【專利解密】黑芝麻智能汽車綜合定位新方法
【愛集微點評】黑芝麻智能的車輛定位專利，通過定位系統、慣性測量單元、車輪測程和基於相機的視覺測程共同對車輛位置進行計算，以此避免了單一定位方式帶來的弊端，保證了車輛在各種情況下定位的準確性。
集微網消息，近日2023中國半導體投資聯盟年會暨中國IC風雲榜頒獎典禮在合肥隆重舉辦，其中黑芝麻智能榮獲“年度智能汽車傑出貢獻獎”。
目前，車輛定位依賴於全球定位系統（Global Positioning System，GPS）/慣性測量單元（Inertial Measurement Unit，IMU）。在諸如隧道和地下車庫等GPS信號減少或不存在的環境中，用於車輛定位的GPS/IMU的使用可能受到影響。
爲此，黑芝麻智能於2021年10月8日申請了一項名爲“通過多傳感器融合來確定車輛位置的方法”的發明專利（申請號：202111172895.3），申請人爲黑芝麻智能科技有限公司。
圖1 混合計算系統圖示意圖
圖1爲本專利提出一種混合計算系統示意圖，與混合系統相關聯的處理器包括現場可編程門陣列（FPGA）122、圖形處理器單元（GPU）120和中央處理器（CPU）118。三者彼此連接，並且圖形處理器單元120、中央處理器118和現場可編程門陣列122連接到存儲器接口控制器112。FPGA通過可編程邏輯電路到存儲器互連130連接到存儲器接口控制器112。利用該額外的裝置是爲了滿足FPGA在非常大的帶寬下穩定運行並且使FPGA用以執行存儲任務所利用的電路最小化。存儲器接口控制器112還連接到永久性存儲器盤110、系統存儲器114和只讀存儲器(ROM)116。圖1的系統使得GPU與非結構化數據能夠一起運行，可用於訓練。一旦訓練了數據，就可找到確定性的推理模型，並且CPU可利用由GPU確定的模型數據對FPGA進行編程。
圖2 全球導航衛星系統/慣性測量單元接收機輸出示意圖
圖2描繪了全球定位系統（GPS）、全球導航衛星系統（GNSS）和慣性測量單元（IMU）接收機輸出300的示例圖。GPS/GNSS是發射衛星位置、軌道和精確時間的基於衛星的發射機集合。該發射數據用於基於信號接收的差分定時來確定目標的地面位置，GPS依賴於對GPS衛星或GPS地基信號的訪問。利用GPS和IMU 310可以確定接收機的位置312、速度314和姿態316。當GPS信號丟失時，IMU利用諸如加速計、陀螺儀、磁力計和氣壓計的內部傳感器來繼續定位車輛。IMU的一個主要缺點是它們受到累積誤差的影響並且對於在導航中使用無效。
圖3 視覺測程輸出的示例
圖3爲基於相機的視覺測程輸出400的示例。視覺測程（VO）根據從相機獲得的圖像來確定相機的位置和方位，來自相機410的視覺測程輸出允許確定待確定的以旋轉412和平移414表示的相機姿態。視覺測程利用圖像序列來實時估計相機的運動。然而視覺測程系統的一個缺點是該運動標度是不可觀測的。
圖4 車輪編碼器輸出的示例
圖4描繪了基於車輪編碼器的車輪測程（WO）的示例500。車輪編碼器510允許車輪測程基於車輪編碼器測量來估計車輛線速度512和偏航率514。車輪編碼器測量車輪行進的弧度並利用車輪半徑，可以確定在時間上行進的距離，即車輛速度。WO系統的一個缺點是僅可以確定行進的距離、速度和偏航率。
基於融合的車輛定位解決方案由全球定位系統(GPS)、慣性測量單元(IMU)、基於車輪編碼器的車輪測程(WO)和基於相機的視覺測程(VO)等的傳感器組成。所提出的解決方案對傳感器進行結合以克服用於自動駕駛車輛中的每個單獨類型的傳感器的缺點。
在全球定位系統(GPS)信號被阻擋或變得非常弱的情況下，集成有慣性測量單元的接收機可以通過航位推測來輸出定位信息。雖然可能引起累積誤差，但可以利用基於相機的視覺測程和基於車輪編碼器的車輪測程來補充慣性測量單元接收機並減少IMU累積誤差。在其中多個傳感器（例如在非常暗的停車庫中的GPS和基於相機的測程）可能不起作用的情況下，慣性測量單元接收機可以接收車輪測程輸出以允許自動導航繼續。
簡而言之，黑芝麻智能的車輛定位專利，通過定位系統、慣性測量單元、車輪測程和基於相機的視覺測程共同對車輛位置進行計算，以此避免了單一定位方式帶來的弊端，保證了車輛在各種情況下定位的準確性。
黑芝麻智能是行業內領先的車規級自動駕駛計算芯片和平臺研發企業，能夠提供完整的自動駕駛、車路協同解決方案，爲自動駕駛做出了非常大的貢獻，而此次“年度智能汽車傑出貢獻獎”也實至名歸。
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（校對/趙月）