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无人驾驶硬件平台解析

2017/5/28    来源:极客头条    作者:唐洁  刘少山      
关键字:无人驾驶  无人驾驶硬件  
本文是无人驾驶技术系列的第十篇,着重介绍无人驾驶硬件平台设计。无人驾驶硬件系统是多种技术、多个模块的集成,主要包括:传感器平台、计算平台、以及控制平台。本文将详细介绍这三个平台以及现有的解决方案。希望本文对无人驾驶从业者以及爱好者选择硬件的时候有帮助。

    车载摄像头
 
    车载摄像头的大致原理是:首先,采集图像进行处理,将图片转换为二维数据;然后,进行模式识别,通过图像匹配进行识别,如识别车辆行驶环境中的车辆、行人、车道线、交通标志等;接下来,依据物体的运动模式或使用双目定位,以估算目标物体与本车的相对距离和相对速度。
 
    相比于其他传感器,摄像头最为接近人眼获取周围环境信息的工作模式,可以通过较小的数据量获得最为全面的信息,同时因为现在的摄像头技术比较成熟,成本可较低。但是,摄像头识别也存在一定局限性,基于视觉的解决方案受光线、天气影响大;同时,物体识别基于机器学习资料库,需要的训练样本大,训练周期长,也难以识别非标准障碍物;同时,由于广角摄像头的边缘畸变,得到的距离准确度较低。
 
    从应用方案出发,目前摄像头可划分为单目、后视、立体(双目)、环视摄像头四种。如表5总结: 
 
 摄像头的应用场景
 
表5 摄像头的应用场景
 
    1.单目摄像头一般安装在前挡风玻璃上部,用于探测车辆前方环境,识别道路、车辆、行人等。先通过图像匹配进行目标识别(各种车型、行人、物体等),再通过目标在图像中的大小去估算目标距离。这要求对目标进行淮确识别,然后要建立并不断维护一个庞大的样本特征数据库,保证这个数据库包含待识别目标的全部特征数据。如果缺乏待识别目标的特征数据,就无法估算目标的距离,导致ADAS系统的漏报。因此,单目视觉方案的技术难点在于模型机器学习的智能程度或者说模式识别的精度;
 
    2.后视摄像头,一般安装在车尾,用于探测车辆后方环境,技术难点在于如何适应不同的恶劣环境;
 
    3.立体(双目)摄像头,是通过对两幅图像视差的计算,直接对前方景物(图像所拍摄到的范围)进行距离测量,而无需判断前方出现的是什么类型的障碍物。依靠两个平行布置的摄像头产生的“视差”,找到同一个物体所有的点,依赖精确的三角测距,就能够算出摄像头与前方障碍物距离,实现更高的识别精度和更远的探测范围。使用这种方案,需要两个摄像头有较高的同步率和采样率,因此技术难点在于双目标定及双目定位。相比单目,双目的解决方案没有识别率的限制,无需先识别可直接进行测量;直接利用视差计算距离精度更高;无需维护样本数据库。但因为检测原理上的差异,双目视觉方案在距离测算上相比单目以及毫米波雷达、激光雷达,其硬件成本和计算量级的加倍,也是另一个难关。
 
    4.环视摄像头,一般至少包括四个摄像头,分别安装在车辆前、后、左、右侧,实现360°环境感知,难点在于畸变还原与对接。
 
    根据不同ADAS功能的需要,摄像头的安装位置也有不同。主要分为前视、后视、侧视以及内置。实现自动驾驶时全套ADAS功能将安装6个以上摄像头。 
 
无人车摄像头方位设置
 
图9 无人车摄像头方位设置
 
    前视摄像头一般采用55度左右的镜头来得到较远的有效距离,有单目和双目两种解决方案。双目需要装在两个位置,成本较单目贵50%。环视使用的是广角摄像头,通常在车四周装备四个进行图像拼接实现全景图,通过辅助算法可实现道路线感知。后视采用广角或者鱼眼镜头,主要为倒车后视使用。侧视一般使用两个广角摄像头,完成盲点检测等工作,也可代替后视镜,这一部分功能也可由超声波雷达替代。内置使用的也是广角镜头,安装在车内后视镜处,完成在行驶过程中对驾驶员的闭眼提醒。其中,前视摄像头可以实现ADAS主动安全的核心功能如车道偏离预警、车辆识别应用、车辆识别、行人识别、道路标识识别等,未来将是自动紧急刹车(AEB)、自适应巡航(ACC)等主动控制功能的信号入口,安全等级较高,应用范围较广,是目前开发的热点。 
 
按功能需求的摄像头划分
 
表6 按功能需求的摄像头划分
 
    车载摄像头在工艺上的首要特性是快速,特别是在高速行驶场合,系统必须能记录关键驾驶状况、评估这种状况并实时启动相应措施。在140km/h的速度,汽车每秒要移动40米。为避免两次图像信息获取间隔期间自动驾驶的距离过长,要求相机具有最慢不低于30帧/秒的影像捕捉速率,在汽车制造商的规格中,甚至提出了60帧/秒和120帧/秒的要求。在功能上,车载摄像头需要在复杂的运动路况环境下都都能保证采集到稳定的数据。具体表现为:
 
    1.高动态:在较暗环境以及明暗差异较大下仍能实现识别,要求摄像头具有高动态的特性。
 
    2.中低像素:为降低计算处理的负担,摄像头的像素并不需要非常高。目前30-120万像素已经能满足要求。
 
    3.角度要求:对于环视和后视,一般采用135度以上的广角镜头,前置摄像头对视距要求更大,一般采用55度的范围。
 
    4.同时,相比工业级与生活级摄像头,车载类型在安全级别上要求更高,尤其是对与前置ADAS的镜头安全等级要求更高。主要体现在:
 
    5.温度要求:车载摄像头温度范围在-40~80℃。
 
    6.防磁抗震:汽车启动时会产生极高的电磁脉,车载摄像头必须具备极高的防磁抗震的可靠性。
 
    7.较长的寿命:车载摄像头的寿命至少要在8-10年以上才能满足要求。 
 
各种无人驾驶应用摄像头
 
图11 各种无人驾驶应用摄像头
 
    根据IHS Automotive预测,车载摄像头系统出货量有望在2021年达到7400万套/年。国内行业龙头优势地位明显,如舜宇光学车载后视镜头出货量目前居全球第1位,全球市场占有率达30%左右,产品包括前视镜头、后视镜头、环视镜头、侧视镜头、内视镜头等。客户遍及欧美、日韩和国内。具体的型号包括有:4005、4408、4009、4017、4017、4034、4043、4044等。以4005与4043为例,其规格参数见表7。 
 
按功能需求的摄像头划分
 
表7 按功能需求的摄像头划分
 
    GPS/IMU
 
    GPS在复杂的动态环境中,尤其在大城市,其多路径反射的问题很显著,导致获得的GPS定位信息很容易产生几米的误差。另外,由于GPS的更新频率低(10Hz),在车辆快速行驶时很难给出精准的实时定位。单纯依赖GPS的导航很有可能导致交通事故。因此GPS通常辅助以惯性传感器(IMU)用来增强定位的精度。IMU是检测加速度与旋转运动的高频(1KHz)传感器,但IMU自身也有偏差积累与噪音等问题影响结果。通过使用基于卡尔曼滤波的传感器融合技术,我们可以融合GPS与IMU数据,结合GPS的定位精度高和误差无积累的特点,与IMU的自主性和实时性的优点。一方面可以实现导航设备之间优势互补,增强系统适应动态的能力,并使整个系统获得优于局部系统的精度;另一方面提高了空间和时间的覆盖范围,从而实现真正意义上的连续导航。因此,GPS/IMU组合的优势在于:
 
    1.系统精度的提高。利用GPS的长期稳定性弥补IMU误差随时间累积的缺点。GPS/IMU组合后的导航误差实际上要比单独的GPS或单独的惯导系统可能达到的误差都小。
 
    2.系统抗干扰能力的增强。利用IMU的短期高精度弥补GPS系统易受干扰、信号易失锁等缺点,同时借助IMU的姿态信息、角速度信息可进一步提高GPS系统快速捕获或重新锁定卫星信号的能力。
 
    3.导航信息的补全。GPS/IMU组合系统与单GPS相比,除了可以提供载体运动的三维位置和速度信息外,还可提供加速度、姿态和航向信息;GPS/IMU组合系统此外可提供100Hz甚至高于100Hz的数据更新率。
 
    IMU惯性器件的标定技术由于加速度计、陀螺仪等惯性器件本身存在缺陷,会产生一些器件误差,如标度因数误差等。另外,在对IMU进行集成的时候,各个器件之间的非正交安装会引起交叉耦合误差。以上这些误差可以通过器件标定来加以补偿,以达到提高其精度的目的。
 
    GPS/IMU的主要制造商包括:NovAtel、Leica、CSI Wireless以及Thales Navigation。其中,NovAtel提出了SPAN技术。SPAN集合了GPS定位的绝对精度与IMU陀螺和加速计测量的稳定性,以提供一个3D的位置、速度和姿态解算结果。即使在GPS信号被遮挡的时候,也能提供稳定连续的解算结果。基于SPAN技术,NovAte有两款主要的GPS/IMU产品:SPAN-CPT一体式组合导航系统与SPAN-FSAS分式组合导航系统。SPAN-CPT采用NovAtel自主的专业级的高精度GPS板卡与德国的iMAR公司制造的光纤陀螺IMU。其解算精度在不同的模式下可适用于不同的定位需求,支持包括SBAS,L波段(Omnistar和CDGPS)和RTK差分等多种方式;系统最高航向精度0.05°;俯仰横滚精度0.015°。SPAN-FSAS也采用德国iMAR公司高精度、闭环技术的IMU,其陀螺偏差小于0.75度/小时和加速计偏差小于1mg,配合目前NovAtel 的FlexPak6™或ProPak6™集成了组合导航解算。从IMU-FSAS的惯性测量数据发送到GNSS接收机进行解算,GNSS+INS的位置,速度和姿态输出速率高达200Hz。 
 
NovAtel两款GPS/IMU产品
 
图12 NovAtel两款GPS/IMU产品
 

责任编辑:李欢
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