一文读懂自动驾驶基础——惯性测量单元

一文读懂自动驾驶基础——惯性测量单元导读:惯性测量单元(Inertialmeasurementunit,简称IMU)被定义为“无需外部参考的可测量三维线运动及角运动的装置”,即测量

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导读:惯性测量单元(Inertialmeasurementunit,简称IMU)被定义为“无需外部参考的可测量三维线运动及角运动的装置”,即测量物体三轴姿态角(或角速率)以及加速度的装置。

一文读懂自动驾驶基础——惯性测量单元

惯性测量单元

  

IMU的组成

部分

  

IMU由三个单轴的加速度计和三个单轴的陀螺仪组成,加速度计用来检测物体在载体坐标系统独立三轴的加速度信号,而陀螺仪用来检测载体相对于导航坐标系的角速度信号、测量物体在三维空间中的角速度和加速度,并以此解算出物体的姿态。因此IMU在导航中有着很重要的应用价值。

  

想象一个笛卡尔坐标系,形如下图所示,具有x轴、y轴和z轴,传感器能够测量各轴方向的线性运动,以及围绕各轴的旋转运动。这就是所有IMU的根本出发点,所有惯性导航系统都是据此而构建。

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加速度计

  

加速度计测量加速度,利用的原理是a=F/M,测量物体的“惯性力”。加速度计在惯性参照系中用于测量系统的线加速度,但只能测量相对于系统运动方向的加速度(由于加速度计与系统固定并随系统转动,不知道自身的方向)。可以通过对加速度进行解算,求得角速度,但由于精度不高,不具有很好的使用价值。但是加速度计可以辅助陀螺仪进行角度解算。

  

陀螺仪

  

陀螺在惯性参照系中用于测量系统的角速率。通过以惯性参照系中系统初始方位作为初始条件,对角速率进行积分,就可以时刻得到系统的当前方向。我们现在智能手机上采用的陀螺仪是采用了MEMS微机电技术的MEMS陀螺仪,它需要参考其他传感器的数据才能实现功能,但其体积小、功耗低、易于数字化和智能化,特别是成本低,非常适合手机、汽车牵引控制系统、医疗器材这些需要大规模生产的设备。

  

地磁场传感器

  

磁力计/地磁场传感器,它有个通俗的名字:电子罗盘。当加速度传感器完全水平的时候,可以预料,重力传感器无法分辨出在水平面旋转的角度即绕Z轴的旋转无法显示出来,此时只有陀螺仪可以检测。

  

陀螺仪虽然动态十分快速,但由于其工作原理是积分,所以在静态会有累计误差,表现为角度会一直增加或者一直减少。于是我们会需要一个在水平位置能确认朝向的传感器,这就是如今IMU必备的第三个传感器,地磁场传感器,通过这3个传感器的相互校正,我们终于在大的理论上可以得到比较准确的姿态参数了。

  

气压传感器

  

气压传感器用于检测大气压强的仪器,实际应用当中气压传感器可作高度计。在惯导系统中有时通过增加气压计增强Z轴动态与精度。

  

IMU的工作原理

  

IMU的原理和黑暗中走小碎步很相似。在黑暗中,由于自己对步长的估计和实际走的距离存在误差,走的步数越来越多时,自己估计的位置与实际的位置相差会越来越远。走第一步时,估计位置与实际位置还比较接近;但随着步数增多,估计位置与实际位置的差别越来越大。根据此方法推广到三维,就是惯性测量单元的原理。

  

学术上的表述是:以牛顿力学定律为基础,通过测量载体在惯性参考系的加速度,将它对时间进行积分,且把它变换到导航坐标系中,就能够得到在导航坐标系中的速度、偏航角和位置等信息。

  

因此,通俗来讲,惯性测量装置IMU属于捷联式惯导,该系统有三个加速度传感器与三个角速度传感器(陀螺)组成,加速度计用来感受相对于地垂线的加速度分量,速度传感器用来感受角度信息。

  

值得注意的是,IMU提供的是一个相对的定位信息,它的作用是测量相对于起点物体所运动的路线,所以它并不能提供你所在的具体位置的信息,因此,它常常和GPS一起使用,当在某些GPS信号微弱的地方时,IMU就可以发挥它的作用,可以让汽车继续获得绝对位置的信息,不至于“迷路”。

  

IMU的分类

  

目前来说,市面上存在的IMU以6轴与9轴为主。6轴IMU包含一个三轴加速度传感器,一个三轴陀螺仪;9轴IMU则多了一个三轴的磁力计。另外,对于采用MEMS技术的IMU,一般还内置有温度计进行实时的温度校准。

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汽车中的IMU

  

IMU的应用

  

IMU大多用在需要进行运动控制的设备,如汽车和机器人上,也被用于需要用姿态进行精密位移推算的场合,如潜艇、飞机、导弹和航天器的惯性导航设备等。

  

与其他导航系统相比,惯导系统同时具有信息全面、完全自主、高度隐蔽、信息实时与连续,且不受时间、地域的限制和人为因素干扰等重要特性,可在空中、水中、地下等各种环境中正常工作。

  

例如,IMU的上述优势,在自动驾驶系统中表现的尤为明显。在自动驾驶系统中,IMU可作为其他传感器数据缺失时的有效补充。通过计算车辆的姿态(俯仰角和滚动角)、航向、速度和位置变化,IMU可用于填补GNSS信号更新之间的空白,甚至可在GNSS和系统中的其他传感器失效时,进行航位推算。因此,作为一个独立的数据源,IMU可用于短期导航,并验证来自其他传感器的信息。

  

有人说,自动驾驶系统在定位领域的最后一道防线是IMU,主要原因有三个:

首先,IMU对相对和绝对位置的推演没有任何外部依赖,是一个类似于黑匣子的完备系统;相比而言,基于GPS的绝对定位依赖于卫星信号的覆盖效果,基于高精地图的绝对定位依赖于感知的质量和算法的性能,而感知的质量与天气有关,都有一定的不确定性。

其次,同样是由于IMU不需要任何外部信号,它可以被安装在汽车底盘等不外露的区域,可以对抗外来的电子或机械攻击;相比而言,视觉、激光和毫米波在提供相对或绝对定位时必须接收来自汽车外部的电磁波或光波信号,这样就很容易被来自攻击者的电磁波或强光信号干扰而致盲,也容易被石子、刮蹭等意外情况损坏。

最后,IMU对角速度和加速度的测量值之间本就具有一定的冗余性,再加上轮速计和方向盘转角等冗余信息,使其输出结果的置信度远高于其它传感器提供的绝对或相对定位结果。

  

总而言之,在自动驾驶纷繁复杂无法穷举的工况中,IMU以其超高的置信度、完全无需外部依赖的特性,以及强大的抗干扰能力,像一颗定海神针,为自动驾驶的定位系统提供最后一道安全保障。

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