前文提到兩種基本的關(guān)于優(yōu)化自動(dòng)駕駛常規(guī)定位策略的方法，其中基于GPS的傳統(tǒng)定位系統(tǒng)可以達(dá)到初級(jí)自動(dòng)駕駛定位效果，其定位精度可以達(dá)到米級(jí)，一般應(yīng)用在對(duì)于精度要求不太高的輔助駕駛功能中，比如隧道限速，彎道限速等。而針對(duì)更高級(jí)別的自動(dòng)駕駛功能需要提供更高精度的定位策略，甚至高達(dá)厘米級(jí)，如需要進(jìn)行精準(zhǔn)的車(chē)道限速，車(chē)道線信息識(shí)別等，傳統(tǒng)的定位策略就無(wú)法滿足檢測(cè)要求。故此，誕生了基于激光雷達(dá)的高精度定位策略，考慮到價(jià)格因素，該方案也未被大量廣泛的應(yīng)用。
在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，需要通過(guò)不斷地對(duì)比分析實(shí)現(xiàn)定位策略優(yōu)化，本文將進(jìn)一步討論另外兩種定位優(yōu)化策略。
基于視覺(jué)傳感器運(yùn)動(dòng)估計(jì)定位策略基于視覺(jué)方案的傳感器定位策略主要是利用攝像頭搭載到車(chē)輛前端或側(cè)端檢測(cè)環(huán)境信息，以便計(jì)算車(chē)輛運(yùn)動(dòng)。大致原理是通過(guò)對(duì)輸入的視頻流進(jìn)行一定的處理，利用視頻之間的變換矩陣（實(shí)際是記錄每一個(gè)車(chē)身姿態(tài)）來(lái)復(fù)現(xiàn)車(chē)輛運(yùn)行軌跡。一個(gè)典型的基于視覺(jué)傳感器的定位步驟如下：
從以上圖中可以看出，視覺(jué)估計(jì)基礎(chǔ)算法的第一步是進(jìn)行場(chǎng)景探測(cè)生成圖像序列，第二步是對(duì)圖像序列進(jìn)行特征點(diǎn)提取，第三步是將提取的特征點(diǎn)與先驗(yàn)的圖像信息進(jìn)行幀匹配，第四步是根據(jù)匹配圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)向量估計(jì)，也即計(jì)算出i幀圖像與i-1幀圖像之間的變化量，這里我們用變換矩陣T來(lái)表示，第五步是使用視覺(jué)分析中常用的光流跟蹤法對(duì)局部軌跡特征進(jìn)行估計(jì)和更新。
然而在實(shí)際操作過(guò)程中，針對(duì)運(yùn)動(dòng)向量估計(jì)的方法包含了兩種不同的硬件方案，即單目攝像頭方案和多目攝像頭方案。原則上單目視覺(jué)方案是沒(méi)有辦法探知到實(shí)際的深度信息的，從下圖中即可看出：當(dāng)不同遠(yuǎn)近的三個(gè)物體分別由攝像頭A進(jìn)行探測(cè)時(shí)，其發(fā)射到攝像機(jī)圖像平面的點(diǎn)是在同一個(gè)位置，這樣來(lái)說(shuō)，實(shí)際是無(wú)法完全由A相機(jī)來(lái)分辨三個(gè)物體遠(yuǎn)近的。然而，此情況對(duì)于攝像機(jī)B來(lái)說(shuō)卻是投射到不同的相機(jī)平面坐標(biāo)系中，這樣便可以很輕松的通過(guò)幾何關(guān)系找出三個(gè)物體的遠(yuǎn)近信息。這就是通過(guò)雙目（甚至多目）攝像機(jī)檢測(cè)深度信息的原理。
然而，針對(duì)搭載到車(chē)輛端的單目攝像機(jī)，其車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)會(huì)導(dǎo)致攝像頭并未處于靜止?fàn)顟B(tài)，其運(yùn)動(dòng)特性對(duì)于環(huán)境中同一個(gè)點(diǎn)的探測(cè)便成為類(lèi)似B相機(jī)觀測(cè)的圖像數(shù)據(jù)類(lèi)型。這樣對(duì)于環(huán)境目標(biāo)的深度信息便可以大致的探測(cè)出來(lái)了。
對(duì)于視覺(jué)傳感器的估計(jì)方法中針對(duì)不同的視覺(jué)傳感器配置，會(huì)產(chǎn)生完全不同的視覺(jué)分析結(jié)果，下面分別就單目攝像頭配置和雙目攝像頭配置對(duì)環(huán)境探測(cè)產(chǎn)生的不同影響進(jìn)行對(duì)比分析。具體的單目視覺(jué)估計(jì)方案的關(guān)鍵步驟是利用攝像機(jī)移動(dòng)探測(cè)到的視頻序列進(jìn)行運(yùn)動(dòng)向量估計(jì)，其估計(jì)方法如下：1）檢測(cè)并存儲(chǔ)第一幀數(shù)據(jù)，這里稱(chēng)之為關(guān)鍵幀intraframe，這里表示為fi-1；2）檢測(cè)下一幀數(shù)據(jù)，并將關(guān)鍵幀fi-1和當(dāng)前幀fi均進(jìn)行特征點(diǎn)提??；3）以關(guān)鍵幀fi-1為基準(zhǔn)，將當(dāng)前幀和關(guān)鍵幀進(jìn)行特征點(diǎn)匹配得到匹配后的運(yùn)動(dòng)向量值M=（x，y，t）；其中（x，y）表示平移向量，t表示旋轉(zhuǎn)向量；4）接下來(lái)其他N幀數(shù)據(jù)分別以前一幀數(shù)據(jù)作為參照進(jìn)行運(yùn)動(dòng)向量估計(jì)，即；
5）由于每次數(shù)據(jù)均是參照前一幀進(jìn)行估計(jì)，可能形成較大的估計(jì)誤差，故需要設(shè)置一定的代價(jià)函數(shù)cost值，當(dāng)cost值在一定程度上大于設(shè)置閾值時(shí)，認(rèn)為估計(jì)不精準(zhǔn)，需要重新插入關(guān)鍵幀，進(jìn)行重新估計(jì)； 單目攝像頭檢測(cè)方案中，均需要保證攝像頭的相對(duì)運(yùn)動(dòng)才能從變化的視頻序列中估計(jì)出車(chē)輛運(yùn)動(dòng)信息，然而這樣的探測(cè)方案對(duì)于車(chē)輛所處的絕對(duì)位置是未知的。因此相對(duì)運(yùn)動(dòng)和三維結(jié)構(gòu)都必須遵從二維數(shù)據(jù)的計(jì)算規(guī)則。一般情況下，第一幀和第二幀姿態(tài)之間的距離通常設(shè)置為固定值，以建立初始的三維結(jié)構(gòu)。當(dāng)檢測(cè)到下一幀圖像數(shù)據(jù)時(shí)，利用初始化的三維結(jié)構(gòu)信息可以確定相對(duì)于前兩幀的尺度信息和姿態(tài)信息。如下圖所示：
雙目攝像頭估計(jì)也是通過(guò)檢測(cè)連續(xù)的圖像之間位置信息來(lái)估計(jì)運(yùn)動(dòng)向量，然而，這里的連續(xù)圖像是包含立體信息的圖像，因?yàn)獒槍?duì)同一個(gè)環(huán)境點(diǎn)信息檢測(cè)，并不需要依靠攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)，而是完全可由兩個(gè)相機(jī)之間的相對(duì)位置（或運(yùn)動(dòng)）來(lái)實(shí)現(xiàn)檢測(cè)。這樣對(duì)于先驗(yàn)的絕對(duì)位置信息就有比較清晰地提前檢測(cè)。相應(yīng)的檢測(cè)過(guò)程如下：1、首先需要對(duì)雙目相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，得到兩個(gè)相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)、單應(yīng)矩陣。2、根據(jù)標(biāo)定結(jié)果對(duì)原始圖像校正，校正后的兩張圖像位于同一平面且互相平行。3、對(duì)校正后的兩張圖像進(jìn)行像素點(diǎn)匹配。4、根據(jù)匹配結(jié)果計(jì)算每個(gè)像素的深度，從而獲得深度圖。如下圖表示了一種立體視覺(jué)的檢測(cè)與處理方式。
上圖為雙目的典型工作流程圖。雙目最后輸出的是一張深度圖，用顏色深淺來(lái)代表距離。
這里需要注意雙目雖然不需要識(shí)別目標(biāo)，但是雙目需要級(jí)化分割（Segmentation），且雙目最關(guān)鍵的環(huán)節(jié)在立體匹配。立體匹配過(guò)程如果存在錯(cuò)誤的估計(jì)點(diǎn)將會(huì)對(duì)深度圖象輸出產(chǎn)生致命的影響，從而無(wú)法準(zhǔn)確估計(jì)出圖像幀之間的變換矩陣，也就無(wú)法準(zhǔn)確估計(jì)出車(chē)輛當(dāng)前的實(shí)際運(yùn)行軌跡。解決這一問(wèn)題的具體方法是采用魯棒性較高的估計(jì)器，他可以容忍一定的錯(cuò)誤點(diǎn)匹配。如上所述，單目和雙目攝像機(jī)均可實(shí)現(xiàn)對(duì)自車(chē)信息的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)估計(jì)，但是他們卻有如下不同：1） 對(duì)單目估計(jì)來(lái)說(shuō)，要想獲得距離信息，必須先識(shí)別目標(biāo)，然后對(duì)目標(biāo)進(jìn)行框圖邊界分割，分割并識(shí)別后是估算距離，且單目估算距離主要是根據(jù)像素大小，這種方法準(zhǔn)確度不高。如下圖所示：由于距離因素，行人3和行人2的像素大小是非常接近的，但行人2和行人3與車(chē)輛距離距離差別很大，但是在單目看來(lái)，距離是完全一樣的。
2） 雙目相對(duì)于單目來(lái)說(shuō)在運(yùn)動(dòng)估計(jì)上則是通過(guò)兩個(gè)攝像頭內(nèi)外參數(shù)標(biāo)定通過(guò)一定的公式（如下圖）實(shí)現(xiàn)距離測(cè)量，而非通過(guò)單個(gè)攝像頭運(yùn)動(dòng)位置來(lái)估算運(yùn)動(dòng)軌跡。準(zhǔn)確度比單目要高得多。
3） 雙目可以在不識(shí)別目標(biāo)類(lèi)型的情況獲得深度（距離）數(shù)據(jù)。即針對(duì)目標(biāo)距離測(cè)量時(shí)，雙目估計(jì)可以直接把目標(biāo)當(dāng)成一個(gè)識(shí)別點(diǎn)不用考慮其像素值大?。ㄈ缟蠄D）。
4) 雙目需要對(duì)每一個(gè)像素點(diǎn)都做立體匹配，運(yùn)算量很大，故雙目估計(jì)對(duì)于中央處理器要求更高，其設(shè)備運(yùn)行成本也越高。自動(dòng)駕駛定位中常常要求車(chē)輛具備智能輪速傳感器，其功能是采集的車(chē)輪轉(zhuǎn)動(dòng)齒數(shù)測(cè)量車(chē)輪轉(zhuǎn)速，同時(shí)利用車(chē)輪偏向角測(cè)量整車(chē)航向角，而輪式編碼器則可以將相應(yīng)收集到的車(chē)輪向及輪速轉(zhuǎn)化為車(chē)輪相對(duì)于地面的位移，也即車(chē)輛的行駛位移。并利用在規(guī)定時(shí)間內(nèi)已知的輪胎航向角和車(chē)速信息來(lái)確定當(dāng)前車(chē)輛的具體位置，實(shí)際是該方案實(shí)現(xiàn)了一種里程計(jì)數(shù)器。行業(yè)內(nèi)有使用了阿克曼轉(zhuǎn)向來(lái)提供一種比較精確地航向分析及里程計(jì)數(shù)定位方案，表示如下圖：
其中α是內(nèi)測(cè)車(chē)輪轉(zhuǎn)角，β是外側(cè)車(chē)輪轉(zhuǎn)角，K為輪距，L為縱向軸距。
然而，這種基于里程計(jì)數(shù)的方式實(shí)際是一種隨著時(shí)間推移逐步進(jìn)行增量積分的方式，積分就意味著不可避免的誤差積累，這些誤差包含兩類(lèi)：系統(tǒng)誤差和非系統(tǒng)誤差。1） 系統(tǒng)誤差：車(chē)輪直徑、軸距、質(zhì)心與標(biāo)稱(chēng)值誤差，編碼器分辨率、采樣頻率不足等；2） 非系統(tǒng)誤差：路面不平坦、濕滑，車(chē)輪滑移等；以上誤差累積分析中，軸距小的車(chē)輛比軸距打的車(chē)輛更容易出現(xiàn)定位誤差。航向角度誤差積累到一定程度后會(huì)造成較大的位置誤差，而位置誤差積累就會(huì)造成運(yùn)動(dòng)軌跡的誤差積累，最終測(cè)量的車(chē)輛實(shí)際運(yùn)行軌跡將會(huì)不準(zhǔn)確，對(duì)于整車(chē)定位來(lái)說(shuō)將導(dǎo)致置信度降低，甚至不可用。這里舉個(gè)比較簡(jiǎn)單的例子說(shuō)明一種誤差積累會(huì)造成對(duì)ADAS功能怎樣的性能影響。比如AEB會(huì)根據(jù)輪速智能輪速傳感器輸入的輪速及輪向來(lái)判定當(dāng)前車(chē)身姿態(tài)及運(yùn)行位移，同時(shí)通過(guò)前雷達(dá)測(cè)定的前方車(chē)輛相對(duì)位移及相對(duì)速度預(yù)估潛在碰撞時(shí)間TTC，從而選擇合適的制動(dòng)時(shí)機(jī)。但是打滑狀態(tài)下，AEB對(duì)于測(cè)量的距離及航向可能不準(zhǔn)，這就造成無(wú)法準(zhǔn)確判斷出前方危險(xiǎn)，造成功能漏觸發(fā)。為了減少以上里程計(jì)數(shù)誤差對(duì)定位產(chǎn)生的誤差影響，可以采用如下的方案進(jìn)行優(yōu)化：1） 為了優(yōu)化編碼器性能，提高采樣頻率及分辨率，可以增加兩個(gè)基本旋轉(zhuǎn)式編碼器拖車(chē)；2） 為了提高測(cè)量精度，可以對(duì)車(chē)輛進(jìn)行精確校準(zhǔn)；3） 增加參照物，比如利用兩個(gè)編碼機(jī)器作為互相參照以提供相應(yīng)的相對(duì)位置坐標(biāo)以作為對(duì)方的參考；4） 內(nèi)部位置誤差修正，這種方式需要車(chē)輛定時(shí)對(duì)內(nèi)部測(cè)量誤差進(jìn)行修正，其參考數(shù)據(jù)是來(lái)自于外部參照物提供的絕對(duì)位置坐標(biāo)；通過(guò)以上四章我們了解到，不同的傳感器方案可以分別實(shí)現(xiàn)不同的車(chē)輛路徑追蹤及定位系統(tǒng)，并各自具備自己的優(yōu)缺點(diǎn)，事實(shí)上，由于每一種傳感器都有其各自的優(yōu)缺點(diǎn)，在無(wú)人駕駛車(chē)輛中，必須來(lái)自多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái)才可以提高可靠性和安全性。故為了達(dá)到最優(yōu)的定位效果，我們可以采用如下的多傳感器融合定位方式實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定位（如下圖）。
備注：本文為焉知原創(chuàng)稿件
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