無人車感應器 GPS 深入剖析_無人駕駛

轉自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32638633

上一次的分享裡，我對百度 Apollo 計劃的技術架構做了介紹，如圖。 Apollo1.0 封閉場地循跡自動駕駛

如果要完成 Apollo 1.0 的“封閉場地尋跡自動駕駛”功能，需要解決一個重要的問題：我（無人車）在哪。

“我在哪”這個問題，在 Apollo 1.0 的架構中完全依賴 GPS（全球定位系統） 和 IMU（慣性測量單元）。

今天的分享，我會用儘可能簡單的語言，介紹GPS的原理及特性，並談一談，為什麼無人車的定位不僅要依賴GPS，還依賴IMU。我會在下次的分享中，著重地介紹IMU的功能。 本文

GPS定位原理很簡單

GPS是全球定位系統（Global Position System）的簡稱，常見於汽車、手機中。民用GPS的定位精度在10~20米之間，這是為什麼用手機的GPS定位，有時候明明在陸地上，卻被認為在河裡的原因。

GPS定位的原理很簡單，叫做三角定位法（Triangulation）。原理如圖： 圖片出處：https://www.nationalgeographic.org/photo/triangulation-sized/

裝在無人車上的GPS接收機，首先量測無線電訊號到達衛星的傳播時間，再將傳播時間乘以光速，即可得到當前GPS接收機到達衛星的距離，有了距離，就可以根據幾何原理求得位置了。

圖片出處：http://slideplayer.com/slide/5717261/

若已知GPS接收機到達1號衛星和3號衛星的距離，那麼1號和3號衛星根據距離產生兩個球體（圖中綠色和藍色的球體），兩個球體的相交的部分為圓形，該圓形與地球表面靠近的任何一個點都有可能是當前無人車（GPS接受裝置）的位置。

因此僅根據這兩個距離資訊，還無法確定當前無人車的具體位置。此時通過引入第三個衛星的距離，就能較為準確地確定無人車的位置。這就是三角定位法的原理。

GPS定位精度不太夠

根據上面的介紹，只要得到無線電訊號達到三顆衛星的傳播時間，似乎就能計算得到無人車的位置。

可是工程問題永遠沒有理論計算那麼簡單。

在空曠且雲層稀薄的情況下，無線電訊號的傳播時間乘以光速確實與實際的距離接近。

但無線電訊號的傳播時間多少會受到傳播介質的影響的。諸如雲層的稀薄情況、天氣好壞等都會影響到傳播時間，進而影響到距離的計算。距離不準，得到的定位結果當然也不準了。

為了降低天氣、雲層對定位的影響，工程師們引入了差分GPS的技術。如下圖所示： 圖片出處：http://what-when-how.com/gps-with-high-rate-sensors/carrier-smoothed-code-gps/

在地面上建基站（Base Station），基站在建立時，可以得到基站的精確位置資訊（經緯度）。同時基站具有接收衛星訊號的功能。

當基站的GPS接收機與車載GPS接收機相距較近時（<30km），可以認為兩者的GPS訊號通過的是同一片大氣地區，即兩者的訊號誤差基本一致。根據基站的精確位置和訊號傳播的時間，反推此時天氣原因導致的訊號傳播誤差，之後利用該誤差修正車載的GPS訊號，即可降低雲層、天氣等對訊號傳輸的影響。

使用差分GPS技術，可以使無人車的定位精度從10米層級提升至米級。

差分GPS可以解決定位的精度問題，但是解決不了遮擋和反射問題。

當無人車在高樓林立的環境中行駛時，這就會發生如下問題。 圖片出處：https://www.e-education.psu.edu/geog862/node/1721

1.訊號丟失

GPS接收機在高樓周圍，很容易失去某一方向、所有的衛星訊號，僅依靠另外三面的衛星訊號求得的定位結果，在精度上很難滿足無人駕駛的需求。

2.多重路徑問題

在高樓周圍也可能導致原本收不到的衛星訊號，經過大樓樓體的鏡面反射被接收到，這種訊號被稱為多重路徑訊號（Multi-Path Signal）。從圖中可以看出，根據多重路徑訊號計算得到的距離會明顯大於實際距離。而無人車是很難判斷，當前接收到的訊號是單路徑還是多重路徑的。

鑒於以上各種原因，可以看出，單靠GPS這一種感應器，無人車在複雜情境中，很難實現精確定位。

GPS定位頻率不太高

GPS定位的頻率不怎麼高，只有10Hz，即100ms才能定位一次。

通過一個簡單的例子，說一說為什麼10Hz不夠高。

假設一輛汽車正以72km/h（20m/s）的速度在路上直線行駛，GPS定位的周期為100ms，則一個周期後，汽車相對於前一次定位的結果移動了20m/s * 0.1s = 2m，即兩次的定位結果相距2米。

如果無人車行駛在一條有曲率的路上，那就意味著，每隔2m，才能根據自車所在的位置，進行一次控制（方向盤轉角、油門開度等）的計算。這種控制頻率下的車輛行駛效果如下圖。無人車在實際軌跡兩側忽左忽右，無法精確地沿著軌跡行駛。

相對於理想情況下的控制方法，無人車的行駛軌跡應當如下圖，保持極高頻率的定位和控制，每走一小步，都重新進行控制的計算，並執行控制。

為瞭解決GPS頻率太低所帶來的問題，工程師引入了其他感應器訊號（IMU、雷射、視覺）用以提高無人車的定位頻率。

這些輔助手段如何?會在以後分享給大家。