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Ranger高精度定位系统 测量误差在2厘米范围内
点击数: 673     发布日期:2016-05-05

美国西南研究院将于2016年5月2日在新奥尔良举行的AUVSI XPONENTIAL讨论和交易大会上,展示一流的Ranger高精度定位系统解决方案。Ranger是得到专利认证的车辆定位技术,通过商业化的硬件装置和西南研究院特别设计的算法,可以为自动驾驶汽车提供精确度极高的导航信息。最新的Ranger套装应用到自动驾驶系统、代客泊车服务、货运分配、客车或重载卡车对接等领域。

Ranger高精度定位系统尺寸更小、运算更快、工作更稳定,实际应用起来成本也相对较低。Ranger是集合软件和硬件的产品解决方案,利用俯拍摄像头和定位算法来提供准确的位置和方向测量数据。该系统能够采集道路表面的特殊纹理特征,并与地表特征数据库进行比较,例如集料特性、裂纹形状、道路标示等,从而同已经储存的地图进行位置匹配。


(搭载Ranger系统车辆的底板结构)

(侧视结构图)

道路表面的可见斑块分布是非常容易识别出来的,Ranger成功利用了这一点来实现系统功能。对于绝大多数的道路(例如沥青和混凝土结构),它们的显著可见特征往往包括污渍点、裂缝、柏油补丁、外露集料等,另外那些不太明显的形态和纹理也可用于道路特征参考因素。道路各种斑块分布的唯一性能够作为Ranger系统定位的基础,当前所处的道路特征与之前收集的数据进行比较评估,就可以获得准确的位置信息。为了构建一个完整的定位系统,路面影像地图是必不可少的。把路面特征信息添加到地图资料中,也是未来大势所趋。

Ranger地图概念性地加入全球认可的固定参考系下影像信息,只要这些收集影像是实时准确的,系统定位测量肯定能够保证高精度。为了确保局域和全球地图的一致性,全局光束平差优化法被开发用来修正原始地图数据。优化均衡因子有初始的摄像位置测量信息(地图数据采集阶段通过全球卫星导航系统获取),移除动态数据采集车收录连续影像的重叠部分,更加清晰地展现相对位置关系。

一旦地图数据库构建完成,实时影像数据将开始与储存信息进行对比,完成定位操作。匹配过程基于传统的影像对比技术,这类技术经过了大量的修订和优化,具有非常高的实际应用价值。基本的技术原理如下:

1.应用Detect Keypoints、Extract Feature Descriptors数据提取软件,检测图像特征信息。

2. 实时影像与数据库候选资料进行对比。

3. 利用几何约束刚性变换技术,通过随机抽样一致性算法匹配重要特征。特殊的刚性变换是不可缺少的一个重要部分,旋转和平移操作提高实时影像和储存信息之间的匹配准确度。

4. 如果足够多的对比点满足刚性变换约束,则可以证实实时影像和储存信息是统一的。

对于自动驾驶汽车而言,Ranger系统是一种新颖的定位技术,在各种光照强度和恶劣天气条件下(暴雨、雾霾等),都拥有出色的工作性能表现。基于传感器的定位系统更为常见,不过Ranger系统利用控制照明的摄像头,是独一无二的解决方案,并且有着极其高的定位准确性。自动驾驶汽车的定位误差在2厘米范围内,与价格高昂的最高精度卫星导航系统相当。卫星导航系统在有些地区或者环境条件下(隧道或者地下通道),性能极差甚至无法正常工作,但是Ranger系统表现始终如一,不会受到其他因素的干扰。

卫星导航系统已经得到普及,每个人的智能手机都安装了该系统,不过其定位准确度还很难应用到自动驾驶汽车中。Ranger是一款低成本、高精度的定位系统,克服了卫星定位系统面临的很多难题。Ranger研发团队最近获得了Walter Fried大奖,对这项创新技术进行表彰;R&D杂志评定Ranger系统为2015年最重要的100项创新技术之一。