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从小鹏P7看自动驾驶组合定位中的IMU

2020-05-19 10:33:00来源:

自小鹏P7发布以来,业内对这款“神车“的自动驾驶技术方案的猜测和讨论非常热闹。P7其中一项的卖点,是高精度定位组合(RTK+IMU+高精度地图),并且明确高精度定位的相对定位精度<0.3%。P7都能给出让人满意的米级甚至亚米级位置,并以此作为自动驾驶系统的基础。高精度航位推算离不开IMU,下面我看看要达到0.3%的相对定位精度,需要什么样性能的IMU。

自小鹏P7发布以来,业内对这款“神车“的自动驾驶技术方案的猜测和讨论非常热闹。P7其中一项的卖点,是高精度定位组合(RTK+IMU+高精度地图),并且明确高精度定位的相对定位精度<0.3%。这意味着在大家苦恼的导航失灵位置(市中心区、立交高架、长隧道、高层小区、园区和地库等),P7都能给出让人满意的米级甚至亚米级位置,并以此作为自动驾驶系统的基础。高精度航位推算离不开IMU,下面我看看要达到0.3%的相对定位精度,需要什么样性能的IMU。

小鹏汽车并没有给出0.3%的误差概率分布,根据PL>95%(PL,Protection Level),本文估计至少是2σ分布,如果定位误差服从无偏高斯分布,也就是1σ是0.15%。

由于惯性导航是一本大部头的书,组合导航又是另一本大部头的书,本文根据汽车运动的特点,对估算的前提条件进行简化,目的是给出简明、定性而非定量的结果。

本文先对水平面行驶做一下定性估计,然后再分析其他因素的影响。

一. 假设和约束

下面的假设条件被用于水平面驾驶的估计:

(1) 航位推算系统由IMU和轮速传感器组成;

(2) 汽车行驶较为平稳,轮速没有打滑,汽车没有漂移或者侧滑;

(3) 在开始航位推算前,卡尔曼滤波器对可辨识状态的估计已经稳定;

(4) 汽车水平运动,路面没有坡度和倾侧;

(5) 暂时忽略姿态误差对IMU测量值投影的影响;

(6) 暂时忽略交叉轴耦合、振中零偏、g敏感;

(7) 暂时忽略加速度的标度误差;

(8) 暂时忽略地球自转的影响。

约束条件:

(1) 车身的横向速度为零 ;

(2) 车身的垂向速度为零

二. 平面行驶的误差运动学

图2是用惯导推算位置的误差示意图,其中蓝色的实线表示行驶轨迹的计算值,橙色包络表示各时刻某σ下(如2σ或1σ)误差圆的半径合集。类似图3中台风路径预测图,预测的偏差会随着时间和里程增加而增大。

图4把位置误差分解成纵向误差(x)、横向误差(y)和高程误差(z)。务必注意这些误差并非固定的关系,例如车身转了90°的弯后,纵向误差和横向误差将相互调换。图5把姿态误差分解成航向(z)、滚转(x)、俯仰(y)三个角度的误差。

123下一页><script>document.getElementById("page1").className="curr";</script> 来源:OFweek新能源汽车网

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