Teori ve uygulama yüksek hassas konumlandırma

Beklenen 12 dakika içinde bitir

Mobil İnternet işleri İnternet, konum temel ve vazgeçilmez bir bilgi yok, ama gelen rafine sanayi uygulama gereksinimleri, sadece yüksek hassas konum bilgi daha yüksek bir değer katacak, insanların daha fazla olabilir doğru şeylerin yerini biliyor, insanların özel yeri, ve daha iyi işletmeler, personel veya malzeme yönetmek. Örneğin, emin olmak için tünel inşaatı personelin kişisel güvenlik, hapishane yardımcı olmak için küresel ve görsel denetim bir platform oluşturmak; güvenlik güvencesi artırmak için petrokimya sektörünün verimliliği; yardım için akıllı yükseltme şantiye yönetimi.

Ancak, yukarıdaki endüstri yüksek olması ultra gereksinimleri-yüksek pozisyonlama hassasiyeti, yüksek kapasiteli, düşük gecikme ve yüksek yenileme hızı.

Konum ve navigasyon teknolojisidir taşıyıcı gerçek zamanlı hareket bilgi sağlamakla sorumlu olarak otonom araç), taşıyıcı pozisyon, hız, tutum, ivme de dahil olmak üzere, açısal hız, vb. Otopilot sık sık sensör füzyonu çok yolu benimser konumlandırma. Bu kağıt genellikle otomatik olarak IMU uygulama tanıttı konumlandırma sürüş.

Yüksek hassasiyetli çalışma prensibi konumlandırma

İnsansız algı düzeyinde araç, konumlandırma önemi açıktır. İnsansız araç ihtiyacı var çevreye göre tam konumunu bilmek ve yok olabilir 10cm daha burada konumlandırma hatası.

GPS mutlak konumlandırma sağlayabilir araçlar, diferansiyel GPS veya RTK GPS için sayaç düzeyi mutlak sağlayabilir araçlar için santimetre düzeyinde konumlandırma, ancak tüm bölümlerde iyi olabilir Her zaman sinyalleri GPS. Bu nedenle, otomatik sürüş alanındaki çıktı RTK GPS genellikle IMU ve otomobil sensörleri ile entegre ( tekerlek hız göstergesi gibi, direksiyon açı sensörü, vb.).

IMU tam adı eylemsizlik olur genellikle jiroskop oluşan ölçü birimi, Hızlandırıcı ve algoritma işlem birimi. İvme ölçümü ve dönüş açısı ile, biz kendi kendine hareket izleyebilir. Geleneksel IMU ve sistem diyoruz araç gövdesi ile birlikte, GPS ve diğer bilgi füzyon algoritmaları otomatik sürüş için genelleştirilmiş IMU.

Bu teknolojinin ortaya çıkması yapar olmaması için GPS konumlandırma ve ikisi birbirini tamamlar, sağlayan Otopilot almak için en doğru konum bilgileri. Şu anda, en yaygın olarak kullanılan konumlandırma insansız aracın yöntem küresel konumlandırma sistemi entegrasyonu (GPS) ve atalet navigasyon sistemi (INS).

Entegre navigasyon içerir karmaşık koordinat sistemi dönüşümü, hangi atalet navigasyon sisteminin kalibrasyon gerektirir. Genellikle, (örneğin, YÜKLEYİN gibi) referans navigasyon sistemi atalet vermek için kullanılır (amaç, navigasyon sistemi başlangıç konumuna bir değer oluşturmak için coğrafi ilk koordinat dönüşüm matrisi koordinat sistemi ve dünya koordinat sistemi) ve ilk hız değeri; ilk IMU da (çıkış) tutum açı IMU ölçüm değeri elde edilir kendisi veya ölçüm aleti ile (inklinometre veya çift silüeti mevcut tutum için-hassas GPS yönlendirme sistemi) yüksek bağıl yatay navigasyon koordinat sistemi açısı, Euler olarak bilinen açı ki başlatır ve dönüşüm matrisi koordinat.

Kapalı konumlandırma sistemi (genelde, belirli bir açı özelleştirilmiş yerel kartezyen koordinat sistemi konumlandırma alanın kökeni, sınır çizgisi olarak seçilir x ekseni, sağ kriter y ekseni ve dikey zemin belirler Yukarı ekseni) Z olarak navigasyon koordinat sistemi olarak kullanılır. Çünkü her ikisi de bu dikdörtgen koordinat sistemleri vardır, ama kökeni ve yön koordinat sistemi farklı, özgün yer değiştirme ve bir eksen etrafında dönme var gerekli, bu yüzden İlk uyum da gereklidir. İlk hizalama sonra, ins hesaplama işlemi başlatılır, ki ve tutum dönüşüm matrisi açısal hız ölçümü okuyarak güncellendi IMU değeri, ve hız ve pozisyon güncellenir. Son olarak, için hız ve pozisyon diğer hedef haline getirebilir koordinat sistemleri highland küresel ifade, bu boylam ve enlem koordinatı sistem YÜKLEYİN .

Yüksek hassasiyetli konumlandırma yöntemi

Gereksinimlerini karşılamak için navigasyon ve konumlandırma için Otopilot, aşağıdaki yöntemlerden alınmıştır:

Atalet navigasyon ins

Şu anda, yaygın olarak kullanılan atalet otomatik sürüş için (IMU) ölçü birimleri iki ayrılabilir doğruluğuna göre kategori: ilk kategori fiber dayanmaktadır yüksek doğruluk ile karakterize optik jiroskop (FOG) IMU, ama aynı zamanda yüksek maliyet ve genellikle yüksek toplama araçları harita uygulanır doğruluk gereksinimleri. İkinci tip MEM cihazlar, temel IMU var küçük hacimli, düşük maliyetli, güçlü çevresel adaptasyon ile karakterize ama dezavantajı büyük hatadır. Otomatik sürüş kullanılır eğer araç, daha karmaşık işleme geçmesi gerekiyor. Almak için IMU orijinal veri, navigasyon ve konumlandırma çıkışı, aşağıdakileri içeren bir sistem konumlandırma günahları çözmek gerekiyor, dört modüller:

1. Tarafından tutum bilgi almak gyro tarafından açısal hız bilgileri çıkış entegre

2. Akselerometre özel kuvvet çıkış tutum bilgi dönüştüğü ve navigasyon koordinat sistemi taşıyıcı elde edilir koordinat sistemi

3. Yürütmek yerçekimi hesaplama, zararlı hızlanma, Dünya'nın dönüş hızı ve diğer tazminat hesaplama

4. İvme, hız ve pozisyon alın bilgi entegrasyonu

Ancak, bu çıkış unutulmamalıdır entegrasyon süreci nedeniyle hata çalışma zamanı birikir

Otomatik sürüş için iki yol vardır dış ve iç tekerlek bilgi edinin.

Dış tekerlek özelliği çözünürlük ve hassasiyet çok yüksek olan sensörü, dezavantaj yapısı karmaşık, güvenilirliği garanti etmek zor harita toplama araçları için genellikle daha uygundur. Karakteristik harici ekipmana gerek olmadığını yerleşik tekerlek sensörü. Doğruluğu düşüktür ve hata büyük bir dezavantaj. Eğer otomatik sürüş araçlar için kullanılan, birden çok işlem geçmesi gerekiyor. Hangi taraftan olursa olsun kabul edilir, tekerlek sensörü için çok önemli konumlandırma sistemi.

Hareket kısıtlamaları araç ile birlikte hareket özellikleri

Hareket kısıtlaması bu tür sağlayabilirsiniz aşırı durumlarda, otonom araç konumlandırma sonuçları olacak büyük hataları üretmek.

İnsansız sürüş uygulaması

Otomatik farklı yöntem vardır konumlandırma sürüş ve ilgili sensörler de farklıdır. Bu nedenle, Otopilot sık sık çoklu sensör füzyon konumlandırma şekilde benimser. Sensörlü füzyon konumlandırma genellikle aşağıdaki parçaları içerir:

· Dahil olmak üzere veri önişleme: atalet navigasyon çözüm , YÜKLEYİN kalite kontrol, lidar veri hata telafisi, hesaplama tekerlek sensörü, online tahmini ve tazminat dayalı.

· Eşleşen ve konumlandırma lidar dayalı veri ve yüksek hassasiyetli harita.

· Dört çekirdek modülleri:

1. ZUPT / zihr / NHC, araç hareket emniyet parçası

2. Ins hizalaması

3. Entegre, kombine

4. DDY, arıza tespiti ve izolasyonu

· Bütünlük güvenliği ile ilgili modülleri: tüm çıkışları izleme.

Günümüze, yaygın kullanılan yön bulma ve konumlandırma optimizasyonu yöntemi hala geleneksel Kalman dayanmaktadır dizin optimizasyon durum değişkenliği en aza indirmek için olan filtre. Genellikle, Kalman filtresi modeli oluşturmak için, ilk adım, durumu değişkenleri seçmek için. Şu anda, durumu tahmini çoğunlukla navigasyon parametre hatası dayanmaktadır ve araç sensör hatası. Sonra, üzerinden adım, tahmin ve ölçüm güncelleme, devlet denklemi zaman tanım özyinelemeli olabilir. Buna ek olarak, orada arıza teşhis ve tecrit için birçok geleneksel yazılım yöntem vardır konumlandırma sistemi gibi chi Kare algılama, vb., diğer taraftan, bu donanım fazlalığı tarafından fark edilebilir. Örneğin, birden çok YÜKLEYİN / IMU ile , konumlandırma sistemi elde edebilirsiniz multi-sensör yedekleme yazılım analiz fazlalık ve güvenilirliği artırmak.

Sanayi

Farklı senaryolara göre, mobil telefon konumlandırma, saatler hareket sayısını sayma ve konumlandırma otomatik sürüş aracın yüksek doğruluk için farklı gereksinimleri vardır IMU doğruluğunu ve doğruluğu maliyeti yüksek olduğu anlamına gelir yüksek olur.

Daha doğru kalırsa etraf biraz müsait olduğunda için kullanılacak füze veya uzay gemileri. IMU yüksek doğruluk elde etmek için, birçok üreticiler üç ivme temelinde manyetometreler katacak üç jiroskoplar. Güvenilirliği artırmak için, bazıları da artacaktır sensörler numarası