怎样实现真正的可信定位？（二）- 大数跨境

辽宁北斗

2022-03-24

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AUTO的多雷达集成版本，在紧密的非线性集成方案中使用惯性导航、实时运动学GNSS、里程计和高清地图匹配，以及多个雷达传感器。AUTO可以在所有城市环境下实时可靠地生成高精度和高速率的导航输出。在模拟GNSS中断期间的关键性能指标量化中，找到了保持长时间高精度的解决方案。

多传感器融合，例如将GNSS与惯性导航系统(INS)和里程计集成，可以利用不同传感器的互补优势和劣势，在所有可用测量的情况下提供最佳解决方案。实时动态(RTK)GNSS是一种有价值且准确的信息来源，可在具有可靠RTK覆盖范围的区域提供高达厘米级的绝对位置更新。然而，GNSS在城市深峡谷中、地下停车场和隧道内仍然存在多路径和遮挡与非视距传播等一系列问题。INS始终可作为完全独立的传感器使用，并提供超过100Hz的高速数据更新的解决方案，但它会随着时间的推移而产生漂移。这对于基于低成本微机电系统(MEMS)的传感器来说，尤其是个十分重要的问题，GNSS高精度定位则可以纠正这些漂移误差。不幸的是，在恶劣的城市峡谷环境中，GNSS信号遇到长时间的信号衰减或不可能正常应用，使得保持车道级高精度定位变得非常具有挑战性。因此，正在探索寻找另一种感知传感器，作为独立信息源，并且可以集成到融合堆栈中。常见的这种感知传感器，包括摄像头和激光雷达等。它们可以提供场景的详细信息，这对于对象检测或地图匹配非常有用。但是，相机会受到来自背光物体和场景的光线不足的影响，而恶劣的天气的影响往往成为该传感器的致命弱点。而雷达不受这些固有弱点的影响，无论天气条件如何，都可以提供可靠的测量。雷达的缺点，特别是从地图匹配的角度来看，是数据的稀疏性和激光雷达的低角分辨率。最近的技术进步已经减轻了其中一些限制，使雷达成为本地化定位的可行选择。即使在杂乱的场景中，最先进的成像雷达，也可以在多个动态目标上以高更新率生成远距离高分辨率信息。测量在4D域中进行，这包括距离、多普勒、方位角和仰角。

（来源：整理于斗室智库）

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