自动驾驶感知系统--惯性导航定位系统
惯性导航定位
惯性是所有质量体本身的基本属性，所以建立在牛顿定律基础上的惯性导航系统（Inertial Navigation System,INS）(简称惯导系统)不与外界发生任何光电联系，仅靠系统本身就能对车辆进行连续的三维定位和三维定向。卫星导航作为定位方式又更新频率低的问题，只有10Hz左右，无法满足自动驾驶汽车的要求。因此，必须借助其他传感器和定位手段来共同增强定位的精度，惯性导航系统是其中最重要的部分。
惯性导航系统是一种不依赖于外部信息、也不向外部辐射能量的自主式导航系统。其主要由3个模块组成：惯性测量单元（Inertial Measurement Unit,IMU）、信号预处理单元和机械力学编排模块，如图所示：
一个IMU包括3个相互正交的单轴的加速度计（Accelerometer）和3个相互正交的单轴的陀螺仪（Gyroscopes）,IMU结构如图所示。信号预处理部分对IMU输出信号进行信号调理、误差补偿，并检查输出量范围等，以使惯性传感器正常工作。
惯性导航系统原理
惯导系统以陀螺仪和加速度计为敏感元件，应用航迹推算法提供位置、速度和姿态等信息。汽车行驶数据的采集由以陀螺仪和加速度计组成的惯性测量单元来完成。
惯性导航系统原理基于牛顿第一运动定律，此定律说明了在没有受到外力的作用下，物体总是保持原有的运动状态。牛顿第二定律在INS中也有重要的作用，简单来说，牛顿第二定律说明了加速度的大小与作用力成正比，方向与作用力的方向相同，数学表达式为F=ma
惯导系统利用载体先前的位置、惯性传感器测量的加速度和角速度来确定其当前位置。给定初始条件，加速度经过一次积分得到速度，经过二次积分得到位移。相反，速度和加速度也可以通过对位移的微分估算得到，即
角速度经过处理后可以得出车辆的俯视、偏航、滚转等姿态信息，利用姿态信息可以把导航参数从载体坐标变换到当地水平坐标系中。
综上，惯性导航系统是一个由惯性传感器和积分器组成的积分系统。该系统通过加速度计测量车辆在惯性参考系中的加速度，通过陀螺仪测量载体的旋转运动，可以进行惯性坐标系到导航坐标系的转换，将角速度相对时间进行积分，结合车辆的初始运动状态（速度，位置），就能推算出车辆的位置和姿态信息。
惯性导航系统误差
惯性导航系统不与外界发生任何光电联系，仅靠系统本身就能对车辆进行连续的三维定位和定向。其通过在内部所感知的情况来推断外面的情况，使得惯性导航被称为“黑盒导航”，如图所示。惯性导航系统既有电子设备，又有机械结构，在外部冲击、振动等力学环境中存在很多误差源。误差又分为随机误差和固定误差。
1） 随机误差
传感器白噪声
传感器白噪声通常与电子噪声合在一起，可能是来自于电源、半导体设备内部噪声或数字化过程中的量化误差。
变温误差
传感器偏差的变温误差通常看上去类似时变的加性噪声源，是由外部环境温度变换或内部热分布变换引起的。
传感器随机游动噪声
在惯性传感器中，对随机游动噪声有具体要求，但大多数都针对其输出的积分，而不是输出本身。例如，来自陀螺仪的“角度随机游动”等同于角速度输出的白噪声。类似地，加速度计输出的白噪声积分等同于“速度随机游动”。随机游动噪声随着时间线性增大，其功率谱密度以
下降（即20dB /十倍频程）。
谐波噪声
由于热量传输延迟，所以温度控制方法（包括室内采暖通风与空调系统）经常引入循环误差，这些都可在传感器输出中引入谐波噪声，谐波周期取决于设备的尺寸大小。同样，主载体的悬挂和结构共振也引入了谐波加速度，它会对传感器中的加速度敏感误差源产生影响。
1/f 噪声
这种噪声的功率谱密度以1/f减小，其中f是频率。多数电子设备中都存在这种噪声。该噪声通常模型化为白噪声和随机游动噪声的某种组合。
2） 固定误差
与上面的随机误差不同，固定误差是可重复的传感器输出误差。图中给出了一些更为常用的传感器误差模型，包括：(a)偏差，即输入为零时传感器的任何非零的输出；(b)尺度因子误差，常常来自于制造偏差；©非线性，不同程度地存在于多种传感器中；（d）尺度因子符号不对称性，常常来自于不匹配的推挽式的放大器；（e）死区误差，通常由机械静摩擦力或死锁引起；（f）量化误差，这在所有数字系统中是固有的，由于它可能存在于标准化环境中，当输入不变时它的值可能是变换的。
