自動駕駛中的IMU
電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/李寧遠）慣性測量單元一直都是MEMS領(lǐng)域中極為重要的一類產(chǎn)品，不管是在消費電子、工業(yè)自動化還是汽車自動駕駛領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。將加速度傳感器、陀螺儀等MEMS器件（有些還會集成磁力計和氣壓計）集成在一起的IMU沿著三個正交軸測量旋轉(zhuǎn)角速度和線性加速度。
近年來，汽車的智能化發(fā)展推動了慣性導(dǎo)航系統(tǒng)在內(nèi)的相關(guān)器件的發(fā)展，根據(jù)Yole Development數(shù)據(jù)預(yù)測，IMU市場規(guī)模將在2022年超過9億美元。自動駕駛車輛想要實現(xiàn)對道路狀況進行實時預(yù)測，前提就是自動駕駛汽車必須具備超強的檢測感知能力。慣性導(dǎo)航系統(tǒng)是L3及以上等級自動駕駛車輛不可或缺的模塊，能夠在GPS、GNSS、5G等外部信號不佳時通過自身運動信息實現(xiàn)定位，IMU則是慣性導(dǎo)航系統(tǒng)中的核心部件。
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?加速度與角度加速度計的測量可以用來直流或者低頻角度跟蹤機制。從整個測量計算過程來看，本質(zhì)上加速度計不會像陀螺儀那樣存在累加或積分誤差。也就是說在出現(xiàn)偏置誤差或其他誤差時，這些誤差雖然會持續(xù)存在，但不會累積。 但加速度也有一些要求較高的地方，加速度計會根據(jù)速度的變化做出反應(yīng)，比如振動、加速、減速，加速度計的協(xié)方差項可以用來檢測振動，通過其他監(jiān)測裝置可以知曉加速度計何時超出量程，這些都需要在系統(tǒng)級算法開發(fā)時對這些情況進行管理。這些情況都是需要傳感器實時監(jiān)測根據(jù)環(huán)境變化做出調(diào)整然后選擇最佳的數(shù)據(jù)再進行使用。 陀螺儀能測量旋轉(zhuǎn)角速率，針對轉(zhuǎn)速進行實時積分計算可以得到動態(tài)角度。這些計算需要進行多次，一個系統(tǒng)跟蹤陀螺儀的時間平均在100s左右。陀螺儀加上一些實時協(xié)方和其他可信指標(biāo)來判斷車輛的運行狀態(tài)需要隨時間流逝不斷校準(zhǔn)偏置。 典型的反饋檢測就是把IMU在制導(dǎo)和導(dǎo)航控制系統(tǒng)中用作反饋檢測元件，通過直接慣性測量來發(fā)揮作用。在自動駕駛中，IMU的反饋檢測可以控制汽車軌跡，既監(jiān)控駕駛又修復(fù)駕駛中發(fā)生的行駛偏差。IMU系統(tǒng)修正方向控制，結(jié)合視覺或者其他導(dǎo)航技術(shù)完成整個自動駕駛過程。
自動駕駛IMU關(guān)鍵誤差在IMU進行部署時，需要考慮估算初始姿態(tài)角度和估算陀螺儀誤差，需要讓這二者能在自動駕駛系統(tǒng)中保持全幀對齊。在這個過程中，加速度計時主要的限制點，需要極快的偏置誤差處理時間才能判斷初始姿態(tài)。這和IMU的偏置可重復(fù)性指標(biāo)相關(guān)，1mg的偏置可重復(fù)性大概會帶來0.06°的誤差，盡可能小的誤差能從最開始就提高系統(tǒng)性能。 陀螺儀上，噪聲、線性振動和離軸旋轉(zhuǎn)的影響則是三個最影響器件效果的因素。一般來說，這三個因素并不會有強關(guān)聯(lián)性，但是這不能代表每個傳感器都是如此，在選用IMU時必須對這些指標(biāo)進行驗證。 這和MEMS制造工藝息息相關(guān)，更好的穩(wěn)定性和更低的噪聲測量出的艾倫方差也會更低。器件本身的制造工藝之外，算法優(yōu)化也至關(guān)重要。不做算法優(yōu)化的情況下，慣導(dǎo)底層傳感器的零漂每小時都會產(chǎn)生零漂，然后隨機運動的累積誤差會很快發(fā)散形象估算結(jié)果。
自動駕駛IMU進化在自動駕駛設(shè)備的發(fā)展中，IMU應(yīng)用的基本流程是沒有太大變化的，室外場景使用GPS加IMU的組合，通過卡爾曼濾波對系統(tǒng)狀態(tài)進行最優(yōu)估計，為導(dǎo)航系統(tǒng)盡可能提供低延遲的位置信息。不過這些系統(tǒng)中的元件在不斷進化，性能增強提高了這種導(dǎo)航系統(tǒng)的上限。 不只是自動駕駛領(lǐng)域，更小的尺寸、更高的集成度、更少的成本、更準(zhǔn)確的測量是IMU在每個應(yīng)用領(lǐng)域的發(fā)展趨勢。我們也知道，IMU具有獨有的自恃性，自身并不能很好地解決漂移、噪聲，尤其是零偏不穩(wěn)定性，因此常需要與另一傳感器進行融合補足。 除了常見的GPS＋IMU的方案，機器視覺、UWB、激光雷達等各種傳感定位技術(shù)與IMU的融合進化也在自動駕駛中發(fā)揮出重要作用。 算法層面結(jié)合運動學(xué)模式賦予導(dǎo)航系統(tǒng)更多的算法規(guī)則，傳感器融合更先進濾波和算法處理也大大提升了行駛過程中車輛的位姿估算準(zhǔn)確度。有些廠商還在IMU中加入ML內(nèi)核，讓IMU上多出一個硬連線處理引擎來直接在傳感器層面進行AI計算，增強快速實時響應(yīng)能力并處理更為復(fù)雜的自動駕駛?cè)蝿?wù)。
小結(jié)自動駕駛由感知、決策、執(zhí)行三大系統(tǒng)組成，傳感器作為汽車核心感知層，是車輛保證位置感的基礎(chǔ)。用于導(dǎo)航平臺穩(wěn)定控制和導(dǎo)航的高性能MEMS IMU已經(jīng)成為自動駕駛丟失衛(wèi)星定位后最后的一道防線。
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