【专利解密】黑芝麻智能汽车综合定位新方法
【爱集微点评】黑芝麻智能的车辆定位专利，通过定位系统、惯性测量单元、车轮测程和基于相机的视觉测程共同对车辆位置进行计算，以此避免了单一定位方式带来的弊端，保证了车辆在各种情况下定位的准确性。
集微网消息，近日2023中国半导体投资联盟年会暨中国IC风云榜颁奖典礼在合肥隆重举办，其中黑芝麻智能荣获“年度智能汽车杰出贡献奖”。
目前，车辆定位依赖于全球定位系统（Global Positioning System，GPS）/惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）。在诸如隧道和地下车库等GPS信号减少或不存在的环境中，用于车辆定位的GPS/IMU的使用可能受到影响。
为此，黑芝麻智能于2021年10月8日申请了一项名为“通过多传感器融合来确定车辆位置的方法”的发明专利（申请号：202111172895.3），申请人为黑芝麻智能科技有限公司。
图1 混合计算系统图示意图
图1为本专利提出一种混合计算系统示意图，与混合系统相关联的处理器包括现场可编程门阵列（FPGA）122、图形处理器单元（GPU）120和中央处理器（CPU）118。三者彼此连接，并且图形处理器单元120、中央处理器118和现场可编程门阵列122连接到存储器接口控制器112。FPGA通过可编程逻辑电路到存储器互连130连接到存储器接口控制器112。利用该额外的装置是为了满足FPGA在非常大的带宽下稳定运行并且使FPGA用以执行存储任务所利用的电路最小化。存储器接口控制器112还连接到永久性存储器盘110、系统存储器114和只读存储器(ROM)116。图1的系统使得GPU与非结构化数据能够一起运行，可用于训练。一旦训练了数据，就可找到确定性的推理模型，并且CPU可利用由GPU确定的模型数据对FPGA进行编程。
图2 全球导航卫星系统/惯性测量单元接收机输出示意图
图2描绘了全球定位系统（GPS）、全球导航卫星系统（GNSS）和惯性测量单元（IMU）接收机输出300的示例图。GPS/GNSS是发射卫星位置、轨道和精确时间的基于卫星的发射机集合。该发射数据用于基于信号接收的差分定时来确定目标的地面位置，GPS依赖于对GPS卫星或GPS地基信号的访问。利用GPS和IMU 310可以确定接收机的位置312、速度314和姿态316。当GPS信号丢失时，IMU利用诸如加速计、陀螺仪、磁力计和气压计的内部传感器来继续定位车辆。IMU的一个主要缺点是它们受到累积误差的影响并且对于在导航中使用无效。
图3 视觉测程输出的示例
图3为基于相机的视觉测程输出400的示例。视觉测程（VO）根据从相机获得的图像来确定相机的位置和方位，来自相机410的视觉测程输出允许确定待确定的以旋转412和平移414表示的相机姿态。视觉测程利用图像序列来实时估计相机的运动。然而视觉测程系统的一个缺点是该运动标度是不可观测的。
图4 车轮编码器输出的示例
图4描绘了基于车轮编码器的车轮测程（WO）的示例500。车轮编码器510允许车轮测程基于车轮编码器测量来估计车辆线速度512和偏航率514。车轮编码器测量车轮行进的弧度并利用车轮半径，可以确定在时间上行进的距离，即车辆速度。WO系统的一个缺点是仅可以确定行进的距离、速度和偏航率。
基于融合的车辆定位解决方案由全球定位系统(GPS)、惯性测量单元(IMU)、基于车轮编码器的车轮测程(WO)和基于相机的视觉测程(VO)等的传感器组成。所提出的解决方案对传感器进行结合以克服用于自动驾驶车辆中的每个单独类型的传感器的缺点。
在全球定位系统(GPS)信号被阻挡或变得非常弱的情况下，集成有惯性测量单元的接收机可以通过航位推测来输出定位信息。虽然可能引起累积误差，但可以利用基于相机的视觉测程和基于车轮编码器的车轮测程来补充惯性测量单元接收机并减少IMU累积误差。在其中多个传感器（例如在非常暗的停车库中的GPS和基于相机的测程）可能不起作用的情况下，惯性测量单元接收机可以接收车轮测程输出以允许自动导航继续。
简而言之，黑芝麻智能的车辆定位专利，通过定位系统、惯性测量单元、车轮测程和基于相机的视觉测程共同对车辆位置进行计算，以此避免了单一定位方式带来的弊端，保证了车辆在各种情况下定位的准确性。
黑芝麻智能是行业内领先的车规级自动驾驶计算芯片和平台研发企业，能够提供完整的自动驾驶、车路协同解决方案，为自动驾驶做出了非常大的贡献，而此次“年度智能汽车杰出贡献奖”也实至名归。
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（校对/赵月）