新能源汽車智駕系統(tǒng)如何實現(xiàn)精準定位?
新能源汽車智駕系統(tǒng)主要依靠多傳感器融合實現(xiàn)精準定位。全球導航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)能提供基礎定位,但有誤差,可通過差分等技術提升精度;慣性測量單元(IMU)能短時間估計姿態(tài)與位移,不過存在累積誤差,需與 GNSS 融合校正;激光雷達(LiDAR)SLAM 技術可獲取高精度三維點云定位;視覺慣導與視覺里程計借助攝像頭實現(xiàn)位姿估計;高精度地圖可提供先驗信息。這些技術各有優(yōu)劣,相互配合達成精準定位。
全球導航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS),理論上能夠實現(xiàn)米級定位精度,像我們熟知的GPS、Galileo、北斗衛(wèi)星導航系統(tǒng)等都在此列 。然而,它會受到多種因素影響而產(chǎn)生誤差,比如信號遮擋等。為提升精度,常采用差分GNSS或實時動態(tài)改正技術。在一些高樓林立的城市峽谷或隧道等弱覆蓋區(qū)域,就需要其他傳感器來進行補償。
慣性測量單元(IMU)可以在短時間內提供車輛的姿態(tài)與位移估計。不過,隨著時間推移,其誤差會不斷累積。所以通常會通過濾波器,將它的數(shù)據(jù)與GNSS數(shù)據(jù)相融合來進行校正,從而更準確地確定車輛狀態(tài)。
激光雷達(LiDAR)SLAM技術憑借獲取的高精度三維點云,實現(xiàn)車輛的定位以及地圖構建。它對光照變化有較強的抵抗能力,但計算量巨大,對硬件性能要求高。
視覺慣導與視覺里程計利用攝像頭成本低、信息豐富的特點,通過視覺里程計或視覺慣性里程計實現(xiàn)位姿估計。可它的穩(wěn)定性易受光照、天氣等因素影響。
高精度地圖則是自動駕駛定位重要的先驗信息。當傳感器數(shù)據(jù)不足時,它能提供補充,還可進行冗余校驗。但高精度地圖的構建與更新成本高昂。
多傳感器融合算法在其中起到關鍵作用,常用擴展卡爾曼濾波、無跡卡爾曼濾波、粒子濾波以及基于因子圖的優(yōu)化等方法,分為前端和后端兩部分處理數(shù)據(jù)。
總之,新能源汽車智駕系統(tǒng)的精準定位是多種技術相互協(xié)作的成果。它們各自發(fā)揮優(yōu)勢,彌補彼此不足,共同為新能源汽車的智能駕駛提供可靠的位置信息,讓車輛在復雜的路況中也能精準行駛。
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