首页 案例研究 Formula Student 无人驾驶车队选择 Ellipse-N

学生方程式无人驾驶赛车——查尔默斯大学车队

查尔姆斯理工大学为其无人驾驶赛车配备了 Ellipse-N INS GNSS。

“我们对传感器的性能和鲁棒性非常满意。” | Emil R., 查尔姆斯无人驾驶方程式赛车工程经理

INS车辆
查尔默斯电动方程式赛车

“方程式学生”无人驾驶竞赛包括多项不同挑战:制动、加速、绕桩测试以及赛道驾驶。

查尔默斯理工大学是一所专注于技术领域研究与教育的瑞典大学,该校参加了2018年的活动。

查尔默斯团队
查尔默斯团队

Chalmers 团队为其无驾驶员汽车配备了 Ellipse-N,这是一款内置 GNSS 接收机的微型惯性导航系统。

我们对该传感器的性能和可靠性非常满意。在我们进行的数百小时测试中,该传感器未出现任何明显错误。

我们的惯性传感器没有出现任何漂移,出色的偏航速率估计尤其令我们印象深刻。GNSS 系统也非常稳健且稳定,我们从未遇到过 GNSS 覆盖不足的问题,并且始终拥有充足的卫星数量。

通过使用提供的 C 库,Ellipse-N 非常容易集成到我们自己的软件框架中。我们的框架使用托管在 Docker 容器中的微服务,其中传感器的数据由一个微服务读取。

这意味着微服务能够自动且无缝地构建非常重要。通过提供的库,可以很简单地将必要的代码包含到 Docker 镜像中,并将其与我们自己的接口库代码一起构建。

如果当时只提供了一个二进制文件,我们就不得不自己去读取和解析原始传感器数据,因此这个库对我们的情况非常有用。提供的示例和文档使我们能够非常轻松地使用该库,并将 Ellipse-D 接入我们所需的微服务中。

如果像 Ellipse-N 这样的单天线惯性导航系统 (INS) 能够提供非常精确的方位和导航数据,那么像 Ellipse-D 这样的双天线 INS 即使在静止位置也能实现更快的初始化。

查尔默斯与Sbg达成合作
查尔默斯与Sbg达成合作

在选择您的 INS 时,应考虑这些特性。了解有关“如何选择最佳航向方法”的更多信息。

“我们的惯性传感器没有出现任何漂移,出色的偏航速率估计尤其令我们印象深刻。” | Emil R.,工程经理

查尔默斯电动方程式赛车
查尔默斯无人驾驶汽车
0.0 5 °
横滚角和俯仰角(RTK)
0. 2 °
标题(RTK 高动态性能)
1 厘米
RTK GNSS 位置
47 g
INS 总重量

Ellipse-N

Ellipse-N 是一款紧凑、高性能的 RTK 惯性导航系统 (INS),集成双频四星座 GNSS 接收机。它可提供横滚角、俯仰角、航向角、升沉以及厘米级的 GNSS 位置。

Ellipse-N 传感器最适合动态环境和恶劣的 GNSS 条件,但在采用磁航向的较低动态应用中也能运行。

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Ellipse N INS 单元 Checkmedia

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GNSS 与 GPS 有何区别?

GNSS 代表全球导航卫星系统,GPS 代表 全球定位系统。这些术语经常互换使用,但它们在基于卫星的导航系统中指的是不同的概念。

GNSS 是所有卫星导航系统的统称,而 GPS 则特指美国的系统。GNSS 包含多个系统,提供更全面的全球覆盖,而 GPS 只是这些系统中的一个。

通过集成来自多个系统的的数据,您可以通过 GNSS 获得更高的精度和可靠性,而单独的 GPS 可能会根据卫星可用性和环境条件而受到限制。

AHRS 和 INS 之间有什么区别?

姿态和航向参考系统 (AHRS) 与惯性导航系统 (INS) 之间的主要区别在于其功能和提供数据的范围。

 

AHRS 提供方位信息——具体而言是车辆或设备的姿态(俯仰角、横滚角)和航向(偏航角)。它通常使用传感器组合(包括陀螺仪、加速度计和磁力计)来计算和稳定方位。AHRS 输出三个轴(俯仰、横滚和偏航)上的角位置,使系统能够了解其在空间中的方位。它通常用于航空、无人机、机器人和海洋系统中,以提供准确的姿态和航向数据,这对于车辆控制和稳定至关重要。

 

INS 不仅提供方位数据(类似于 AHRS),还能随着时间推移跟踪车辆的位置、速度和加速度。它使用惯性传感器来估计 3D 空间中的运动,而不依赖于诸如 GNSS 等外部参考。它结合了 AHRS 中的传感器(陀螺仪、加速度计),但也可能包含用于位置和速度跟踪的更高级算法,通常与 GNSS 等外部数据集成以提高精度。

 

综上所述,AHRS 侧重于方位(姿态和航向),而 INS 则提供全套导航数据,包括位置、速度和方位。

IMU 和 INS 之间有什么区别?

惯性测量单元(IMU)与惯性导航系统(INS)之间的区别在于它们的功能和复杂性。
IMU(惯性测量单元)提供有关车辆线速度和角速度的原始数据,这些数据由加速度计和陀螺仪测量。它提供有关横滚、俯仰、偏航和运动的信息,但不计算位置或导航数据。IMU 专门用于传输有关运动和方向的基本数据,以便进行外部处理以确定位置或速度。
另一方面,INS(惯性导航系统)将 IMU 数据与先进算法相结合,以计算车辆随时间推移的位置、速度和姿态。它融合了诸如用于传感器融合和集成的卡尔曼滤波等导航算法。INS 提供实时的导航数据,包括位置、速度和姿态,而无需依赖 GNSS 等外部定位系统。
该导航系统通常用于需要全面导航解决方案的应用中,特别是在无 GNSS 环境中,例如军用无人机、船舶和潜艇。

INS 是否支持接收来自外部辅助传感器的输入?

惯性导航系统(来自我们公司)可接收来自外部辅助传感器(如大气数据传感器、磁力计、里程计、DVL 等)的输入。

这种集成使 INS 具有极高的多功能性和可靠性,尤其是在 GNSS 禁用的环境中。

这些外部传感器通过提供补充数据,提升了INS 的整体性能和精度。