箩筐分享自动驾驶高精度组合定位系统

彭洋医生 https://wapjbk.39.net/yiyuanfengcai/ys_bjzkbdfyy/7562/

（图片源自网络）

高精度定位，是自动驾驶车辆一切丰满理想实现的前提。它用于判断自动驾驶功能是否处于可激活的设计运行条件内；它用于支撑自动驾驶车辆的全局路径规划；它用于辅助自动驾驶车辆的变道、避障策略。

不同的场景特点、不同的驾驶自动化级别、不同的精度要求、不同的传感器配置也催生了异常丰富的高精度定位方法，包括但不限于：通过GNSS获取定位卫星信号，辅以地面参考基准值站差分信号，实现高精度定位；通过INS测量载体自身的三轴加速度和三轴角速度，进行航迹推算，实现高精度定位；激光雷达实时扫描的点云与预存的高精度地图进行点云配准，实现高精度定位；比较相机拍摄到的同一物体在前后多帧图像的差异，运用视觉里程计方法，实现高精度的定位。在多传感器融合的大方针指引下，融合定位也成为高精度定位的主流方案，以便提供更加精确、可靠、稳定的高精度定位方案。而对于自动驾驶车辆全局定位来说，功能最为强大的非融合GNSS、RTK、INS于一身的高精度组合导航莫属，空旷地带、短暂遮挡场景都是它施展才华的舞台。

GNSS、RTK和INS介绍

一、GNSS全球卫星导航系统（GlobalNavigationSatelliteSystem，GNSS），是一种能在地球表面或近地空间的任何地点，为用户提供全天候的三维坐标、速度以及时间信息的空基无线电导航定位系统。中国的北斗、美国的GPS、俄罗斯的GLONASS和欧洲的Galileo均属于GNSS。GNSS主要由空间卫星、地面监控系统、用户接收机三部分组成。空间卫星按照一定的频率昼夜不停的通过高频载波信号广播自己的位置和发送时间戳。用户接收机收到卫星高频载波信号后，通过光速乘以载波传播的时间，便可以计算出与卫星的距离，用公式表达如下。式中，（x1,y1,z1）为卫星坐标，已知量；（x,y,z）为接收机位置，未知量；c为光速，已知量；△t为卫星载波到达接收机所经历的时间，已知量。卫星和接收机使用各自的时钟计时，卫星上使用精度极高的原子钟，可以认为是无误差的时钟源。而接收机上一般为普通的石英钟，存在较大的且不可忽略的时钟误差tl，因此在计算时需要其影响，未知量。从以上公式可知，存在四个未知量，需要四个方程式才可以求解。因此还需要接收到另外卫星载波信号，才可计算出接收机的位置。这也是为什么，GNSS需要在可以接收到四颗及以上数量卫星信号的地方才能正常工作。但由于内部和外部误差的存在，包括卫星高频载波穿透电离层和对流层产生的误差、卫星高速移动产生的多普勒效应引起的误差、轨道误差，卫星钟差、星历误差等，单纯GNSS的定位精度只能达到米级，无法满足自动驾驶对厘米级的定位需求。而为了更好的消除误差，提高定位精度，GNSS通常会引入一些天基或地基的辅助手段。而现在比较常用的，是通过地基的无线通信网络，传送增强修正数据，提供辅助信息，加强和加快卫星导航信号的搜索跟踪性能和速度，缩短定位时间，提高定位精度。二、RTK实时动态差分（Real-TimeKinematic，RTK）技术便是地基增强系统的关键技术，一种具有实时处理两个测量站载波相位观测量的差分方法。RTK系统组成和通信链路示意图如下所示。RTK系统组成及通信链路示意图通过在地面建设参考基准站，并进行测绘，我们能够获知这个参考基准站的准确位置数据，并将这个位置数据写入参考基准站控制器内部。参考基准站内部接收机同时接收卫星载波信号来获取观测数据（伪距观测值，相位观测值），并将测绘数据和观测数据打包作为作为差分数据，通过无线通信网络广播给覆盖范围内的接收机。接收机收到参考基准站差分数据后，结合自身观测数据，调用RTK结算算法，修正观测数据误差，从而获得厘米级的定位。对于一个参考基准站来讲，与其半径几十公里覆盖范围内的接收机产生的误差认为是相同的，因此RTK的网络建设也是一个超级基建工程。但融合了RTK技术的GNSS还是存在如下缺点：（1）在完全遮蔽或严重遮蔽的场景（比如隧道、高层密集建筑、浓密树荫等），由于无法接收到卫星信号或可接收卫星信号数量较少，无法输出准确的定位数据；（2）在无线通信网络无法覆盖或通信链路断连时，无法获得参考基准站的差分数据，导致无法输出准确的定位数据；（3）在不增加额外硬件条件下，无法输出载体的姿态（航向、俯仰、横滚角）数据；（4）在多金属的工作场景，由于严重的多径影响，会导致定位数据的假固定；（5）定位数据输出频率较低（通常为10Hz左右），短期精度较低。从以上缺点可以看出，GNSS+RTK在大部分场景下表现优秀，是全局定位当之无愧的主心骨。但在部分恶劣场景下存在短期的定位不准情况，因此自然而然的想增加一位成员，来弥补这方面的不足，INS便是在这样的背景下被引入。三、INS惯性导航系统（InertialNavigationSystem，INS）是一种彻底自主的导航系统，它不需要从外部接收信号，只靠内部的硬件，并在在牛顿三大定律的“魔法”下，输出定位和姿态数据。惯导测量单元（InertialMeasurementUnit，IMU）是INS系统里的主流硬件，主流产品中一般集成了一个三轴加速度计和陀螺仪，俗称六轴IMU。加速度计可以测量物体在其坐标系下的三轴加速度，陀螺仪可以测量物体在其坐标系下的三轴角速度，通过对加速度和角速度数据进行积分运算，可以解算出载体一个相对的定位和姿态数据。与GNSS一样，IMU也是起源于军工。长期以来，受限于高昂的成本，一直仅为国防和航天所用。俄罗斯的导弹如何能准确击中乌克兰的军事目标而不误伤民用建筑，其中便有IMU的巨大苦劳。随着价格更加亲民的微机电系统（Micro-Electro-MechanicalSystem，MEMS）加速度计和陀螺仪出现，普通民众才开始享受IMU的红利。手机屏幕的自动旋转功能、智能手环的计步功能、虚拟现实头盔、无人机，无不是IMU发光发热的地方。IMU可以输出高频（HZ左右）定位和姿态数据，具有优秀的短期定位精度，但是单独使用INS同样存在以下缺点：（1）由于解算模块存在积分计算，因此存在累积误差，随着时间的延长，误差会越来越大。（2）高频振动会降低INS中IMU硬件的可靠性和精度；（3）高精度的IMU成本（光纤陀螺）依旧很高。但是这些缺点又是上文GNSS+RTK可以完美解决的，于是农村俗语：“男女搭配，干活不累”也在此处很好的应验了。既然GNSS+RTK和INS各有所长，又都是定位界的狠角色，那就将两者组合在一起，共同实现全局高精度定位，这就是高精度组合导航名称的由来。高精度组合导航的组成从硬件层面划分，高精度组合导航包括射频芯片、基带芯片、IMU模组、数据处理单元等硬件部分，详细组成如下图所示。高精度组合导航硬件组成（图片来源于：

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