自动驾驶中的IMU
电子发烧友网报道（文/李宁远）惯性测量单元一直都是MEMS领域中极为重要的一类产品，不管是在消费电子、工业自动化还是汽车自动驾驶领域都有着广泛的应用。将加速度传感器、陀螺仪等MEMS器件（有些还会集成磁力计和气压计）集成在一起的IMU沿着三个正交轴测量旋转角速度和线性加速度。
近年来，汽车的智能化发展推动了惯性导航系统在内的相关器件的发展，根据Yole Development数据预测，IMU市场规模将在2022年超过9亿美元。自动驾驶车辆想要实现对道路状况进行实时预测，前提就是自动驾驶汽车必须具备超强的检测感知能力。惯性导航系统是L3及以上等级自动驾驶车辆不可或缺的模块，能够在GPS、GNSS、5G等外部信号不佳时通过自身运动信息实现定位，IMU则是惯性导航系统中的核心部件。
加速度与角度加速度计的测量可以用来直流或者低频角度跟踪机制。从整个测量计算过程来看，本质上加速度计不会像陀螺仪那样存在累加或积分误差。也就是说在出现偏置误差或其他误差时，这些误差虽然会持续存在，但不会累积。 但加速度也有一些要求较高的地方，加速度计会根据速度的变化做出反应，比如振动、加速、减速，加速度计的协方差项可以用来检测振动，通过其他监测装置可以知晓加速度计何时超出量程，这些都需要在系统级算法开发时对这些情况进行管理。这些情况都是需要传感器实时监测根据环境变化做出调整然后选择最佳的数据再进行使用。 陀螺仪能测量旋转角速率，针对转速进行实时积分计算可以得到动态角度。这些计算需要进行多次，一个系统跟踪陀螺仪的时间平均在100s左右。陀螺仪加上一些实时协方和其他可信指标来判断车辆的运行状态需要随时间流逝不断校准偏置。 典型的反馈检测就是把IMU在制导和导航控制系统中用作反馈检测元件，通过直接惯性测量来发挥作用。在自动驾驶中，IMU的反馈检测可以控制汽车轨迹，既监控驾驶又修复驾驶中发生的行驶偏差。IMU系统修正方向控制，结合视觉或者其他导航威廉希尔官方网站 完成整个自动驾驶过程。
自动驾驶IMU关键误差在IMU进行部署时，需要考虑估算初始姿态角度和估算陀螺仪误差，需要让这二者能在自动驾驶系统中保持全帧对齐。在这个过程中，加速度计时主要的限制点，需要极快的偏置误差处理时间才能判断初始姿态。这和IMU的偏置可重复性指标相关，1mg的偏置可重复性大概会带来0.06°的误差，尽可能小的误差能从最开始就提高系统性能。 陀螺仪上，噪声、线性振动和离轴旋转的影响则是三个最影响器件效果的因素。一般来说，这三个因素并不会有强关联性，但是这不能代表每个传感器都是如此，在选用IMU时必须对这些指标进行验证。 这和MEMS制造工艺息息相关，更好的稳定性和更低的噪声测量出的艾伦方差也会更低。器件本身的制造工艺之外，算法优化也至关重要。不做算法优化的情况下，惯导底层传感器的零漂每小时都会产生零漂，然后随机运动的累积误差会很快发散形象估算结果。
自动驾驶IMU进化在自动驾驶设备的发展中，IMU应用的基本流程是没有太大变化的，室外场景使用GPS加IMU的组合，通过卡尔曼滤波对系统状态进行最优估计，为导航系统尽可能提供低延迟的位置信息。不过这些系统中的元件在不断进化，性能增强提高了这种导航系统的上限。 不只是自动驾驶领域，更小的尺寸、更高的集成度、更少的成本、更准确的测量是IMU在每个应用领域的发展趋势。我们也知道，IMU具有独有的自恃性，自身并不能很好地解决漂移、噪声，尤其是零偏不稳定性，因此常需要与另一传感器进行融合补足。 除了常见的GPS＋IMU的方案，机器视觉、UWB、激光雷达等各种传感定位威廉希尔官方网站 与IMU的融合进化也在自动驾驶中发挥出重要作用。 算法层面结合运动学模式赋予导航系统更多的算法规则，传感器融合更先进滤波和算法处理也大大提升了行驶过程中车辆的位姿估算准确度。有些厂商还在IMU中加入ML内核，让IMU上多出一个硬连线处理引擎来直接在传感器层面进行AI计算，增强快速实时响应能力并处理更为复杂的自动驾驶任务。
小结自动驾驶由感知、决策、执行三大系统组成，传感器作为汽车核心感知层，是车辆保证位置感的基础。用于导航平台稳定控制和导航的高性能MEMS IMU已经成为自动驾驶丢失卫星定位后最后的一道防线。
- 董明珠：格力为特斯拉供应底盘装备，白电企业对“造车”达成共识？
- 俄罗斯生产首颗纯国产通信卫星！俄卫星实力有多强？
- 欧盟统一充电接口！苹果：确定改用USB-C！
- Marvell大幅裁撤中国研发团队，但另一市场正加大在华投资
- 警惕！德州仪器：芯片需求疲软，正从消费电子蔓延至工业领域！
原文标题：自动驾驶中的IMU
文章出处：【微信公众号：电子发烧友网】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。
声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。
举报投诉
-
IMU
+关注
关注
6文章
298浏览量
45698 -
自动驾驶
+关注
关注
784文章
13742浏览量
166280
原文标题：自动驾驶中的IMU
文章出处：【微信号：elecfans，微信公众号：电子发烧友网】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。
发布评论请先 登录
相关推荐
标贝科技：自动驾驶中的数据标注类别分享
自动驾驶训练模型的成熟和稳定离不开感知威廉希尔官方网站
的成熟和稳定，训练自动驾驶感知模型需要使用大量准确真实的数据。据英特尔计算，L3+级自动驾驶每辆汽车每天产生的数据高达4000GB，作为自动驾驶
标贝科技：自动驾驶中的数据标注类别分享
自动驾驶训练模型的成熟和稳定离不开感知威廉希尔官方网站
的成熟和稳定，训练自动驾驶感知模型需要使用大量准确真实的数据。据英特尔计算，L3+级自动驾驶每辆汽车每天产生的数据高达4000GB，作为自动驾驶
MEMS威廉希尔官方网站 在自动驾驶汽车中的应用
MEMS威廉希尔官方网站
在自动驾驶汽车中的应用主要体现在传感器方面，这些传感器为自动驾驶汽车提供了关键的环境感知和数据采集能力。以下是对MEMS威廉希尔官方网站
在自动驾驶汽车
自动驾驶汽车安全吗？
随着未来汽车变得更加互联，汽车逐渐变得更加依赖威廉希尔官方网站
，并且逐渐变得更加自动化——最终实现自动驾驶，了解自动驾驶汽车的安全问题变得非常重要，这样你才能回答“自动驾驶汽车安全吗”和“
FPGA在自动驾驶领域有哪些优势?
FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）在自动驾驶领域具有显著的优势，这些优势使得FPGA成为自动驾驶威廉希尔官方网站
中不可或缺的一部分。以下是FPGA在自
发表于 07-29 17:11
FPGA在自动驾驶领域有哪些应用？
是FPGA在自动驾驶领域的主要应用：
一、感知算法加速
图像处理：自动驾驶中需要通过摄像头获取并识别道路信息和行驶环境，这涉及到大量的图像处理任务。FPGA在处理图像上的运算速度快，可并行性强，且功耗
发表于 07-29 17:09
自动驾驶识别威廉希尔官方网站 有哪些
自动驾驶的识别威廉希尔官方网站
是自动驾驶系统中的重要组成部分，它使车辆能够感知并理解周围环境，从而做出智能决策。自动驾驶识别威廉希尔官方网站
主要包括多种传感器及其融合威廉希尔官方网站
，以及基于这些传感器数据的处理和识别算
深度学习在自动驾驶中的关键威廉希尔官方网站
随着人工智能威廉希尔官方网站
的飞速发展，自动驾驶威廉希尔官方网站
作为其中的重要分支，正逐渐走向成熟。在自动驾驶系统中，深度学习威廉希尔官方网站
发挥着至关重要的作用。它通过模拟人脑的学习过程，实现对车辆周围环境的感知、理解和决策。本文将深入探讨深度学习在
未来已来，多传感器融合感知是自动驾驶破局的关键
的Robotaxi运营。这标志着L4级自动驾驶迎来了新的里程碑，朝着商业化落地迈进了一大步。中国的车企也不甘落后：4月7日，广汽埃安与滴滴自动驾驶宣布合资公司——广州安滴科技有限公司获批工商执照。广汽埃安
发表于 04-11 10:26
用于自动驾驶,无人驾驶领域的IMU六轴陀螺仪传感器：M-G370
的行驶是否会对其他交通参与成员产生危险。这就需要所谓的定位导航。而定位导航的关键就在于汽车中的IMU惯导模块。那么为什么说惯导模块是自动驾驶,无人驾驶的安全防线呢?
发表于 04-02 11:44
•0次下载
自动驾驶发展问题及解决方案浅析
汽车的发展提供有益的参考。 自动驾驶汽车发展的现状与挑战 （一）威廉希尔官方网站
难题 自动驾驶汽车的核心在于通过先进的传感器、算法和控制系统实现车辆的自主驾驶。然而，在实际应用中，
语音数据集在自动驾驶中的应用与挑战
随着人工智能威廉希尔官方网站
的快速发展，自动驾驶汽车已经成为交通领域的研究热点。语音数据集在自动驾驶中发挥着重要的作用，为驾驶员和乘客提供了更加便捷和安全的交互方式。本文将详细介绍语音数据集在自动驾驶
LabVIEW开发自动驾驶的双目测距系统
达到950以上，而在其他较弱纹理区域也能维持在900左右。误差率低至5%以下，甚至在特征点明显的标志物上可达到2%左右。
基于LabVIEW的双目测距系统在自动驾驶中具有广泛的应用前景，它可以为车辆提供
发表于 12-19 18:02
工商网监
评论