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MEMS陀螺儀在自動駕駛汽車中的應用及發(fā)展

牽手一起夢 ? 來源:智車科技 ? 作者:智車科技 ? 2020-11-06 17:47 ? 次閱讀
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自動駕駛汽車,機器人和工業(yè)設備的發(fā)展推動了陀螺儀市場的升溫,這些設備都要求更高的精度和更小的體積。

多年來,陀螺儀一直用于導航任務。經典的設計是機械陀螺儀,現在也有MEMS陀螺儀,一般高性能單元可能非常昂貴。

對于性能要求較低的應用,比如手機、游戲機等,由于其體積小,成本低,微機電系統(tǒng)(MEMS)慣性測量單元(IMU)變得越來越流行。但是,需要這些MEMS器件的性能一直穩(wěn)步提高,從而使它們能夠扮演更重要的角色。目前,大部分MEMS陀螺儀仍需要其他傳感器融合應用,檢驗輸出的結果。

目前,學術界雖然出現了很多低漂移陀螺儀,而且各種陀螺儀架構也很簡單,但是,這種技術仍沒有成功走近真實的商業(yè)市場。

對于自動駕駛汽車來說,由加速度計和陀螺儀組成的IMU非常重要,能夠完成導航定位的任務。但價格較低的MEMS版本需要通過全球導航衛(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)信號以及來自攝像頭,雷達和激光雷達的其他輸入以及磁力計來進行校正。盡管,近幾年隨著性能的提高,一些產品只需要很少的校正。不過,它們不太可能很快就能夠完全滿足關鍵應用的需求。

IMU

IMU通過跟蹤線性和旋轉慣量的變化來測量運動。它們至少由兩種不同類型的傳感器,加速度計和陀螺儀組成。這些傳感器可以使用傳統(tǒng)的宏尺度技術來構建,也可以通過使用MEMS技術來構建。

加速度計可通過感應線性加速度來測量線性運動。陀螺儀(或簡稱為陀螺儀)可測量方向變化。

理想情況下,將加速度計或陀螺儀組合在單個芯片上,三個軸可以提供更好的軸對齊,并且可以確保兩種傳感器之間的最佳軸對齊。磁力計一般不能集成在單片中,因為它們的結構與加速度計和陀螺儀不兼容。

雖然單片集成是可能的,但IMU通常由用于不同傳感器類型的共封裝芯片制成。

大多數IMU是使用三個單獨的芯片組裝的(三軸陀螺儀,三軸加速度計和三軸磁力計)。高性能IMU可能包含三個單獨的單軸陀螺儀芯片,并且可能包含五到九個芯片。在這種情況下,需要從正交性的任何偏差中進行調整。

無論IMU是包含單個芯片,還是組合了單獨的加速度計和陀螺儀芯片,每個傳感器的每個軸都會被計數。這提供了一個所謂的六軸傳感器(如果沒有磁力計)。具有三軸磁力計的IMU被視為九軸傳感器。

航位推算,漂移,等級和價格

航位推算是指通過跟蹤位置和方向隨時間的變化來測量位置的過程。以給定的速度沿特定方向行駛將產生一個的位置。從該位置繼續(xù)行駛到一個新位置。

然而,挑戰(zhàn)在于沒有任何測量是沒有錯誤的。每個測量位置都會有一定的誤差,而下一個位置的測量也會有誤差,并且該誤差將加重第一個位置的誤差。這些誤差可能累積到實際位置可能與計算出的位置明顯偏離的地步。

如果用性能來定義這些系統(tǒng)的應用等級,那么以偏置穩(wěn)定性(或偏置不穩(wěn)定性或漂移)來衡量。漂移是以度/小時或每小時累積的方向誤差度數為單位的。

加速度計和陀螺儀都有誤差,但是陀螺儀主導了整體漂移。這導致了IMU根據其適合的應用進行分級。

最苛刻的應用仍然需要機械傳感器,并且非常昂貴。

較舊的機械模型正在讓步給較新的技術,其中包括正在逐步改進的MEMS技術。MEMS單元可能會侵蝕FOG技術今天可以解決的某些問題,但將來不太可能取代HRG和RLG技術。預計將增長到足以使MEMS失去低端地位的同時,仍將保持增長并保持自己的地位。

MEMS技術降低了低端IMU的價格,這些IMU主要用于商業(yè)(如智能手機)和工業(yè)應用。

博世產品經理Peter Spoden和Michael Rupp表示,MEMS陀螺儀的漂移已減半,并有望進一步改善。他們說:“ 10°/ h的不穩(wěn)定性一直是MEMS的行業(yè)標準,” 如今,使用MEMS可以達到1至5°/ h。對于未來,低于1°/ h的范圍似乎可以實現。

那么,MEMS技術會繼續(xù)進入高端應用領域嗎?隨著自動駕駛汽車的出現,人們對針對汽車市場定價的更高質量的傳感器重新產生了興趣。但是,盡管一家公司似乎已朝著這個方向邁出了一大步,但大多數制造商認為,由于IMU通常與其他技術結合以糾正錯誤,因此進一步的改進并不是真正重要的。

傳感器融合

盡管MEMS IMU在任何長時間內都不可能進行航位推算,但MEMS陀螺儀仍被定位用于安全關鍵型應用,例如自動駕駛汽車導航。這是因為陀螺儀(通常是IMU)只是一種導航技術。

位置信息的主要來源仍然是GNSS信號,例如GPS。西門子業(yè)務部門Mentor的應用工程顧問Jeff Miller表示:“許多用例都依靠GPS使用卡爾曼濾波器等進行漂移校正,因此他們不必擔心長期漂移?!?當車輛進入隧道或停車場,傳遞信號的衛(wèi)星不再“可見”時,這種方法將失敗。在這種情況下,IMU可以提供短期位置信息,直到重新獲取GNSS信號為止。

另一位專家菲茨杰拉德說:“如果您要能夠承受GPS的5秒模糊測試,并且以50至70英里/小時的速度行駛,則需要一個非常好的陀螺儀?!?“如果您只擔心一秒鐘的退出,那么也許您可以擺脫精度較低的陀螺儀的困擾。” 但是,例如阿爾卑斯山中最長的公路隧道是哥德哈德公路隧道,長約17公里(10.5英里)。以60 mph的速度行駛時,這意味著離GNSS信號的距離會略微超過10分鐘,而對于MEMS IMU來說,這是很長的時間。

磁力計還用于幫助校正陀螺儀的漂移。磁力儀像陀螺儀一樣測量方位,這提供了一個相對穩(wěn)定的參考點,因此算法可以同時查看陀螺儀和磁力計的結果來確定方向。

GNSS信號不可用時會與IMU進行折衷(這意味著一個或另一個正在使用中),而GNSS信號與之不同,此處兩個傳感器不斷融合在一起,以達到比單獨使用任一個傳感器更準確的結果。這是所謂的傳感器融合的特定示例。它合并大量傳感器輸出的結果,以產生更好的組合結果。

磁力計也有其缺點,主要是有些物體可能影響磁場。被稱為“磁異?!钡慕饘佘囕v,電梯,甚至大的巖石露頭都會使磁力計的讀數失真。在此類異常持續(xù)存在的應用中(例如,在大型電動機附近或在電氣室內),不能可靠地使用磁力計。

但是,在那些應用程序之外,異??赡苁菚簳r的。沒有一種拒絕異常的固定算法。

除此之外,還有許多其他技術可以幫助定位服務。IMU提供“由內而外”的視圖,移動傳感器在其中確定自己的位置。外部信號(如GNSS)提供“從里到外”的視圖,其中外部因素告訴移動的物體在哪里。例如,在購物中心內,各種WiFi或藍牙信標都可以對購物者及其智能手機的位置進行三角測量。智能手機中的IMU和信標信號一起可以提供足夠精確的定位,以在商店內定位購物者。

當然,這種方法也可以在道路上使用??梢蚤_始在道路,基礎設施中放置信標。比如將信標放在隧道中。

對于自動駕駛汽車而言,至關重要的一點是,偏離路線的余地很小。如果您在高速公路上開車,您可能無法承受超過10或20厘米的漂移,否則有可能撞到相鄰的汽車。

這是高級駕駛員輔助系統(tǒng)(ADAS)尤為重要的地方。這種系統(tǒng)為車輛配備了許多額外的傳感器,尤其是攝像頭,雷達和激光雷達。使用AI算法將這些傳感器信號組合在一起,以識別預期和意外的項目,從而提供了一個巨大的傳感器融合解決方案。

博世團隊表示:“無人駕駛汽車始終必須獲得環(huán)境認可。” “ IMU絕不能單獨使用,而必須始終是一個完整系統(tǒng)的一部分,該系統(tǒng)由激光雷達,雷達和軟件等其他設備組成。作為這種系統(tǒng)的一部分,今天的IMU就足夠了?!?/p>

但是,對于可能無法停留在涂有油漆良好線條的城市道路上的“隨處可見”車輛,它們可能不夠用。在如此遙遠的地區(qū),自動駕駛仍是不能解決的問題(尤其是在沒有蜂窩通信的情況下)。菲茨杰拉德說:“要讓自動駕駛汽車在沒有這些車道標志或交通信號燈或停車牌識別的地形上行駛,將是非常困難的?!?/p>

“我們需要將ADAS車輛(具有越來越高的自治性)和機器人汽車(或Robotaxis)分開,它們已經完全自主,但是在地理上受到限制?!?“由于機械人的業(yè)務模型(移動即服務)不同,目前暫時沒有成本約束。但是他們對性能有很高的要求?!?/p>

對于配備ADAS的汽車,購買價格是主要的經濟考慮因素。因此,根據車的成本控制,IMU的價格必須低于100美元,這樣在60 km / hr的速度下,它們在20到30秒內的漂移精度僅為幾厘米。相比之下,robotaxis可以忍受更高的精度價格-每行駛1公里僅漂移幾厘米的系統(tǒng),其價格就高達10,000美元。

需要導航的低成本車輛可能仍然認為高質量MEMS IMU過于昂貴。對于那些想要將這類陀螺儀用于無人機,機器人和不支持300美元價格的產品的人們來說,它開始崩潰。他們可以花30美元購買MEMS陀螺儀,但300美元太高了?!?/p>

對于所有的融合傳感器,甚至可能有人會質疑某些駕駛應用是否仍需要IMU。其他傳感器(雷達,攝像機,激光雷達等)的組合所取得的進展提出了慣性系統(tǒng)從長遠來看是否有用的問題。在某些時候,所有其他傳感器都可以在沒有此類傳感器的情況下校準汽車的位置。

結論

尚不清楚MEMS陀螺儀將進一步改善多少。在大多數情況下,它們正在逐漸變得更好。但是,由于在此類汽車中設計了大量傳感器融合技術,因此他們沒有很大的壓力去改進最明顯的應用,即汽車。

如果他們能夠實現更高的運營等級,那么它們可能會降低高端成本,但是其中許多應用程序都有嚴格的要求和較低的體積,因此投資回報率不確定。巨大的改進將需要苛刻的新應用程序。

責任編輯:gt

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