去精度和鲁棒性高的优点。

3D定位

除了二维全球定位算法,以及三维激光匹配算法。与地图的方法的反射率值相比,有两个不同的点。首先,对于定位结果输出三维定位方法包括六个自由度; 其次,除了定位地图匹配全局,所述方法还支持激光里程表,相对定位结果输出。

另外,还有一些方法的一些限制。首先,如果全球定位,需要预先构建的地图; 第二,非激光雷达的大批量的生产需求来利用稳定。

视听节目

前三激光雷达计划,此外,基于视觉的项目也是一个热门话题。纯视觉方案成本低,精度高,信息量大,但低于激光雷达计划的稳健性。

雷锋的网络驱动器的新智慧了解到,部分在L4级无人驾驶车辆操作针对初创企业,大多是高定位方案线束激光雷达和高精度GPS / IMU硬件。在一个方面,成本高,非管制车辆,和激光雷达安装在屋顶上的这样的硬件配置,差美学。在另一方面,从应用角度来看高精度地图,该公司需要使用高精度的设备购置,更新的三维点云的地图,这给扩大和维护带来了很大的困难。此外,自建映射很难与第三方地图兼容。因此,这样的定位程序从大规模生产还有很长的路要走。

高精度和高精度定位互补地图

三大特点高精度地图包括,精度高,信息丰富,实时更新。

高精度:地图精度分为绝对精度和相对精度。绝对精度分米,相对精度可达到厘米。自动驾驶仪地区,人们更关心的是相对精度。

信息丰富:除了常见的车道标线,路牌和交通标志,高精度地图还包括路边,电线杆,树木和其他信息高架桥。

更新:更新需要高精度地图。

如今,高精度地图主要有两种形式:语义地图和位置图。

语义地图:在地图供应商共同的,是传统的导航地图的延伸。图原始传感器信息提供者,通过半自动或手动处理,被转换成语义元素。因此,不存在语义图中的原始传感器数据,仅抽象语义信息。

位置图:互联网公司和初创公司的自动驾驶仪更常见。除了语义信息还包括原始传感器数据和低级精度的定位特征的一部分,如点云或类似的原始图像中的特征点。

在高精度定位,高精度地图带来帮助在三个方面。首先,以提供定位特征,然而,这语义特征,几何形状或外观; 第二是提供一种用于定位,其中例如它出现在移动障碍物并定位其高精度地图的干扰元件的先验信息; 三为提高定位的稳健性在特殊情况下,比如恶劣的天气和照明条件。

相反,高精度定位还可以帮助高精度地图。

高精度地图,高精度定位和三个相辅相成的看法。如果具有高精确度和感测结果的地图,可以被定位,以提供先验信息; 并且如果所述映射包括高精度的定位结果,地图元素可以被投影到车体坐标系中,所提供的先验信息来感测; 如果定位包括和感测结果,则可以反向元件的投影回地图坐标系统的感知,地图已经被感知用于比较的元件和元件。

用于生产高精度定位方案

对于基于该场景分为三类的位置需求的高速公路自动驾驶场景,兰草多的技术:

没有高速公路主干道的高精度地图。这种情况开车像一个人,并不需要车辆的绝对位置和姿势,只需提供准确的车道线与车辆自身的相对运动,车辆可以保持良好的行驶状态。

自动驾驶仪系统的规划和控制工作被认为车辆的局部坐标系中,驾驶行为与人类一致。因此,只要定位精度和相对运动的平滑度可满足自动驾驶仪的需求。

其中,以保证为目的的平滑度是服务控制程序,如果一个小抖动发生的定位,车辆控制可能会显示一种车辆方向盘振动和采取的S形; 精度和相对运动计划和控制被感知服务,在控制程序中,车辆的相对移动,以提供精确的反馈控制条件; 感知,相对运动的精确估计是速度和其他障碍的前提下位置。

实际车道检测结果如何?

在现实中,表现良好的一个车道检测方面,但精度表现不佳相邻车道的行车道检测,如车辆变更车道,超车,通过坡道系统的稳定性将是一个很大的挑战。此时,如果能够获得高精度地图,结果会显著改善。

有高速公路主干道的高精度地图。在这种情况下,它可以准确的车道级定位。您可知道,从地图中的车辆环境信息,并可以做更精确的导航控制。

此外,还实现了更好的感知。首先,在地图上可以清除ROI(感兴趣区域),减少了计算量,以获得更精确的结果障碍物; 第二个是感测的结果,如修正与地图数据中的差车道检测结果的使用的地图数据的校正的错误的。

有高速公路匝道的高精度地图。

如可以从在图中,其中大量的斜坡高架桥,GPS信号可以与高架桥闭塞干扰左侧可以看出形成,导致GPS位置跳变。您可以从右边的图可以看到,道路的曲率斜坡一般较大,构成了巨大的挑战车道线的看法。有报道称,问题出现在特斯拉汽车坡道,例如,撞上护栏。

因此,GPS定位的较低的可靠性和车道线,需要一种更可靠的定位。如使用视觉特征定位地图坡道要解决的问题,特别是共混视觉定位,车道线定位,GPS / IMU,更稳定的定位结果,以便解决该问题的定位斜坡。

除了公路,面对“最后一公里”智能代客泊车,自动驾驶也是另一种情形禾多技术焦点。

目前,常用的低速L4停车多层次的方案,和穿梭交通一幕。其中的技术解决方案是大量的安装在车辆上侧的传感器,并且解决由所述车辆位置和车辆端算法感知的问题。然而,大量生产程序的对所述车辆传感器严格的要求,并且计算成本限制传感器单元具有。

基于此限制,禾更多技术提出车辆侧和结合方案的现场一侧,传感器配置通过减少车辆到大量的计算转移到智能场端的端部,以满足大量生产的需求。

最后,禾L4多层次的技术解决方案HoloParking代客泊车系统主要由四个模块组成:最终用户的APP,云大数据服务模块,车辆端模块和HoloParking背景场前端模块。存在需要提供由模块,多传感器融合算法,感测信息和所述路径规划车端部侧模块的准确定位,以满足L4阶段自动驾驶仪的车辆端部。

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