自动驾驶-定位概述

自动驾驶中的定位是实现车辆自主行驶的关键环节，它为车辆的决策和控制提供了精确的空间位置和姿态信息。

定位的核心目标是在各种复杂的环境和工况下，为自动驾驶汽车实时、准确地确定其在三维空间中的绝对位置和相对姿态，包括车辆的经度、纬度、高度、航向角、俯仰角和横滚角等参数。

以下对常见的定位方法和技术进行更深入的阐述：

1. 全球导航卫星系统（GNSS）

- 原理：通过接收来自多颗卫星的信号，计算信号传播的时间差来确定车辆与卫星之间的距离，进而通过三角测量原理计算出车辆的位置。

- 优点：能够在开阔区域提供较准确的全球定位信息。

- 局限性：

- 信号易受遮挡：在高楼林立的城市峡谷、隧道、地下停车场等环境中，卫星信号可能被建筑物、山体等阻挡，导致接收不到足够的卫星信号，从而影响定位精度甚至无法定位。

- 多路径效应：卫星信号在传播过程中可能经过建筑物、水面等反射，产生多个路径的信号叠加，导致测量误差。

- 精度限制：民用级的 GNSS 定位精度通常在数米到十几米之间，对于自动驾驶的高精度要求往往不够。

2. 惯性测量单元（IMU）

- 组成：通常由加速度计和陀螺仪组成。加速度计测量车辆在三个轴向上的加速度，陀螺仪测量车辆的角速度。

- 工作原理：通过对加速度进行二次积分可以得到车辆的位移，通过对角速度进行积分可以得到车辆的姿态变化。

- 优点：能够在短时间内提供高精度的相对位置和姿态变化信息，不受外界环境干扰。

- 局限性：

- 误差累积：由于测量误差的存在，随着时间的推移，积分计算会导致误差不断累积，从而使定位结果逐渐偏离真实值。

- 初始校准要求高：IMU 在使用前需要进行精确的初始校准，否则会引入较大的偏差。

3. 激光雷达

- 原理：向周围环境发射激光束，并测量激光束从发射到被物体反射回来的时间，从而计算出物体与激光雷达的距离。通过快速旋转扫描，可以构建出周围环境的三维点云地图。

- 定位方法：

- 地图匹配：将实时获取的点云与预先构建的高精度激光雷达地图进行匹配，通过寻找最佳匹配位置来确定车辆的位置。

- 特征提取与匹配：从点云中提取独特的特征，如建筑物边缘、道路标线等，并与地图中的特征进行匹配。

- 优点：能够提供高精度的距离测量和环境感知，对环境光照变化不敏感。

- 局限性：

- 成本高：高质量的激光雷达设备价格昂贵。

- 数据量大：生成的点云数据量巨大，处理和计算需求高。

4. 摄像头

- 原理：利用光学成像原理获取车辆周围的视觉信息。

- 定位方式：

- 基于地标识别：通过识别道路上的特定地标、交通标志、建筑物等，并与地图中的信息进行匹配来确定位置。

- 视觉里程计：通过分析连续图像帧之间的差异，估计车辆的运动和位置变化。

- 优点：成本相对较低，能够提供丰富的语义信息。

- 局限性：

- 受光照和天气影响大：在夜间、强光、雨雪等恶劣条件下，图像质量会下降，影响定位效果。

- 计算复杂度高：图像的处理和分析需要大量的计算资源。

5. 高精度地图

- 内容：包含了详细的道路几何形状、车道线位置、坡度、曲率、交通标志、建筑物轮廓等信息，精度通常达到厘米级。

- 作用：

- 提供先验信息：为车辆的定位提供参考框架，减少定位的不确定性。

- 辅助传感器校准：帮助校准其他传感器的测量结果。

- 构建与更新：

- 构建：通过专业的测绘设备和技术进行采集和制作。

- 更新：由于道路环境可能发生变化，需要定期或实时更新地图信息。

6. 车联网（V2X）

- 概念：车辆与其他车辆（V2V）、基础设施（V2I）、行人（V2P）等通过无线通信进行信息交互。

- 定位应用：

- 车辆之间可以共享位置信息，提高彼此的定位精度。

- 路侧单元可以提供车辆的位置修正信息。

- 通信技术：如专用短程通信（DSRC）、蜂窝车联网（C-V2X）等。

为了实现更可靠和精确的定位，通常采用多传感器融合的策略：

1. 数据融合层次：

- 传感器级融合：在传感器层面直接对原始数据进行融合。

- 特征级融合：对各个传感器提取的特征进行融合。

- 决策级融合：将各个传感器的定位结果进行融合和决策。

2. 融合算法：

- 卡尔曼滤波及其扩展算法：如扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）等，能够有效地处理线性和非线性系统的状态估计和数据融合问题。

- 粒子滤波：适用于处理非高斯分布的系统。

- 基于图优化的方法：将定位问题构建为一个图模型，通过优化图的结构来求解最优的定位结果。

定位技术的性能直接影响着自动驾驶汽车的安全性、舒适性和效率。不断提高定位的精度、可靠性和实时性，以及降低成本和应对复杂环境的挑战，是自动驾驶领域持续研究和发展的重要方向