GPS在复杂的动态环境中，尤其在大城市，其多路径反射的问题很显著，导致获得的GPS定位信息很容易产生几米的误差。另外，由于GPS的更新频率低（10Hz），在车辆快速行驶时很难给出精准的实时定位。单纯依赖GPS的导航很有可能导致交通事故。因此GPS通常辅助以惯性传感器（IMU）用来增强定位的精度。IMU是检测加速度与旋转运动的高频（1KHz）传感器，但IMU自身也有偏差积累与噪音等问题影响结果。通过使用基于卡尔曼滤波的传感器融合技术，我们可以融合GPS与IMU数据，结合GPS的定位精度高和误差无积累的特点，与IMU的自主性和实时性的优点。一方面可以实现导航设备之间优势互补，增强系统适应动态的能力，并使整个系统获得优于局部系统的精度；另一方面提高了空间和时间的覆盖范围，从而实现真正意义上的连续导航。因此，GPS/IMU组合的优势在于：

系统精度的提高。利用GPS的长期稳定性弥补IMU误差随时间累积的缺点。GPS/IMU组合后的导航误差实际上要比单独的GPS或单独的惯导系统可能达到的误差都小。

系统抗干扰能力的增强。利用IMU的短期高精度弥补GPS系统易受干扰、信号易失锁等缺点，同时借助IMU的姿态信息、角速度信息可进一步提高GPS系统快速捕获或重新锁定卫星信号的能力。

导航信息的补全。GPS/IMU组合系统与单GPS相比，除了可以提供载体运动的三维位置和速度信息外，还可提供加速度、姿态和航向信息；GPS/IMU组合系统此外可提供100Hz甚至高于100Hz的数据更新率。

　　IMU惯性器件的标定技术由于加速度计、陀螺仪等惯性器件本身存在缺陷，会产生一些器件误差，如标度因数误差等。另外，在对IMU进行集成的时候，j2直播，各个器件之间的非正交安装会引起交叉耦合误差。以上这些误差可以通过器件标定来加以补偿,以达到提高其精度的目的。

　　GPS/IMU的主要制造商包括：NovAtel、Leica、CSI Wireless以及Thales Navigation。其中，NovAtel提出了SPAN技术。SPAN集合了GPS定位的绝对精度与IMU陀螺和加速计测量的稳定性，以提供一个3D的位置、速度和姿态解算结果。即使在GPS信号被遮挡的时候，也能提供稳定连续的解算结果。基于SPAN技术，NovAte有两款主要的GPS/IMU产品：SPAN-CPT一体式组合导航系统与SPAN-FSAS分式组合导航系统。SPAN-CPT采用NovAtel自主的专业级的高精度GPS板卡与德国的iMAR公司制造的光纤陀螺IMU。其解算精度在不同的模式下可适用于不同的定位需求，支持包括SBAS，L波段（Omnistar和CDGPS）和RTK差分等多种方式；系统最高航向精度0.05°；俯仰横滚精度0.015°。SPAN-FSAS也采用德国iMAR公司高精度、闭环技术的IMU，其陀螺偏差小于0.75度/小时和加速计偏差小于1mg，配合目前NovAtel 的FlexPak6?或ProPak6?集成了组合导航解算。从IMU-FSAS的惯性测量数据发送到GNSS接收机进行解算，GNSS+INS的位置，速度和姿态输出速率高达200Hz。

　　图12 NovAtel两款GPS/IMU产品

　　计算平台

　　当硬件传感器接收到环境信息后，数据会被导入计算平台，由不同的芯片进行运算。计算平台的设计直接影响到无人驾驶系统的实时性以及鲁棒性。本节将深入了解无人驾驶计算平台。

　　计算平台实现

　　为了了解无人驾驶计算平台的要点，我们来看一个行业领先的某四级无人驾驶公司现有的计算平台硬件实现。为了了解芯片制造商将如何解决这些问题，我们来看现有的不同芯片制造商所提供的无人驾驶计算解决方案。

　　这个四级无人驾驶公司的计算平台由两计算盒组成。每个计算盒配备了一颗英特尔至强E5处理器（12核）和四到八颗NVIDIA K80 GPU加速器，彼此使用PCI-E总线连接。CPU运算峰值速度可达400帧/秒，消耗400W的功率。每个GPU运算峰值速度可达8Tops/s，同时消耗300W的功率。因此，整个系统能够提供64.5 TOP/S的峰值运算能力，其功率需求为3000W。计算盒与车辆上安装的十二个高精度摄像头相连接，以完成实时的物体检测和目标跟踪任务。车辆顶部还安装有一个激光雷达装置以完成车辆定位及避障功能。为了保证可靠性，两个计算盒执行完全相同的任务。一旦第一个计算盒失效，第二个计算盒可以立即接管。在最坏的情况下两个计算盒都在计算峰值运行，这意味着将产生超过5000瓦的功耗并急聚大量的热量，散热问题不容忽视。此外，每个计算盒的成本预计为2至3万美元，这是普通消费者根本无法承受的整体解决方案。

　　现有计算解决方案

　　接下来，我们将分别介绍现有的针对无人驾驶的计算解决方案。

　　基于GPU的计算解决方案