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評價自動駕駛汽車的技術(shù)指標(biāo)很多，目前最受關(guān)注的主要是安全性、成本和運營范圍。這三個指標(biāo)是相互關(guān)聯(lián)的，例如，運營范圍越小，應(yīng)用場景越簡單，成本越低，同時安全性越高，反之亦然。因此關(guān)鍵在于如何能在更大的運營范圍內(nèi)提供更安全和更低成本的解決方案，或提供支持這種方案的核心器件。

從目前的情況看，園區(qū)或室內(nèi)的自動駕駛技術(shù)已經(jīng)日趨成熟，而開放道路，尤其是城市環(huán)境下的全自動駕駛技術(shù)仍然處于研發(fā)和測試階段。這里面固然有感知層面的問題，目前的傳感器對開放道路上的行人、動物等目標(biāo)的檢測能力仍然有待提高，但另一個容易被忽視的問題是定位的難度。在一個不大的固定區(qū)域內(nèi)，定位問題可以通過基礎(chǔ)設(shè)施改造和SLAM技術(shù)解決；在室內(nèi)，UWB定位可以達(dá)到厘米級精度。然而，如果要設(shè)計一個可以在更大范圍內(nèi)自動駕駛的汽車，高精定位就成為一個挑戰(zhàn)。

對于一輛自動駕駛汽車來說，高精定位有兩層含義：得到自車與周圍環(huán)境之間的相對位置，即相對定位；得到自車的精確經(jīng)緯度，即絕對定位。

人自己開車的時候，從來不知道自己的經(jīng)緯度，為什么自動駕駛汽車一定要做絕對定位呢？其本質(zhì)原因還是在于環(huán)境感知能力的差異。人類可以僅憑雙眼（和一些記憶、知識）就能精確地得出周圍的可行駛區(qū)域、道路邊界、車道線、障礙物、交通規(guī)則等關(guān)鍵信息，并據(jù)此控制汽車安全地行駛。

然而目前人類所設(shè)計的傳感器和后處理算法還無法達(dá)到同樣的性能。因此，自動駕駛汽車對于周邊環(huán)境的理解需要高精地圖、聯(lián)合感知等技術(shù)的輔助。高精地圖可以把由測繪車提前采錄好的、用經(jīng)緯度描述的道路信息告訴車輛，而所有的車輛也可以把實時感知得到的、用經(jīng)緯度描述的動態(tài)障礙物的信息廣播給周圍的車輛，這兩個技術(shù)疊加在一塊，就可以大大提高自動駕駛汽車的安全性，從而拓展它們的運營范圍。

眾所周知，GPS可以為車輛提供精度為米級的絕對定位，差分GPS或RTK GPS可以為車輛提供精度為厘米級的絕對定位，然而并非所有的路段在所有時間都可以得到良好的GPS信號。因此，在自動駕駛領(lǐng)域，一般都要與IMU，進(jìn)行融合。其中，IMU的全稱是Inertial Measurement Unit，即慣性測量單元，通常由陀螺儀、加速劑和算法處理單元組成，通過對加速度和旋轉(zhuǎn)角度的測量得出自體的運動軌跡。我們把傳統(tǒng)的IMU和與車身、GPS等信息融合的算法組合在一起的系統(tǒng)稱為廣義的、針對自動駕駛的IMU。

精確測量方向在一系列領(lǐng)域中起著關(guān)鍵作用，包括：航空航天、機器人、導(dǎo)航和人體運動分析和機器交互。雖然多種技術(shù)能夠測量方位，但基于慣性的感知系統(tǒng)的優(yōu)點是完全獨立，因此測量實體既不受運動限制，也不受任何特定環(huán)境或位置的限制。

慣性測量單元(IMU)由陀螺儀和加速度計組成，能夠跟蹤旋轉(zhuǎn)和平移運動。為了進(jìn)行三維測量，需要由三個相互正交的敏感軸組成的三軸傳感器。北微傳感研發(fā)的高性能慣性測量傳感器，可以測量運動載體的姿態(tài)參數(shù)（橫滾角、俯仰角、角速度、加速度）。姿態(tài)和角速度偏差通過具有適當(dāng)增益的6態(tài)卡爾曼濾波得到相應(yīng)估計，適用于運動或振動狀態(tài)下的慣性姿態(tài)測量。

產(chǎn)品采用MEMS加速度計和陀螺儀，并通過算法保證測量精度，同時密封設(shè)計以及嚴(yán)格的生產(chǎn)工藝保證產(chǎn)品在惡劣的環(huán)境下仍能精密地測量載體的角速度、加速度和姿態(tài)等運動參數(shù)。通過非線性補償、正交補償、溫度補償和漂移補償?shù)榷喾N補償，可以大大消除IMU的誤差源，提高產(chǎn)品精度水平。IMU具備數(shù)字接口，可以非常方便的集成到用戶的系統(tǒng)中。

標(biāo)簽： IMU