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随着L3自动驾驶量产进入关键时刻,为车辆提供精准定位的需求也正在进入最后的攻坚阶段。
近日,西班牙公司GMV宣布已从宝马获得一份合同,为这家德国汽车制造商即将量产的L3级自动驾驶车型开发基于卫星的自动驾驶汽车定位系统。
GMV此前主要为欧洲市场开发全球导航卫星系统(GNSS)完整解决方案,此次为宝马开发的解决方案将包括定位软件,该软件将嵌入ECU,使用算法计算车辆的位置。
为了满足车规级要求,这些算法经过了特别的修改和调整,以满足宝马的性能和安全要求。
“这些要求比航空GNSS的要求严格得多。”GMV公司相关负责人表示,“该软件遵循最严格的汽车标准和最高水平的功能安全要求。”
此外,为了达到要求的高性能,GMV还将提供一项GNSS校正服务,基于GMV根据本合同将建立的一个全球监测站网络的数据。
和现在大多数自动驾驶测试车使用外置天线及定位模块不同,对于量产车而言,高度集成化是趋势。
最近,Arm和一家导航定位引擎厂商Swift Navigation合作,为汽车行业提供基于Arm平台的高完整性、高精度GNSS定位解决方案。
Swift与Arm的合作,提供嵌入式的GNSS定位引擎,车道级定位精度,并能够集成到相应的传感器或者计算平台。
在Swift公司相关负责人看来,对于量产车而言,厘米级精度、秒级收敛速度、集成化、支持不同车型的可扩展性以及低成本是必须要满足量产的指标。
此外,Swift公司的方案,还提供了基于云端的校正服务,融合RTK和PPP(精确点定位),通过移动网络(比如4G以及未来的5G)提供修正,从而提供安全冗余和鲁棒性。
这款定位引擎通过将卫星数据和纠错数据与车辆传感器结合来处理这些修正,从而生成最终的位置、速度和时间。
而Arm汽车和物联网业务高级副总裁表示,随着自动驾驶进入量产准备期,汽车市场的需求正在发生变化,需要一种更加基于整体解决方案的方法。
考虑到大多数的车载计算平台都会搭载Arm IP,而整合Swift的GNSS解决方案,无疑提供了更好的集成度和成本优势。
目前,为自动驾驶提供高精度定位技术主要有三类:
1、全球导航卫星系统(GNSS)、超宽带(UWB,主要用于室内,比如地下停车场)、RTK、5G等基于信号的绝对定位技术;
2、航迹推算,一种基于IMU的技术,在知道车辆所在位置后,就能计算出车辆当前的位置和方向;
3、环境特征匹配,即基于激光雷达和视觉传感器的相对定位,通过传感器观察到的特征与数据库中存储的特征(比如高精地图)进行匹配,以定位车辆的位置。
而近年来,不少企业也提出了更多的低成本、高精度融合方案。比如,高通推出的VEPP,融合多个汽车传感器,包含GNSS、前视摄像头、IMU和车轮传感器,以提供更准确的全球车辆定位。
VEPP的优点是适用于具有挑战性的城市环境;高通表示,VEPP在停车场的整个行驶路线上所积累的误差“约为行驶距离的0.1%。”
博世是为数不多完整布局高精定位解决方案的Tier1,其推出的车辆运动和定位系统(VMPS),使用大量传感器,比仅使用GPS的系统性能优越。
VMPS基于全球导航卫星系统(GNSS)位置信号、校正数据(克服卫星数据信号的误差)以及惯性传感器、轮速传感器和转向角传感器的组合。
“GPS是一种精确的定位系统,但对我们来说还不够精确,所以我们正在使用一种校正服务,可以将精度大幅提升至分米级,适用于车道级定位。”博世相关负责人表示。
此外,通过与车身的毫米波雷达与第三代摄像头,对车道线、限速牌等参考物进行识别,通过算法计算出自身的位置,VMPS的误差在10-20厘米之间。
博世预计VMPS明年将在北美和欧洲的高端车型中率先搭载上市,但最终的目标是在全球范围内提供,包括中东地区。
目前,这些可量产方案,将首先用于类似高速公路自动驾驶等场景,提供车道级定位服务。不过,类似博世的量产方案,也为自动驾驶行业提供了更多的可借鉴思路。
“在无人驾驶汽车的使用案例中,定位系统面临两大挑战。首先是如何有效地利用各种传感器,提供高精度、高可用性的定位解决方案。”Hexagon负责工程和安全关键系统相关负责人表示。
比如,Hexagon公司与Ligado Networks公司合作,通过卫星和蜂窝网络交付TerraStar X技术,可以在一分钟内精确定位5厘米(2英寸)的车辆。
TerraStar X技术基于最新的精确点定位(PPP)算法,并利用现有的六边形能力,用于地面网络基础设施、校正数据生成和数据打包交付。通过在提供高精度全球定位的同时消除收敛时间。
此外,Hexagon的定位引擎架构能够与不同的GNSS接收芯片组、增强传感器和处理器进行灵活的集成,达到ASIL-B标准。
GNSS是提供绝对位置的一个关键组件,但它具有可用性挑战,需要与其他传感器一起使用,以提供一个整体解决方案。这就是类似博世等厂商推出的多传感组合定位方案。
而第二个挑战是提供一个安全参数(甚至是冗余机制),使整个系统在将本地化数据集成到关键功能安全系统时能够信任这些数据。
比如,以组合导航中常见的IMU为例,新纳传感最新推出的一款基于MEMS技术的6-DOF三重冗余高精度惯性测量单元,既能提供准确定位,又能够通过冗余架构大幅提高产品安全级别。
这款名为OpenIMU330的三重冗余传感器体系结构由三个独立的三轴加速度计和三轴陀螺仪组成,可以甄别和选择有效的IMU数据来应对MEMS粘连故障或其他原因导致的失效。
同时,冗余架构在保证尽可能高的安全级别的同时还提高了IMU的精度。此外,三个完全独立的六轴MEMS IMU,满足ISO26262 ASIL B安全要求。
数据显示,单个IMU的失败率约为10的负六次方,三重冗余的IMU失败率可以降至10的负18次方,安全级别大幅提高。
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