什么是传感器传感器在自动驾驶汽车的关键应用

作者 | James Fennelly

使用加速度计和陀螺仪的惯性测量单元(IMU)传感器,有助于降低自动驾驶汽车的安全风险。

自动驾驶是汽车行业的未来趋势,先进的位置传感器技术正在帮助汽车实现更安全、准确地自动驾驶。关于真正的自动驾驶汽车何时才能成为现实,有许多预测。

在等待的过程中,许多车辆都配备了各种先进的驾驶员辅助系统(ADAS),如车道偏离警告、辅助停车和自动制动。尽管这些技术非常有用,但它们被认为自动驾驶水平只有SAE 1级(驾驶辅助)或2级(部分驾驶自动化),这意味着它们仍然需要驾驶员100%的参与。

最大的问题是,什么时候才能见证技术飞跃到5级,或者无需驾驶员介入的全自动驾驶汽车?不幸的是,离这项技术被广泛接受并应用于任何类型的车辆似乎还有一段时间。为什么?关键挑战是如何确保安全。

要实现完全自主,需要绝对相信:在任何天气或道路条件下,车辆能够继续安全准确地运行,并避免对乘客、行人或财产造成重大伤害。

这将需要内置的制导和导航技术,以确保在激光雷达、雷达或相机等车辆感知传感器出现故障时,或者在GNSS卫星信号因天气、地形或环境而间歇性中断时,车辆能够安全运行。

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用于自动驾驶的安全停车传感系统

这种关键的车辆传感技术就是惯性测量单元(IMU)传感器。由于IMU传感器基于重力和物理法则,而不是外部条件,因此即使感知传感器因天气原因出现故障,它也可以继续发送数据,以便车辆能够安全地保持航向,直到安全停车或其它导航系统重新开始工作。

通过消除数据中断和提高操作的安全性,IMU有助于加快实现全自动驾驶的进程。如果没有IMU传感器提供安全缓冲,自动驾驶汽车将永远无法在城市街道和高速公路上有效工作。

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什么是IMU传感器,它如何工作?

大多数IMU传感器由两组不同的传感器组成——加速度计传感器和陀螺仪传感器。加速度计传感器测量三个正交轴上的线性加速度。对加速度积分,获得速度,而对随时间改变的速度积分,位置会随之改变。

带有陀螺仪和加速度计传感器的IMU模块,可以提供6个自由度(通常称为6-DOF)以上的测量。

▲图1:IMU传感器依赖于重力和运动物理。与视觉、雷达、激光雷达和其它感知传感器以及基于卫星GNSS信号的转向系统不同,基于IMU的制导系统不受恶劣环境条件和隧道和树叶等物理障碍物的影响,能够继续运行。

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为什么有些IMU还包括磁力计?

加速度计可以用来计算相对于地球引力的滚转和俯仰值,并校正陀螺仪的漂移。但是,它不能用于检测绝对航向(偏航),因为偏航的变化与重力矢量正交。磁力计以三维方式测量磁场强度。通过使用地球磁场,它可以帮助确定物体的航向(即偏航)以及滚动和俯仰。

在IMU中集成磁力计可以帮助检测物体的初始航向,并在传感器融合算法中校正偏航陀螺仪的集成误差。

▲图2:IMU使用其加速度计和陀螺仪传感器,来捕捉6个自由度、3个运动轴(向前和向后、向左和向右、向上和向下)以及3个旋转轴(滚转、俯仰和偏航)的测量值。

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IMU性能测量和三重冗余

偏置不稳定性是陀螺仪最关键的性能参数之一。这是陀螺仪随时间漂移程度的直接测量。陀螺仪的速率输出,经积分后可以计算角度(滚转、俯仰和偏航)的变化,因此与漂移相关的任何误差都会导致相对角度的累积误差。

在三冗余IMU中,三个IMU用于构建三冗余传感器架构,该架构提供额外的可靠性和准确性。

如果由于某种原因一个或多个传感器无法准确工作,则可以对系统进行编程以识别有缺陷的传感器数据并避免使用它。有缺陷的传感器输出或错误的数据集将被忽略或降低其重要性。这种架构确保了系统的可靠性,同时提高了性能。

IMU传感器可能不会像其它传感器(即激光雷达和相机)那样吸引众多的注意力和媒体报道。然而,在许多方面,IMU是未来十年内将出现在街头的SAE 4级和5级自动驾驶汽车成功运行所需的关键安全传感器组件。

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0.一文详解无人驾驶中的各种感知传感器在无人驾驶中,传感器负责感知车辆行驶过程中周围的环境信息,包括周围的车辆、行人、交通信号灯、交通标志物、所处的场景等。为无人驾驶汽车的安全行驶提供及时、可靠的决策依据。目前常用的车载传感器包括相机、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达等。根据各个传感器的特性,在实际应用中往往采用多种传感器功能互补的方式进jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8vsa6884;6;91gsvrhng1jfvjnnu1742;6453;
1.自动驾驶传感器技术自动驾驶的传感器技术自动驾驶传感器技术 本文详细探讨了自动驾驶中关键的传感器技术,包括摄像头、雷达、激光雷达、超声波传感器、GPS和IMU的工作原理,以及它们在环境感知、定位导航等方面的作用。强调了数据融合的重要性,预示着这些技术的进步将推动自动驾驶系统的安全性和效率提升。jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8vsa6734::;81gsvrhng1jfvjnnu1745?;546>
2.自动驾驶中常用的传感器自动驾驶汽车中的传感器本文详细介绍了自动驾驶中广泛应用的传感器,包括摄像头(高解析、车规级性能)、激光雷达(工作原理、分类及应用)、毫米波雷达(测距原理、77GHz与24GHz对比)、惯性测量单元(IMU的作用与精度)以及GNSS与RTK定位技术。讨论了它们在感知、定位和安全方面的关键作用及优劣势。 jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8Pghgthin|wa1gsvrhng1jfvjnnu17339:782:
3.技术前沿:车载摄像头自动驾驶包括感知、判断和执行,而感知是整个过程的源头,是自动驾驶系统的重要模块。在车辆行车过程中,感知系统会通过传感器实时采集周边环境的信息,相当于自动驾驶汽车的「眼睛」,可以帮助汽车实现类似于人类驾驶员一样效果的观察能力。 在自动驾驶车辆中,感知系统主要由摄像头、毫米波雷达、激光雷达(可选,这里主要是怕jvzquC41yy}/gny/ejooc7hqo1sq1j7499760qyon
4.汽车产业链转债梳理——可转债研究大图谱系列之二感知层的核心是传感器,由其完成对外部环境信息的识别,主要包括摄像头、激光雷达及毫米波雷达等传感器;决策层算法承担承上启下作用,对感知端信息实时分析,将有用的外界信息转化成为执行指令,芯片算法是否强大决定了决策层的工作效率;执行层根据指令做出相应的操作,实现自动驾驶,主要包括线控转向及线控制动。jvzquC41v071lzpc0eun0ls1rkj`4=598:;5;7xjvor
5.汽车HUD研究:ARHUD密集上车本土供应商领跑2.3.9 AR-HUD 与自动驾驶传感器融合 2.3.10 HUD 与眼球追踪技术结合 2.3.11 HUD 与信息娱乐系统结合 2.3.12 AR引擎正在成为HUD落地“软”实力 2.3.13 AR-HUD 价格趋势 三、主机厂AR-HUD装配案例 3.1 主机厂AR-HUD量产计划 3.2 奔驰 AR-HUD 3.3 奥迪 AR-HUD jvzquC41yy}/fxsiejkek7hqo1gsvrhng1=25B=2856:7?>:45885