如何在缺乏GNSS的复杂地下环境，通过Ka频带雷达与多传感器融合，将车辆航位推算位置漂移控制在每公里数米内，实现高可靠自主导航？【地下定位】【传感器融合】

地下车辆在缺乏全球导航卫星系统（GNSS）信号的环境中进行航位推算，对速度测量的精度和抗干扰能力提出了极高要求。Ka频带雷达测速传感器与传统光电传感器相比，在地下环境中展现出独特优势。

1. 地下车辆航位推算的基本结构与技术要求

地下车辆，如矿井运输车、隧道掘进机、地下物流机器人等，其运行环境复杂多变，通常光照条件差、灰尘大、潮湿，且完全没有GNSS信号覆盖。在这种环境下，车辆需要依靠自身搭载的传感器来实时感知运动状态，进行航位推算（Dead Reckoning）。

航位推算的核心是准确估算车辆的当前位置和姿态。它通常基于车辆的初始位置，结合从传感器获取的速度、角速度、方向等运动数据，通过连续积分计算来更新位置。这个过程就像你在地图上画路线，知道从哪里出发，每一步走了多远、转向了多少度，就能推算出当前在哪。

对地下车辆而言，航位推算有几个关键的技术要求：

• 高精度速度测量：这是航位推算的基础，任何微小的速度误差都会随着时间累积，导致巨大的位置偏差。尤其是在长距离或长时间运行时，对速度的绝对精度和长期稳定性要求极高。

• 强大的环境适应性：传感器必须能在黑暗、灰尘、水雾、油污、振动、温度变化等恶劣条件下稳定工作，输出可靠数据。传统的光学传感器在这种环境下容易失效。

• 实时性：为了及时响应车辆运动变化和保障安全，传感器数据必须快速更新，响应延迟要小，能够提供实时的速度信息。

• 抗干扰能力：地下空间常有电磁干扰源，传感器需具备良好的电磁兼容性，避免数据受损。同时，对环境中的非目标反射物（如管道、墙壁）产生的杂波也要有较强的抑制能力。

• 非接触式测量：考虑到地下路面可能不平整、崎岖，采用非接触式测量方式可以避免传感器磨损，提高可靠性。

2. 针对地下车辆多种监测参数的定义与评价方法

在地下车辆的航位推算中，需要监测的核心参数包括速度、位置和姿态。以下是这些参数的定义和评价方法：

• 速度：

  • 定义：单位时间内车辆运动的距离。通常分为线速度（如前进速度）和角速度（如转弯速度）。航位推算中，最常用的是车辆相对于地面的瞬时速度。

  • 评价方法：

    • 准确度：通过与高精度参考速度（如通过高精度里程计或已知距离除以精确时间得到）进行对比，计算测量值与真实值之间的差异百分比或绝对误差。

    • 重复性：在相同条件下多次测量同一速度，观察测量结果的一致性。

    • 分辨率：传感器能够识别的最小速度变化量。

    • 响应时间：从速度发生变化到传感器输出相应变化的时间。

• 位置：

  • 定义：车辆在特定坐标系中的三维坐标（X, Y, Z）。

  • 评价方法：

    • 绝对精度：车辆在已知参考点处，测量值与参考坐标之间的偏差。在地下环境通常难以获得绝对参考。

    • 相对精度/漂移率：在已知轨迹上，随时间或距离积累的位置误差。这是航位推算最关注的指标，一般用每行驶多少距离产生的误差来衡量，例如每公里漂移多少米。

• 姿态：

  • 定义：车辆的朝向，通常用俯仰角（Pitch）、横滚角（Roll）和航向角（Yaw）来描述。

  • 评价方法：

    • 姿态稳定性：在静止或匀速运动状态下，姿态输出的抖动程度。

    • 姿态精度：与高精度倾角仪、陀螺仪等参考设备的测量值进行对比。

    • 航向角漂移：在长时间运动中，航向角随时间积累的误差。

3. 实时监测/检测技术方法

3.1 市面上各种相关技术方案

在地下车辆航位推算中，常见的速度和位置测量技术方案有多种，每种都有其独特的原理和适用场景。

3.1.1 惯性测量技术（IMU）

工作原理和物理基础：惯性测量单元（IMU）利用加速度计和陀螺仪来感知载体的运动。加速度计测量线加速度，就像你坐车时感觉到推背感或刹车时的前冲力一样；陀螺仪则测量角速度，即转弯时的旋转快慢。IMU的工作原理是基于牛顿运动定律和角动量守恒定律。它通过对传感器测得的线加速度进行一次时间积分得到速度，再对速度进行二次时间积分得到位置。同样，对角速度进行积分可以得到姿态（角度）。

相关公式：* 速度：v(t) = v(0) + ∫ a(τ) dτ* 位置：p(t) = p(0) + ∫ v(τ) dτ* 姿态：θ(t) = θ(0) + ∫ ω(τ) dτ其中，a是线加速度，v是速度，p是位置，ω是角速度，θ是姿态角。这些积分运算都是从初始状态（t=0）开始累加。

核心性能参数的典型范围：* 陀螺仪偏置稳定性：0.1 ~ 10 度/小时* 加速度计偏置稳定性：10 ~ 100 微克* 输出数据速率：100 ~ 1000 赫兹* 尺寸：可做到非常小巧，例如 1 厘米立方米级* 功耗：通常低于几瓦

技术方案的优缺点：* 优点： * 完全自主：不依赖外部信号，能在任何无GNSS、无光照、无外部特征的环境中工作，例如地下、水下或太空。 * 高更新率：能够实时提供高频率的姿态、速度和位置数据。 * 动态响应好：能快速捕捉车辆的加减速和转向等动态变化。* 缺点： * 误差累积（漂移）：由于积分计算的特性，传感器自身的微小误差（如偏置、噪声）会随时间不断累积，导致位置和姿态数据逐渐漂移。这就像你用一个不太准的尺子量距离，量得越远，累积的误差就越大。 * 长期精度受限：无法长时间单独提供高精度的绝对位置，通常需要结合其他外部定位传感器进行校正。 * 对冲击和振动敏感：在极端机械环境下，可能影响测量精度。

3.1.2 连续波（CW）多普勒雷达测速技术

工作原理和物理基础：多普勒雷达测速传感器，顾名思义，是利用了“多普勒效应”来测量速度。想象一下，你站在火车轨道旁，火车鸣笛向你驶来时，声音会变得尖锐（频率变高），驶离时声音会变得低沉（频率变低）。这就是多普勒效应。雷达测速传感器就是利用电磁波的这种特性来测量物体速度的。它发射一束固定频率的微波信号，当这束信号遇到移动的物体并反射回来时，反射波的频率会因为物体的运动而发生改变。传感器通过比较发射波和接收波的频率差异（多普勒频移），就能精确计算出物体的速度。

Ka频带雷达，其工作频率通常在26.5到40 GHz之间。在这个频段，电磁波的波长非常短，这意味着即使是很小的速度变化也能产生可测的多普勒频移，从而提高了测速精度。

多普勒频移 f_d 与目标速度 v 之间的关系公式为：f_d = 2 * v * cos(θ) / λ其中：* f_d 是多普勒频移（接收频率与发射频率的差值）。* v 是目标相对于传感器的速度。* θ 是雷达波束方向与目标运动方向之间的夹角。当雷达波束垂直于运动方向时，cos(θ)为0，无法测速اريات。当雷达波束与运动方向平行时，cos(θ)为1，测速最准。* λ 是雷达波长，它与雷达频率 f 和光速 c 的关系是 λ = c / f。将 λ 代入，得到 f_d = 2 * v * cos(θ) * f / c。所以，通过测量 f_d，就可以反推出 v。

核心性能参数的典型范围：* 测量范围：0.1 km/h 到 500 km/h* 精度：±0.1% ~ ±0.5%* 响应时间：毫秒级* 远距离检测：可达数百米* 频率：Ka频带 (35.5 GHz), K频带 (24 GHz) 等* 功耗：通常低于几瓦

技术方案的优缺点：* 优点： * 高精度：直接测量速度，不受轮子打滑或地面纹理影响，精度高。Ka频带的短波长有助于提高速度分辨率。 * 环境鲁棒性强：相比光学传感器，雷达波对灰尘、烟雾、水汽、黑暗等地下常见恶劣环境的穿透能力更强，不易受干扰。这就像无线电波可以穿透墙壁，而光线则不能一样。 * 非接触式：无需与目标直接接触，减少磨损，延长使用寿命。 * 响应速度快：能实现实时速度监测。 * 抗电磁干扰能力较强：通过精密的信号处理和滤波技术，能有效抑制环境中的杂波和电磁干扰。* 缺点： * 依赖反射面：需要稳定的地面反射信号，如果地面材质吸收雷达波较多或过于光滑，可能影响信号强度。 * 角度敏感：测量精度受雷达波束与运动方向夹角影响，需要精确安装。 * 旁瓣效应/杂波干扰：除了主波束，雷达还会产生旁瓣，可能探测到非目标物体（如隧道壁）的反射，产生杂波，需要高级信号处理来区分。

3.1.3 旋转编码器测速技术

工作原理和物理基础：旋转编码器是一种将机械旋转量转换为电信号的传感器。它通常安装在车辆的车轮轴上，或者与车轮直接连接。编码器内部有一个刻有精密刻线或图案的码盘（就像一个带有微小标记的圆盘），当码盘随着车轮旋转时，一个发光元件（如LED）发出光线，光线穿过或反射码盘上的图案，被光电接收器阵列检测到。光电接收器将接收到的光信号转换为一系列电脉冲。通过计算单位时间内产生的脉冲数量，就可以精确得知车轮的旋转角度和角速度。再结合车轮的半径，就能计算出车辆的行驶速度和里程。

计算速度的公式：V = (N / P) * (2 * π * R) / T其中：* V 是车辆速度。* N 是单位时间 T 内编码器输出的脉冲数。* P 是编码器每转一圈产生的总脉冲数（分辨率）。* R 是车轮的有效半径。* 2 * π * R 是车轮的周长。

核心性能参数的典型范围：* 脉冲数/分辨率：1000 ~ 65536 周期/转* 系统精度：±5 ~ ±60 角秒* 极限频率：高达几百千赫* 工作温度：-40 °C 至 +100 °C

技术方案的优缺点：* 优点： * 局部高精度：在无打滑的理想条件下，提供非常精确的轮速和里程数据，是航位推算最基础且关键的数据源之一。 * 技术成熟：应用广泛，成本相对较低，可靠性高。 * 数据稳定：输出的脉冲信号直接且稳定。* 缺点： * 易受打滑影响：最大的局限性是当车轮打滑或抱死时，编码器测量的轮速与车辆实际对地速度不符，导致严重误差。地下环境路面湿滑、泥泞或有碎石，打滑现象较为常见。 * 接触式测量：需要与车轮机械连接，存在磨损、振动等问题，可能影响长期稳定性。 * 非直接地速：测量的是轮速，而非真实的对地速度。 * 环境敏感：虽比一般光学传感器好，但其机械结构仍可能受灰尘、水、腐蚀等影响。

3.1.4 调频连续波（FMCW）雷达技术

工作原理和物理基础：调频连续波（FMCW）雷达是一种更复杂的雷达技术，它不仅能测量目标的速度，还能精确测量目标的距离。与简单的多普勒雷达发射固定频率的连续波不同，FMCW雷达发射的信号频率会随时间线性变化，形成一个“频率斜坡”或“调频脉冲”。当这个调频信号遇到目标并反射回来时，接收到的信号相比于发射信号会有两个变化：1. 时间延迟：信号从发射到接收需要一定时间，这个时间延迟与目标距离成正比。由于发射频率是线性变化的，在时间延迟后，接收信号的频率会与当前发射信号的频率有一个“拍频”（频率差）。通过测量这个拍频频率，可以计算出目标距离。2. 多普勒频移：如果目标是运动的，接收信号还会因为多普勒效应而产生额外的频率偏移。通过对拍频信号进行复杂的处理，可以分离出由距离引起的频率差和由速度引起的多普勒频移，从而同时获得目标的距离和速度信息。

核心原理可以简化为，通过分析发射信号和接收信号之间的频率差和相位差来解算距离和速度。

核心性能参数的典型范围：* 工作频率：通常在77 GHz (汽车雷达) 或 24 GHz (工业雷达)* 探测距离：几米到数百米（取决于功率和天线设计）* 距离分辨率：几厘米到几十厘米* 速度分辨率：几厘米/秒* 视场角：根据雷达类型（长距、中距、角雷达）而异，例如 ±10° 到 ±90°* 更新率：10 ~ 50 赫兹

技术方案的优缺点：* 优点： * 同时测量距离和速度：这是其相比于简单多普勒雷达的最大优势，能提供更全面的环境感知信息。 * 环境适应性强：与CW多普勒雷达类似，对恶劣天气、光照条件不敏感，能穿透雾、雨、雪和灰尘。 * 非接触式：无需直接接触，提高了安全性、便利性，并降低了维护成本。 * 高精度：尤其在近距离测量上表现出色，且多普勒效应同样提供了高精度的速度测量。* 缺点： * 成本较高：相比简单CW多普勒雷达，FMCW雷达系统更为复杂，成本通常更高。 * 信号处理复杂：需要更复杂的信号处理算法来分离距离和速度信息，增加了系统设计的难度。 * 分辨率受限：虽然能测距离，但在某些特定场景下，其距离和角度分辨率可能不如激光雷达。

3.2 市场主流品牌/产品对比

以下是针对地下车辆航位推算领域，采用不同测量技术的主流国际品牌及其解决方案对比：

• 美国霍尼韦尔（采用惯性测量技术） 霍尼韦尔在航空航天和工业控制领域声誉卓著，其惯性测量单元产品以高可靠性和卓越性能著称。他们的HG4930微型惯性测量单元，通过精确测量载体的角速度和线加速度，结合内部算法进行积分计算，实时输出高精度的姿态、速度和位置信息。这款产品体积小巧，功耗低，陀螺仪偏置稳定性可达0.6 度/小时，加速度计偏置稳定性为25 微克，输出数据速率高达800 赫兹。它为地下车辆在缺乏GNSS信号的环境下提供了持续、独立的导航信息，但长时间使用仍会存在累积误差。

• 英国真尚有（采用连续波多普勒雷达测速技术） 英国真尚有LP-DS100是一款高性能的雷达多普勒测速传感器，采用Ka频带（35.5 ±0.1 GHz）。该传感器的测量范围为0.8km/h到480km/h，在1英里/小时的速度下，测量精度可达±0.34%，更新周期为0.01秒。英国真尚有LP-DS100采用非接触式测量，对地下环境中的灰尘和黑暗不敏感，具有较强的环境适应能力。

• 德国海德汉（采用光学旋转编码器技术） 海德汉是高精度测量领域的领导者，其ROC/ROQ 400系列旋转编码器以卓越的精度和可靠性著称。该系列编码器通过光学扫描原理，将车轮的旋转位移转换为高精度的电脉冲信号，从而测量旋转角度和速度。其脉冲数最高可达36000周期/转，系统精度最高±20角秒，极限频率高达600千赫，工作温度范围宽泛。海德汉编码器为车辆轮速和里程测量提供极其精确和稳定的数据，是航位推算系统中最基础但至关重要的数据来源之一，但其测量结果易受车轮打滑影响。

• 法国法雷奥（采用调频连续波雷达技术） 法雷奥是全球领先的汽车零部件供应商，其雷达传感器（例如77 吉赫兹雷达）广泛应用于高级驾驶辅助系统。它采用调频连续波（FMCW）雷达技术，发射频率随时间线性变化的信号，通过分析接收信号与发射信号的频率差和相位差，能够同时精确计算出目标的距离、相对速度和角度信息。法雷奥的雷达工作频率在77 吉赫兹，探测距离可达200 米，在恶劣天气（如雾、雨、雪）和光照不足的地下环境中表现出色，能为地下车辆提供可靠的障碍物检测、环境感知和航位推算补充数据。

3.3 选择设备/传感器时需要重点关注的技术指标及选型建议

选择地下车辆航位推算传感器时，需要综合考虑以下技术指标及其对实际应用的影响：

• 测量精度（Accuracy）：

  • 实际意义：衡量传感器输出值与真实值之间的接近程度。精度越高，航位推算的位置漂移越小。

  • 影响：低精度会导致位置和速度误差积累，使车辆偏离预定路径，甚至引发安全事故。

  • 选型建议：对于需要长期运行或高精确定位的地下车辆，应优先选择绝对速度精度高的传感器（如Ka频带雷达测速传感器），其精度通常优于±0.5%。对于仅需辅助定位的场景，可适当放宽要求。

• 抗干扰能力（Anti-interference Capability）：

  • 实际意义：传感器在复杂电磁环境、恶劣天气（灰尘、水雾）或多径效应下保持稳定测量的能力。

  • 影响：抗干扰能力差会导致数据跳变、测量中断或错误输出，严重影响航位推算可靠性。

  • 选型建议：地下环境多变，Ka频带雷达传感器因其波长特性和对环境的穿透力，是抗干扰能力强的优选。传统光电传感器在地下基本无法有效工作。惯性传感器本身不依赖外部信号，但其输出的误差容易受内部电子干扰影响。

• 响应时间（Response Time）/更新频率（Update Rate）：

  • 实际意义：传感器从检测到变化到输出结果所需的时间，以及每秒输出数据的次数。

  • 影响：响应时间过长或更新频率过低，会导致车辆在高速或快速转向时，航位推算的数据滞后，无法及时反映真实运动状态。

  • 选型建议：对于高速或需要快速变向的地下车辆，应选择响应时间在毫秒级、更新频率在100Hz以上的传感器。例如，英国真尚有LP-DS100的更新周期为0.01秒，能够快速响应速度变化。惯性传感器通常能提供最高的更新频率。

• 测量范围（Measurement Range）：

  • 实际意义：传感器能够测量速度的最小值和最大值。

  • 影响：超出测量范围会导致数据丢失或错误。

  • 选型建议：根据地下车辆的实际运行速度范围选择，确保传感器能覆盖从低速蠕动到高速行驶的全部场景。

• 环境适应性（Environmental Adaptability）：

  • 实际意义：传感器在极端温度、湿度、振动、冲击以及粉尘、油污等条件下的可靠工作能力。

  • 影响：环境适应性差会导致传感器故障、性能下降或寿命缩短。

  • 选型建议：选择宽工作温度范围、高防护等级（如IP67/IP68）且抗振动冲击能力强的产品。雷达传感器通常比光学和机械式传感器在此方面表现更优异。

• 功耗（Power Consumption）和重量（Weight）：

  • 实际意义：传感器运行所需的电能和自身的质量。

  • 影响：高功耗会增加车辆能源负担，缩短续航里程；重传感器会增加车辆自重，并可能对安装结构提出更高要求。

  • 选型建议：在满足性能要求的前提下，优先选择低功耗、轻量化的产品，以优化车辆整体设计。

3.4 实际应用中可能遇到的问题和相应解决建议

地下车辆航位推算在实际应用中，由于环境复杂性和传感器本身的局限性，可能会遇到一些问题：

• 惯性传感器（IMU）的位置漂移问题：

  • 原因及影响：IMU的测量误差会随时间累积，导致位置和航向角持续漂移。长时间运行后，位置误差可能累积到几十甚至上百米，使航位推算结果完全不可用。

  • 解决建议：

    • 多传感器融合：将IMU与具有绝对测量能力的传感器（如Ka频带雷达测速传感器、里程计、激光雷达或摄像头进行视觉里程计）进行数据融合。例如，雷达提供高精度的对地速度，用于校正IMU的速度和位置漂移；里程计提供轮速信息，进一步增强速度估计。

    • 地图匹配：结合预先构建的地下环境地图（如激光雷达地图或SLAM构建的地图），通过将当前传感器数据与地图进行匹配，周期性地修正IMU的位置和姿态。

    • 零速修正（ZUPT）：当车辆短暂停留时，利用IMU在静止状态下读数为零的特性，对加速度计和陀螺仪的偏置进行实时估计和修正，以减少漂移。

• 旋转编码器受车轮打滑影响的问题：

  • 原因及影响：地下路面可能湿滑、泥泞或不平整，导致车轮打滑或跳动，使编码器测得的轮速与车辆实际对地速度不符，从而引入航位推算误差。

  • 解决建议：

    • 与对地速度传感器融合：将编码器数据与Ka频带雷达测速传感器（直接测量对地速度）进行融合。通过比较两者数据，可以实时检测到车轮打滑，并用雷达的对地速度数据进行校正，或作为权重调整编码器数据。

    • 多编码器冗余：在多个车轮上安装编码器，并进行交叉验证，当某个车轮打滑时，可利用其他车轮的数据进行补偿。

    • 优化车辆控制：通过车辆动力学控制系统，减少急加速、急刹车，降低车轮打滑的风险。

• 雷达传感器的杂波和多径效应：

  • 原因及影响：地下空间狭窄，隧道壁、管道、电缆等固定物体可能产生额外的雷达反射信号（杂波），或导致信号经过多条路径反射回传感器（多径效应），干扰对目标（地面）的准确测量，降低速度测量精度。

  • 解决建议：

    • 高级信号处理算法：采用更先进的数字信号处理算法，如卡尔曼滤波、目标跟踪算法或基于机器学习的分类器，来区分地面信号和杂波。

    • 波束成形和窄波束天线：设计具有窄波束和低旁瓣的天线，将雷达能量更集中地指向地面，减少对侧壁的照射。

    • 优化安装位置和角度：仔细选择雷达传感器的安装位置和倾斜角度，使其能更好地聚焦于地面，同时避免过多的侧向反射。

    • 多普勒滤波器：利用地面相对于车辆运动的独特多普勒频移特征，设计多普勒滤波器来滤除固定杂波的零频成分。

• 光电传感器在地下环境的局限性：

  • 原因及影响：传统光电传感器依赖可见光或红外光工作。在地下黑暗、灰尘、水雾、油污等环境中，光信号极易衰减、散射或被吸收，导致传感器无法正常工作或测量精度急剧下降。

  • 解决建议：

    • 避免单独使用：在地下环境中，光电传感器不应作为主要的航位推算速度传感器。

    • 与其他传感器融合：如果必须使用，可作为辅助传感器，在环境条件较好时提供额外信息。但更推荐使用雷达、声呐等不受光照和颗粒物影响的传感器。

4. 应用案例分享

• 矿井运输车辆速度监控：在矿井深处，运输车辆需要精确的速度控制以确保安全和效率。Ka频带雷达测速传感器能够提供非接触式的、不受黑暗和粉尘影响的对地速度数据，有效避免车轮打滑导致的误差，保障运输安全。

• 隧道掘进机位置跟踪：大型隧道掘进机在地下作业时，需要实时精确的位置和姿态信息来控制掘进方向。结合雷达测速、惯性导航和激光扫描数据，可以实现厘米级的精准定位，确保隧道按预定线路延伸。

• 地下物流机器人自主导航：在地下仓库或工厂中，自主导航机器人需要高精度的速度和位置信息来完成货物搬运任务。雷达测速传感器提供可靠的速度数据，与地图匹配和惯性导航系统融合，使机器人在复杂多变的地下环境中实现稳定、高效的自主运行。

• 地下管线检测车速度与里程测量：用于检测地下管线故障的车辆需要准确记录其行驶里程和速度，以便将检测到的问题与精确位置关联。Ka频带雷达传感器提供的对地速度数据，能有效提高检测数据的定位精度。