5G时代,无人驾驶或成为潮流?

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无人驾驶汽车要解决的根本问题是:在哪里,要去哪里,怎么去。无人驾驶汽车行驶的过程也是在不断的计算这三个问题的过程。其中在哪里就是我们今天要讨论的高精度定位系统。无人驾驶汽车只有知道了自己所在的位置,再综合对周围环境的感知,才能知道下一步的应该如何行驶。
 
无人驾驶汽车是智能汽车的一种,也称为轮式移动机器人,主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标。
 
无人驾驶汽车技术图解
 
自动驾驶系统的传感器配备
目前各个公司的用的技术方案大同小异,采用的传感器都基本是GNSS、Lidar、Camera、Radar、IMU等,但各个公司又各有偏重,有的公司以激光雷达为主,Camera为辅,有的公司则倾向于以Camera为主,即使是同样以激光雷达为主的技术方案,也存在64线激光雷达、16线激光雷达的差异。
 
 
激光雷达技术的定位方案
 
事先通过采集车采取道路的3D点云地图数据,在无人驾驶车辆行驶过程中实时利用激光雷达采集点云数据,并与事先采集的点云数据进行比较,从而获取当前的车辆位置。它的优势在于探测精度高,探测距离远,对GPS的初值依赖度低,在没有GPS信号的场景下也能实现精准的车辆定位。缺点在与成本高,一个64线激光雷达价格在六七十万的量级,对于车企或者普通消费者很难承受。并且基于点云的地图数据时效性差,维护成本高。
 
基于Camera的定位方案
 
Camera提供了丰富的颜色和图像信息,处理这些信息正是深度学习技术的强项。通过深度学习模型识别车道线、道路上文字、停止线等固定的标识,并于高精地图数据进行对比,从而获取车辆的当前位置。它的优势在于成本低,一个摄像头几百块钱,缺点在与精度低,误差大,并且在强光、逆光、黑夜场景下的效果很惨,对于雾霾天气也很困难。
 
RTK定位方案
 
通过双天线的接收机,利用差分GPS卫星定位技术,实现对车辆的厘米级定位。它的优点是成本低,使用方便,定位精度高;缺点是容易收到电磁干扰、环境遮挡影响。
 
高精度组合惯导定位技术
 
利用陀螺仪和速度仪通过积分累加去推算车辆下一个时刻所处位置、航向。它的优势是不依赖外界环境,靠自身就可以实现定位。但存在的问题是,如果长时间推算,存在一个累计误差,随着时间越来越长,如果没有办法给它提供校正的话,这个误差就会越来越大。
 
其他辅助定位手段
车辆上安装的毫米波雷达、超声波雷达都可以获取周围物体的状态信息,从而实现辅助定位的功能。
 
任何一种定位技术都有自己的优势,也有自身无法解决的问题,所以现在的无人驾驶系统一般都采用了上述多种定位方法,将多种定位结果进行融合,从而达到全场景实时厘米级定位的效果。
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