基于激光雷达与地图的道路坡度预览信号比较

道路坡度会影响自动驾驶控制系统的能源效率、安全性和舒适性。目前，旨在补偿道路坡度的控制系统采用两种假设中的一种：一种是坡度仅在车辆驾驶到该路段后通过自主感知（proprioception）获取，另一种是从预先制作的地图中获取完整的即将到来的道路坡度信息。这两种假设都限制了控制系统的性能，因为缺乏预览信号会阻止主动补偿坡度，而仅依赖地图数据则可能导致控制系统受到信息缺失或过时的影响。通过使用车载激光雷达传感器实时测量即将到来的坡度可避免这些限制。在本工作中，我们利用在旅行期间累积的点返回数据来估计沿路径每个 waypoint 的坡度。所估计的坡度定义为在给定 waypoint 处前后轮距之间高度差。我们采用卡尔曼滤波技术来减轻 odometry 和运动不确定性对坡度估计的影响。本估算器的性能通过现场实验与使用 GNSS/INS 系统创建的地图测量进行比较。在与地图-based 系统相比，激光雷达-based 估算器产生无偏差误差，平均范围为 52.7 米时标准差为 0.6 度。通过与地图-based 系统相当的精度，证明了在地图不可用或不准确时，汽车激光雷达-based 坡度估计系统是一种有效的道路坡度测量方法。就使用激光雷达作为基于坡度的控制系统任务的输入信号而言，自动驾驶车辆实现了与现有方法相比更高的冗余性和独立性。