利用雷达提升惯性导航系统性能

文章出处：新闻资讯责任编辑：深圳市广陵达科技有限公司发表时间：2024-10-18 14:38:23

随着自主机器人被部署在越来越具有挑战性的环境中，它们的导航系统需要更加强大和可靠，尤其是在全球导航卫星系统被拒绝或性能下降的条件下。传统的 GNSS/INS 系统往往达不到这些性能要求，需要额外的辅助传感器。

MicroStrain by HBK 的最新惯性导航系统 3DM-CV7-INS 通过提供通用外部测量辅助接口来提高 GNSS 中断性能，从而解决了这一问题。该辅助接口不仅支持 GNSS 位置和速度等标准导航测量，还支持车身框架速度和车轮速度等更侧重于机器人的测量。

传统上，机器人依靠摄像头和激光雷达等光学传感器进行感知和导航。然而，毫米波雷达技术的进步使雷达成为越来越受欢迎的机器人导航选择。雷达是一种简单的固态技术，并且能够应对可能影响光学传感器的环境挑战（如烟雾）。

通过将 CV7-INS 与雷达速度测量技术相结合，可以显著提高全球导航卫星系统中断期间的导航性能。这种集成方法有助于满足在传统 GNSS/INS 系统可能无法充分发挥作用的挑战性环境中对可靠导航日益增长的需求。

本文展示了一个将雷达速度辅助与 CV7-INS 集成在一起的示例系统。该项目的代码是开源的，可在此处找到。

CV7-INS 基础知识

MicroStrain CV7-INS 是一款战术级可嵌入式惯性导航系统。它可以通过板载扩展卡尔曼滤波器整合外部辅助测量数据，如全球导航卫星系统的位置和速度。该滤波器将来自系统内部传感器（包括 IMU、压力传感器和磁力计）的数据与来自外部传感器（如全球导航卫星系统接收器）的时间同步数据融合在一起。除了全局位置和速度等标准全球导航卫星系统辅助测量外，CV7 还支持三维体框速度辅助测量。本示例演示了与雷达速度传感器的集成，但这种辅助测量可由各种其他导航传感器生成，包括激光雷达或视觉里程测量、光流或车轮速度。

CV7-INS 结构

系统架构

CV7-INS 通过 ROS2 接口与 UBlox ZED-F9P GNSS 接收器和 Smartmicro DRVEGRD 152 汽车雷达传感器集成。GNSS 接收器提供全局位置和速度测量值，而雷达则提供原始的 4D 点云（x、y、z、速度）。雷达点云首先转换为三维车身速度测量值，然后再传输到 CV7-INS。该集成系统安装在汽车测试平台上，在郊区环境中运行。

测试系统架构

雷达预处理

在 CV7-INS 导航滤波器处理雷达点云之前，需要将其转换为更紧凑的导航辅助测量值。利用每个被跟踪雷达目标的笛卡尔位置和径向速度，可以从每个雷达点云估算出体帧速度。然后利用非线性最小二乘求解器估算出体帧速度测量值及其相关测量协方差。采用鲁棒误差模型可减少周围环境中异常值和动态障碍物的影响。

雷达速度精度

为了评估雷达速度性能，使用了双天线和支持 RTK 的 MicroStrain GQ7-GNSS/INS 作为地面实况参考系统。由于点云的几何形状（大部分点沿车辆 X 轴分布），Y 轴和 Z 轴速度的可观测性受到一定限制，导致沿这些轴的精度降低。

车身框架轴	精度（米/秒）
x	0.09
y	0.16
z	0.35

性能

为评估雷达测速辅助在全球导航卫星系统失效情况下的优势，在后处理中模拟了全球导航卫星系统的中断情况。为了对中断性能进行统计估算，在后处理中模拟了一系列 60 秒的 GNSS 中断。使用与 CV7-INS 实时运行完全相同的 EKF 算法，对数据进行了 10 次重新处理，每次都使用不同的 GNSS 中断时间窗口。图 1、图 2 和图 3 显示了其中一种模拟中断情况下的导航性能。

图 1：GNSS 故障示例