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面向无人驾驶的定位系统建模与应用

高祥跃  
【摘要】:无人驾驶技术作为实现车辆安全、舒适以及经济性的主要手段,其发展已经成为必然趋势。而无论是基于V2X(Vehicle to Everything)以位置信息共享为核心的车联网方案,还是采用多传感器融合技术的单智能体方案,车辆的精准定位都是车辆智能化实现的前提。定位系统作为车辆感知系统的核心传感器之一,扮演着极为重要的角色,是无人驾驶领域研究中的一个基础性问题。目前的定位系统都存在诸如采样频率低、定位结果漂移、卫星信号失效以及运行环境干扰等问题,即定位系统总存在缺陷。为了解决这类问题,需要对定位系统进行全面细致的分析与研究,以深刻理解车载定位系统的缺陷、误差形式、规律、产生机理以及环境影响特性。面向无人驾驶应用场景,组成定位系统的高置信度传感器模型,是仿真模型中除了车辆动力学、高逼真场景、驾驶员行为以及交通流等模型之外的重要组成部分。定位系统建模的内容是对构成定位系统的多种传感器进行建模,本文的研究主要集中于卫星定位系统、惯性测量单元以及相机传感器的建模以及应用。由于物理世界复杂度、硬件方案的差异以及数据融合方式的不同,实际建模过程都会受限于实际因素而无法建立完美的模型。为了降低与实际定位系统之间的误差,提升模型置信度,并以实际工程应用为导向,本文通过对传感器测量机理的深入研究建立了组成定位系统的三种传感器模型,并基于它们在一种组合定位系统中进行了仿真应用和算法测试。具体研究内容有:1)介绍了当前主流定位方案的特点与实现原理,并单独对定位系统相关的数据融合技术进行了叙述。明确了车载定位技术问题本质,分析了典型车辆定位系统框架。对常见车载定位方式,如卫星定位、航迹推算、惯性导航以及基于视觉等感知手段实现的定位技术的特点、实现原理进行了分析介绍,并对组合定位中用于状态估计的数据融合方法进行了推导说明。2)建立了GPS卫星定位系统和IMU传感器的数学模型并初步验证了它们的置信度,另外基于这两种独立传感器模型,面向GPS/IMU组合定位系统进行了仿真应用。建模具体过程为,根据卫星定位系统的误差源,模拟实际定位机理,建立了包含星历、遮挡、伪距误差等影响因素的过程模型。通过研究IMU数据误差的特征和随机性,建立考虑系统误差和随机误差的数学模型。通过实际仿真应用以及与真实数据之间的对比,传感器模型输出符合实际应用需求,能够反映出真实的数据特征。3)建立了车载单目针孔相机模型,提出了一种多维度的相机模型置信度评价方法。介绍了一种基于视觉的里程计实现原理,并对该算法进行了基于相机模型虚拟图像的仿真验证。其中相机模型主要基于描述相机成像过程的投影模型,并在此基础上添加模糊、畸变以及光晕等成像误差模型。而模型置信度评价主要依赖仿真图像与真实图像之间像素级别和特征级别的拟合优度指标。4)提出了一种包含视觉的多传感器融合的定位系统框架,对定位系统传感器模型进行综合仿真与验证,并基于开源数据集对定位系统算法进行了测试和分析。仿真与实验系统基于机器人操作系统平台,将车辆集成仿真平台、Simulink模型以及定位算法分布式部署,取得良好的仿真应用效果。理论分析、模型建立以及在组合定位系统的仿真应用验证了本文所建立的定位系统传感器模型的有效性,通过综合的仿真应用以及真实数据集测试,反映了定位系统传感器模型仿真在成本、效率、安全性以及参数可控性等方面优势和潜力。


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