無人駕駛智能車導(dǎo)航定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)

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1、無人駕駛智能車導(dǎo)航定位系統(tǒng)設(shè)計(jì) ［摘要］為了保證無人駕駛汽車在道路中安全可靠運(yùn)行，需要為無人駕駛車輛提供高精度的定位信息。目前，常用的定位方式單獨(dú)使用在無人駕駛車輛上時(shí)，都會因?yàn)槠渚窒扌圆荒荛L期穩(wěn)定地為無人駕駛車輛提供高精度的定位信息。本設(shè)計(jì)將多種定位方式相組合，利用不同定位方式的特點(diǎn)和優(yōu)點(diǎn)，對不同定位方式因?yàn)榄h(huán)境變化或時(shí)間累積造成的誤差進(jìn)行修正，使定位系統(tǒng)能夠長期穩(wěn)定地為無人駕駛車輛提供高精度的定位信息，無人駕駛車輛在擁有高精度的位置信息時(shí)，可進(jìn)行自動(dòng)規(guī)劃行駛路徑，使車輛安全到達(dá)目的地。 ［關(guān)鍵詞］無人駕駛；高精度定位；組合定位 0引言 近年來，

2、隨著新能源和智能技術(shù)的發(fā)展，智能車已經(jīng)成為現(xiàn)代汽車發(fā)展的趨勢，越來越多的智能化技術(shù)應(yīng)用到汽車系統(tǒng)中。智能車在智能交通系統(tǒng)中成為許多高新技術(shù)的載體，對于人們生產(chǎn)、生活相關(guān)的道路交通安全、汽車自主創(chuàng)新、煤炭工業(yè)瓦斯檢測、物流運(yùn)輸、環(huán)境保護(hù)和軍事應(yīng)用等各個(gè)方面都具有重要意義。隨著新能源智能車相關(guān)技術(shù)的研究和發(fā)展，智能車已在各領(lǐng)域得到一定程度地推廣和使用，但是如何在確保安全的首要前提下，使智能車在復(fù)雜交通系統(tǒng)環(huán)境下更高效、智能運(yùn)作，是未來整個(gè)城市智能交通系統(tǒng)的發(fā)展方向。在新能源無人駕駛智能車的關(guān)鍵技術(shù)中，無人駕駛技術(shù)是關(guān)鍵的技術(shù)之一，自動(dòng)導(dǎo)航定位技術(shù)是無人駕駛的核心基礎(chǔ)，是區(qū)分智能車和非智能車最重要的

3、標(biāo)準(zhǔn)。 1導(dǎo)航定位系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì) 無人駕駛汽車在道路中行駛，最重要的是保證安全。車輛從起始位置行駛至目標(biāo)位置的過程中，需要定位系統(tǒng)來實(shí)時(shí)獲取車輛位置信息。目前，常用的定位方式包括衛(wèi)星定位、慣導(dǎo)定位、視覺里程算法定位、UWB超帶寬無線定位等。 1.1常用定位系統(tǒng)在無人駕駛導(dǎo)航定位中的分析 1.1.1衛(wèi)星定位 全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)是一種使用運(yùn)行在地表上空的衛(wèi)星進(jìn)行定位的系統(tǒng)，車輛能夠通過全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)獲取車輛當(dāng)前的位置信息。目前，全球應(yīng)用廣泛的四大衛(wèi)星定位系統(tǒng)主要包括美國的GPS、俄羅斯的GLONASS，歐盟的GALILEO和中國的BDS。

4、衛(wèi)星定位技術(shù)成熟，方式簡單，能大致確定無人駕駛車輛的經(jīng)緯度。但使用衛(wèi)星定位時(shí)，衛(wèi)星信號在傳輸過程中容易受到建筑物遮擋，使衛(wèi)星信號弱或丟失，導(dǎo)致衛(wèi)星定位位置產(chǎn)生較大偏差，因此，不能只使用衛(wèi)星定位為無人駕駛車輛進(jìn)行定位。 1.1.2慣導(dǎo)定位 慣導(dǎo)定位系統(tǒng)包括平臺式慣導(dǎo)系統(tǒng)和捷聯(lián)式慣導(dǎo)系統(tǒng)。慣導(dǎo)定位通過陀螺儀和加速度計(jì)將運(yùn)動(dòng)物體的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)對時(shí)間進(jìn)行積分，最終解算出物體的運(yùn)動(dòng)姿態(tài)、運(yùn)動(dòng)速度和所處位置等信息。慣導(dǎo)定位方式不依賴于衛(wèi)星、基站等，建設(shè)成本低。慣導(dǎo)定位技術(shù)確定位置的方法基于積分，由于車輛在行進(jìn)過程中的偏移和抖動(dòng)，長時(shí)間的慣導(dǎo)定位會累積積分誤差，隨著車輛運(yùn)行里程增加，捷聯(lián)

5、慣導(dǎo)定位方式累積誤差增加，使無人駕駛車輛的定位信息產(chǎn)生偏差。 1.1.3視覺里程算法定位 視覺里程算法定位方式使用了機(jī)器視覺，無人駕駛車輛使用攝像頭獲取道路中的圖像，通過圖像處理算法提取每一幀圖像的特征值，通過各幀圖像中同一物體所處矩陣位置的不同，不同幀圖像進(jìn)行不斷迭代，累積求和形成視覺里程計(jì)，計(jì)算出無人駕駛車輛當(dāng)前所處位置，從而對車輛進(jìn)行定位。使用機(jī)器視覺能夠獲得顏色豐富的圖像信息，有利于對車輛周圍的環(huán)境信息進(jìn)行檢測。攝像頭對光線敏感，強(qiáng)光、逆光和黑暗環(huán)境會極大地影響攝像頭拍攝的圖像曝光，高速運(yùn)行的車輛也會使普通攝像頭拍攝的圖像變得模糊和扭曲。此外，車輛運(yùn)動(dòng)時(shí)會使機(jī)器

6、視覺的視角發(fā)生變化，被拍攝的物體特征會發(fā)生改變，導(dǎo)致從圖像中提取道路特征值的算法難度被提高。最惡劣的情況是，由于光線變化和攝像頭視角發(fā)生變化，圖像處理算法失效。因此，在無人駕駛車輛中，不能單獨(dú)使用機(jī)器視覺里程算法對無人駕駛車輛進(jìn)行定位。 1.1.4超帶寬無線定位 超寬帶（UltraWideband，UWB）是一種使用了報(bào)文到達(dá)時(shí)間差的新型無線通信技術(shù)。用UWB方式進(jìn)行定位，需要一個(gè)被定位的終端、一個(gè)參考基站以及至少3個(gè)普通基站。這個(gè)UWB終端稱為UWB標(biāo)簽（tag）。使用UWB進(jìn)行定位時(shí)，由于UWB標(biāo)簽與各個(gè)UWB基站之間的距離不同，UWB標(biāo)簽廣播一次數(shù)據(jù)，但各個(gè)基站接

7、收數(shù)據(jù)時(shí)間不同，此時(shí)，基站接收到的數(shù)據(jù)產(chǎn)生了時(shí)間差。各個(gè)基站將數(shù)據(jù)再發(fā)送給參考基站，參考基站獲得UWB標(biāo)簽發(fā)送信號到達(dá)不同基站的時(shí)間，經(jīng)過解算得到UWB到各個(gè)基站的時(shí)間差，當(dāng)解算時(shí)間差數(shù)量大于或等于3個(gè)小時(shí)時(shí)，可利用公式（1）建立四元二次方程組，解算求得UWB標(biāo)簽的位置。 1.2無人駕駛導(dǎo)航定位方式設(shè)計(jì) 本文使用衛(wèi)星定位、捷聯(lián)慣導(dǎo)定位、機(jī)器視覺里程算法定位和UWB定位4種方式相結(jié)合的定位方式，能夠使無人駕駛車輛在各種道路上實(shí)現(xiàn)高精度定位。各種定位方式相融合，能夠?qū)Ω鞣N定位方式的不足之處進(jìn)行互補(bǔ)。使用衛(wèi)星定位確定車輛所處的位置范圍后，通過捷聯(lián)慣導(dǎo)定位方式能夠縮小車輛位置信

8、息范圍，使用衛(wèi)星定位對捷聯(lián)慣導(dǎo)定位產(chǎn)生的誤差進(jìn)行修正。使用捷聯(lián)導(dǎo)航定位的方式，既實(shí)現(xiàn)了定位功能，又能使用陀螺儀、加速度計(jì)和電子羅盤進(jìn)行姿態(tài)解算，判定當(dāng)前車輛的車速、運(yùn)動(dòng)姿態(tài)等，判定車輛運(yùn)動(dòng)方向是否與道路方向平行，車輛處于上坡或下坡狀態(tài)、轉(zhuǎn)向時(shí)的轉(zhuǎn)向角度等信息。通過與機(jī)器視覺相結(jié)合，解算當(dāng)前道路的路面車道線、標(biāo)線、前后方車輛運(yùn)動(dòng)狀況，應(yīng)用人為駕駛車輛時(shí)左右后視鏡的功能。在復(fù)雜的交通路口、橋梁下或者隧道中，衛(wèi)星定位系統(tǒng)將會失效，如果隧道較長，慣導(dǎo)定位方式會出現(xiàn)誤差，此時(shí)，可以通過UWB定位繼續(xù)保持無人駕駛車輛的定位精度。在此種混合定位模式下，無人駕駛車輛能夠?qū)崿F(xiàn)持續(xù)高精度定位。 2智能

9、車系統(tǒng)設(shè)計(jì) 為了實(shí)現(xiàn)無人駕駛車輛從起始位置自動(dòng)行駛至目標(biāo)位置，無人駕駛車輛要應(yīng)用自動(dòng)定位導(dǎo)航、路徑規(guī)劃、運(yùn)動(dòng)決策和控制功能，對系統(tǒng)進(jìn)行模塊化設(shè)計(jì)，主要包含主控模塊、電源模塊、定位系統(tǒng)模塊、電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊和數(shù)據(jù)通信模塊。 2.1選擇主控芯片 主控芯片是無人駕駛車輛的核心部件，需要結(jié)合外圍器件，如驅(qū)動(dòng)LCD屏使用24位并行可變靜態(tài)存儲控制器總線（FSMC）、觸摸屏使用集成電路總線協(xié)議（IIC）、定位系統(tǒng)模塊使用通用異步收發(fā)傳輸器（UART）協(xié)議。因此，選擇的芯片應(yīng)具有FSMC總線接口、IIC接口、UART接口等片上外設(shè)，根據(jù)芯片處理速度、片上外設(shè)資源和性價(jià)比考慮，

10、選用ST公司STM32F429作為主控芯片。 2.2小車系統(tǒng)電源設(shè)計(jì) 為了小車能夠穩(wěn)定運(yùn)行，需要為小車提供穩(wěn)定的電源。小車設(shè)計(jì)中，電機(jī)驅(qū)動(dòng)使用的電壓為12V，屏幕電源電壓為5V，單片機(jī)工作電壓為3.3V。因此，小車電池采用12V電壓輸出的電池，使用LM7805和LM1117-3.3輸出5V和3.3V的電壓，以供給系統(tǒng)各個(gè)模塊使用。LM7805和LM1117-3.3最大輸出電流為1.5A，最大輸出功率分別為7.5W和4.95W，經(jīng)過對小車系統(tǒng)功耗進(jìn)行分析可以發(fā)現(xiàn)，兩款電源芯片能夠?yàn)樾≤囂峁┳銐虻墓β瘦敵?，并有一定的功率裕量? 2.3定位系統(tǒng)設(shè)計(jì) 衛(wèi)

11、星定位方式使用GPS+北斗雙定位模塊ATGM332D獲取車輛當(dāng)前的位置信息，該模塊的定位精度為2.5m，首次定位時(shí)間為32s。模塊在上電后，會自動(dòng)進(jìn)行初始化，初始化完成后，ATGM332D通過UART將定位信息按照NEMA0183協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)格式發(fā)送給車載電腦，車載電腦按照相對應(yīng)的格式解算數(shù)據(jù)，解算完成后車載電腦獲得車輛的定位信息。機(jī)器視覺通過攝像頭采集圖像信息，采集的圖像信息應(yīng)盡量清晰，以提高物體特征辨識度，減小因圖像采集原因引起的誤差。本次設(shè)計(jì)采用了一款CMOS傳感器制作的攝像頭OV5640，最大能夠輸出500W像素的圖像（2592×1944分辨率），支持RGB565、YCbCr4

12、22、JPEG等多種格式的圖像輸出。此外，OV5640還可以對白平衡、對比度、飽和度以及色度等進(jìn)行自動(dòng)補(bǔ)償，提高采集到的圖像信號的準(zhǔn)確度。 2.4電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊設(shè)計(jì) 單片機(jī)能夠控制輸出PWM控制電機(jī)的轉(zhuǎn)動(dòng)速度，PWM的占空比越大，電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)速度越快。因?yàn)閱纹瑱C(jī)I/O口輸出電壓為3.3V，最大輸出電流為15mA，得到最大輸出功率約50mW，不能直接驅(qū)動(dòng)大功率的電機(jī)進(jìn)行工作，需要通過驅(qū)動(dòng)電路調(diào)整。經(jīng)過驅(qū)動(dòng)電路后，輸出的PWM信號與輸入的PWM信號頻率、占空比一致，帶負(fù)載能力大大增加。 2.5系統(tǒng)原理圖 對系統(tǒng)各部分進(jìn)行模塊化設(shè)計(jì)，分別為電源接口及開關(guān)模塊

13、、電源電路模塊、MPU9250接口模塊、UWB接口模塊、LED指示燈模塊、電機(jī)接口模塊、攝像頭接口模塊、LED屏幕接口模塊、電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊和STM32F429核心板模塊，上述模塊構(gòu)成系統(tǒng)整體的原理圖。 3樣機(jī)及性能測試 設(shè)計(jì)完成車輛原理圖后，可以對車輛進(jìn)行焊接和調(diào)試。系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，主控使用帶有驅(qū)動(dòng)RGB888屏幕接口的STM32F429的最小系統(tǒng)板。準(zhǔn)備一塊萬用板，將小車所使用的電源芯片、mpu9250模塊、電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊、GPS定位模塊、攝像頭接口等焊接至萬用板上，將攝像頭通過支架立起適當(dāng)高度，選擇適當(dāng)?shù)囊暯?，通過FC軟排線連接至攝像頭接口，將屏幕連接至最小系統(tǒng)板屏幕接口，

14、使用杜邦線將UWB定位模塊和衛(wèi)星定位模塊ATGM332D連接至單片機(jī)的串口引腳進(jìn)行整機(jī)調(diào)試。使用集成開發(fā)環(huán)境keil對單片機(jī)進(jìn)行編程，編寫各個(gè)功能模塊的驅(qū)動(dòng)程序。各個(gè)模塊的數(shù)據(jù)采集無誤后，對各個(gè)模塊的數(shù)據(jù)進(jìn)行算法融合，使小車能夠持續(xù)穩(wěn)定地獲得高精度的定位信息，進(jìn)行自動(dòng)路徑規(guī)劃。 4結(jié)語 無人駕駛車輛實(shí)現(xiàn)自動(dòng)定位導(dǎo)航的關(guān)鍵意義在于使無人駕駛車輛持續(xù)獲得高精度的定位信息。多種定位方式組合定位能夠使無人駕駛車輛在不同的環(huán)境中持續(xù)獲得高精度定位，但此種方式也使車輛整體成本增加。因此，相關(guān)企業(yè)應(yīng)在保證車輛安全可靠行使的前提下，尋求高精度定位方式和成本之間的平衡點(diǎn)。提高定位系統(tǒng)精度需要不同學(xué)科領(lǐng)域融合研究，在組合定位系統(tǒng)中產(chǎn)生的不同數(shù)據(jù)進(jìn)行融合時(shí)，需要更優(yōu)的算法，使無人駕駛車輛獲得更高的精度。智能交通和智慧城市中實(shí)現(xiàn)全路況無人駕駛，人們的生活將變得更加便利。