地下车辆在无GPS环境下，如何实现厘米级定位精度的航位推算？【高精度测速，多传感器融合】

1. 地下车辆航位推算的基本结构与技术要求

想象一下，地下车辆在隧道、矿井或大型地下仓库里穿梭，这里没有我们习以为常的GPS信号。在这种“失联”的环境下，车辆要准确知道自己在哪里、往哪里走、速度多快，靠的就是一套叫做“航位推算”的技术。它就像是车辆的“盲人拐杖”和“内部地图”，通过不断测量自身运动来估算位置。

对于地下车辆的航位推算来说，速度测量是其中最核心、最基础的一环。车辆的速度测量是否准确，直接决定了它能推算出多远的距离，进而影响到最终定位的精度。举个例子，如果车辆的速度传感器每次都比实际速度多报10%，那么它推算出来的行驶距离就会越来越远，最终导致车辆“迷路”。

因此，地下车辆对速度测量有着非常严苛的技术要求：

• 高精度： 必须尽可能精确地测量车辆的真实地面速度，哪怕是微小的误差也会在长时间行驶中累积成巨大的定位偏差。

• 实时性： 速度数据需要快速更新，才能让车辆及时调整行驶状态，尤其是在需要精细控制或紧急避障的场景。

• 鲁棒性： 要能抵抗各种恶劣环境的干扰，比如地面的湿滑、崎岖，空气中的灰尘、水汽，以及车辆自身的振动、冲击等。

• 非接触性（优先）： 如果能不依赖车轮与地面的直接接触来测量速度，就能避免车轮打滑、磨损、胎压变化等因素带来的误差。

2. 地下车辆速度监测参数与评价方法

在评估地下车辆的速度测量技术时，我们主要关注以下几个关键参数和它们的评价方法：

• 速度精度： 这个参数指的是传感器测量到的速度值与车辆实际真实速度之间的差异大小。我们通常用百分比误差或者绝对误差来表示，比如“±0.1%”或“±0.1 km/h”。精度越高，说明传感器越“靠谱”，它给出的速度数据就越接近真实情况，对航位推算的支撑作用也越强。

• 响应时间/数据更新率： 这指的是传感器从接收到速度变化到输出新速度数据所需的时间，或者单位时间内可以输出多少次速度数据。比如“20 Hz”意味着每秒能更新20次数据。对于需要频繁启动、停止、加速、减速，或者进行精细运动控制的车辆，高的更新率至关重要，它能让车辆的控制系统更及时地“感知”到速度变化并做出反应。

• 量程： 这是指传感器能够准确测量的最低和最高速度范围。例如，“0.8 km/h至200 km/h”。车辆在不同工况下速度可能差异很大，传感器需要能覆盖其整个工作速度范围。

• 抗环境干扰能力： 这个指标衡量传感器在各种恶劣工况下（如高低温、高湿度、大量灰尘、强振动、冲击）保持正常工作的能力。通常通过设备的防护等级（如IP代码）和工作温度范围来体现。例如，IP67意味着防尘且能在短时间浸入水中工作，而宽泛的工作温度范围则能确保传感器在地下环境中极端冷热条件下也能稳定输出。

• 长期稳定性： 指传感器在长时间连续运行后，其测量性能（如精度、重复性）是否依然保持一致。有些传感器在使用一段时间后可能会出现性能漂移，导致测量结果不再准确，这在需要长期部署的应用中是个大问题。

3. 实时监测/检测技术方法

3.1 市面上各种相关技术方案

在地下车辆的航位推算中，为了获取车辆的速度信息，目前市面上有多种不同的技术方案，每种方案都有其独特的工作原理、优缺点和适用场景。

3.1.1 雷达多普勒测速技术

雷达多普勒测速技术，就像是一位“看不见的眼睛”，它通过发射和接收电磁波来非接触地测量物体的真实地面速度。它的核心是利用“多普勒效应”这一物理现象。

工作原理与物理基础：想象一下救护车从远处驶来，警报声听起来尖锐，驶过你身边后，声音突然变得低沉。这就是多普勒效应——声源或观察者相对运动时，接收到的声波频率会发生变化。雷达多普勒测速正是利用电磁波的这种特性。传感器会持续发射固定频率的电磁波（比如24 GHz的微波），这些电磁波碰到地面后会散射回来。如果车辆正在运动，那么地面相对传感器也在运动，散射回来的电磁波的频率就会发生改变，这个改变就是“多普勒频移”。传感器接收到这个带有频移的信号后，会将其与原始发射信号进行比较，从而计算出这个频移量。车辆的速度 $v$ 与多普勒频移 $f_d$ 之间存在如下关系：

$f_d = frac{2 cdot v cdot f_c cdot cos( heta)}{c}$

其中：* $f_d$ 是多普勒频移（接收频率与发射频率的差值）。* $v$ 是物体（这里指车辆）相对于传感器的速度。* $f_c$ 是雷达发射波的中心频率。* $c$ 是电磁波在介质中的传播速度（在空气中近似为光速）。* $ heta$ 是雷达波束方向与物体运动方向之间的夹角。

通过精确测量 $f_d$，并已知 $f_c$、$c$ 和 $ heta$，我们就能反推出车辆的真实速度 $v$。这种技术最显著的特点是非接触式测量，它直接测量车辆相对于地面的速度，因此不受车轮打滑、轮胎磨损、胎压变化等传统接触式速度测量方法常见的问题影响。就好比我们不用去管车轮转了多少圈，直接看车辆整体在地面上移动的速度。

核心性能参数：典型的雷达多普勒测速传感器通常能提供较高的精度，测量误差在0.1%到1%左右。它的响应时间也很快，数据更新率可以达到20 Hz甚至更高，确保了实时性。测速范围通常很广，可以从较低的速度到高速，例如0.5km/h到200km/h。

技术方案的优缺点：* 优点： * 高精度真实地面速度： 不受车轮打滑、轮胎周长变化、轮胎下沉等因素影响，测量的是车辆的真实运动速度。这对于航位推算而言是巨大的优势，因为它消除了传统方法的一个主要误差源。 * 非接触式： 没有机械磨损，维护成本低，寿命长。 * 环境适应性强： 雷达波穿透性好，不易受灰尘、烟雾、雨雪等恶劣环境条件的影响，能在地下、隧道等复杂环境中稳定工作。 * 安装灵活： 可以与被测物体平行安装，对安装角度和距离有一定容忍度。* 局限性： * 可能对光滑或特定材质的表面反射信号效果不佳。 * 测量精度可能受到车辆姿态（俯仰角）变化的影响，因为这会改变雷达波束与地面夹角 $ heta$。 * 相比简单的编码器，成本通常较高。

3.1.2 惯性导航系统（INS）技术

惯性导航系统（Inertial Navigation System, INS）就像是车辆自带的一个“运动感知大脑”。它不需要任何外部信号，完全依靠自身内部的传感器来感知运动。

工作原理与物理基础：INS主要由三轴陀螺仪和三轴加速度计组成。* 陀螺仪测量车辆在三个方向（俯仰、滚转、航向）上的角速度，也就是车辆转动的快慢。* 加速度计测量车辆在三个正交方向上的线加速度，也就是车辆加速或减速的快慢。系统通过对陀螺仪数据进行积分，可以得到车辆的姿态（朝向）；对加速度计数据进行一次积分，可以得到车辆的速度；再进行一次积分，就可以得到车辆的位置。这是一个连续的数学推算过程。

核心性能参数：INS的性能主要取决于其内部陀螺仪和加速度计的精度。关键参数包括陀螺仪的偏差稳定性（如°/hr，表示每小时的漂移量）和加速度计的偏差稳定性（如mg）。高端惯导系统（如使用光纤陀螺FOG的）漂移小，短期内可以提供极高的速度和姿态精度。例如，陀螺仪偏差稳定性可达0.01°/hr量级。

技术方案的优缺点：* 优点： * 完全自主： 不需要外部信号，在GNSS信号中断或无信号的地下环境仍能独立工作。 * 抗干扰能力强： 不受电磁干扰、光学遮挡等影响。 * 提供全面信息： 不仅提供速度，还能输出姿态和位置信息。* 局限性： * 误差累积： 惯性传感器的固有误差会随时间不断累积，导致速度和位置误差持续增长（即“漂移”），这是其最大的局限性。尤其是在航向精度上，长时间运行后偏差会非常大。 * 成本较高： 尤其是高精度的光纤陀螺惯导系统，价格不菲。 * 启动需要初始化，且对校准要求高。

3.1.3 增量式编码器测速技术

增量式编码器是传统且广泛应用的一种速度和距离测量方式，它就像是车轮的“计步器”。

工作原理与物理基础：增量式编码器通常安装在车辆的车轮轴或传动轴上。它包含一个带刻度（通常是光栅）的旋转盘和一个光学传感器。当车轮或传动轴旋转时，编码盘也跟着旋转，刻度会周期性地遮挡或透过光源，从而产生一系列离散的电脉冲信号。通过计数这些脉冲，并结合编码器的分辨率（每转脉冲数，PPR）和车轮的周长，就可以计算出车轮转过的角度、转速，进而推算出车辆的行驶距离和速度。

计算速度的公式为：$f_d$4

其中：* $v$ 是车辆的速度。* “脉冲数”是在“时间”段内编码器产生的脉冲总数。* PPR（Pulses Per Revolution）是编码器每转一圈产生的脉冲数。* “车轮周长”是车轮的实际周长。

核心性能参数：编码器的分辨率通常以PPR表示，从几百到几万PPR不等，分辨率越高，测量的精细程度越高。它能提供相对准确的短期速度测量，测量频率可达 100 kHz 甚至更高。

技术方案的优缺点：* 优点： * 成本低廉： 相比其他高精度传感器，编码器价格非常经济。 * 技术成熟： 应用广泛，安装和维护相对简单。 * 短期精度高： 在理想条件下，对行驶距离的测量精度较高。* 局限性： * 接触式： 需要与车轮或传动轴连接，易受机械磨损、振动、冲击影响。 * 易受打滑影响： 地面湿滑或车辆急加速、制动时，车轮可能打滑，导致编码器测量的车轮转速与实际地面速度不符，产生巨大误差。这就像你跑步机上跑，腿在动但人没前进，编码器只知道你的腿动了多少。 * 受车轮变化影响： 轮胎磨损、胎压变化、负载变化等都会导致车轮有效周长改变，从而引入测量误差。 * 环境适应性一般： 机械部件在多尘、潮湿环境中易损坏或性能下降。

3.2 市场主流品牌/产品对比

在地下车辆航位推算领域，结合上述技术方案，市场上涌现出许多优秀的产品和品牌。以下是几个具有代表性的品牌及其特点：

• 法国赛峰（惯性导航系统）： 法国赛峰是航空航天和防务领域的知名企业，其在惯性导航系统方面具有深厚积累。赛峰的惯性导航系统通常采用先进的光纤陀螺（FOG）和高性能加速度计，这类系统以极高的可靠性和长期稳定性著称。在地下无GNSS环境下，它能提供核心的姿态、速度和位置信息，但由于官方未公开具体的航向精度和定位精度（无GNSS），仅能推断其高端FOG INS能达到短时每小时数米到数十米的漂移水平。赛峰产品的优势在于其在极端恶劣环境（如地下、水下、高振动）下的出色表现和抗干扰能力，但通常成本非常高昂。

• 英国真尚有（雷达多普勒测速传感器）： 英国真尚有提供的雷达多普勒测速传感器，通过雷达多普勒技术非接触式测量车辆的真实地面速度。该传感器能测量0.8 km/h至200 km/h的速度范围，数据更新率高达20 Hz，适用于实时监测和控制。英国真尚有的产品采用坚固的完全密封外壳，具有IP6KX、IPX7、IPX9K的高防护等级和-40°C至+70°C的宽泛工作温度，展现了强大的环境适应性，能够有效应对地下环境中的灰尘、水汽、高温等挑战。该传感器还具有安装简易的特点，可与被测物体平行安装，其输出信号符合DIN 9684 / ISO 11786标准，每米可输出130个精确脉冲。与传统接触式方法相比，它不受车轮打滑、轮胎周长变化和轮胎下沉等因素的影响，提高了速度测量的精度和鲁棒性。

• 芬兰惯性感知公司（MEMS惯性导航系统）： 芬兰惯性感知公司专注于紧凑型、高性能的MEMS惯性传感器和导航系统。其产品集成了高精度的MEMS陀螺仪和加速度计，通过融合算法输出姿态、速度和位置。该系统在恒温下的陀螺仪偏差稳定性为1.5 °/hr，加速度计偏差稳定性为0.05 mg，并提供高达1 kHz的数据更新率。它的优势在于体积小、重量轻、功耗低，在保持较高精度的同时具备成本优势，非常适合空间受限的地下车辆作为主航位推算传感器，但MEMS惯导的长期漂移相比FOG仍是一个需要解决的问题。

• 意大利宜科（增量式编码器）： 意大利宜科作为工业自动化传感器领域的知名品牌，其增量式光电编码器产品以高精度和高可靠性著称。EL58C系列提供1000 P/R的分辨率，最高频率100 kHz，防护等级达到IP66。编码器的核心优势在于其提供精确的车轮转动数据，为航位推算提供最基础的里程计数据。它成本较低，易于集成，但在地下车辆应用中，其接触式测量原理使其容易受到车轮打滑、磨损以及恶劣环境（如泥水、碎石）的物理损伤和测量误差影响。

• 德国西克公司（2D激光扫描仪）： 德国西克公司是工业自动化传感器领域的全球领导者，其2D激光扫描仪采用飞行时间（TOF）原理进行距离测量。它可以在270°范围内生成环境点云数据，测量范围达0.05米至25米，扫描频率15 Hz，防护等级IP67。虽然它本身不直接测量速度，但通过实时地图构建（SLAM）和环境感知，可以为地下车辆提供强大的定位辅助和修正数据，从而间接优化航位推算中的速度和位置精度。它的优势在于坚固耐用，能提供高精度的非接触式环境感知，但SLAM计算对处理器要求较高。

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

在为地下车辆选择速度测量设备或传感器时，需要综合考虑多个技术指标，因为它们直接影响航位推算系统的整体性能和可靠性。

• 精度与分辨率：

  • 实际意义： 精度是衡量测量结果与真实值接近程度的关键。对于航位推算，哪怕是微小的速度误差，经过长时间的累积也会导致巨大的位置偏差。分辨率则决定了传感器能感知到多小的速度变化。

  • 影响： 精度不够会导致车辆在“地图”上越走越偏；分辨率低则可能错过细微的速度变化，影响动态控制的平滑性。

  • 选型建议： 如果对定位精度要求极高（如隧道掘进机），应优先选择高精度非接触式传感器（如雷达多普勒）或高端惯导。对于一般工业车辆，结合预算考虑，编码器可能在短期内满足精度需求，但需搭配其他传感器修正长期误差。

• 环境适应性（防护等级、工作温度）：

  • 实际意义： 地下环境通常多尘、潮湿、温差大、振动冲击频繁。传感器的防护等级（如IP67、IP69K）和宽泛的工作温度范围决定了它能否在这些恶劣条件下稳定工作。

  • 影响： 防护不足会导致传感器进水、进灰甚至损坏；温度超出范围会造成测量漂移或失效。

  • 选型建议： 必须根据地下环境的具体恶劣程度选择对应防护等级的传感器。例如，有大量冲洗水的环境需要IPX7或IPX9K防护；高温矿井需要能承受更高温度的产品。雷达多普勒传感器通常在环境适应性上表现出色。

• 响应时间/数据更新率：

  • 实际意义： 传感器输出新速度数据的频率。高的更新率意味着能更快地捕捉到车辆的速度变化。

  • 影响： 响应时间慢会导致控制系统滞后，车辆反应不及时，尤其是在需要快速避障或精确路径跟踪时。

  • 选型建议： 对于高速运动、需要实时闭环控制或动态性能要求高的应用（如AGV、高速检测车），应选择更新率至少20Hz甚至更高的传感器。

• 测量原理（接触/非接触）：

  • 实际意义： 接触式（如编码器）依赖物理连接，非接触式（如雷达多普勒、惯导）则不依赖。

  • 影响： 接触式容易受机械磨损、打滑、轮胎特性变化影响，带来固有误差；非接触式则能避免这些问题，但可能受表面反射或自身漂移影响。

  • 选型建议： 地下环境地面复杂多变，优先推荐非接触式传感器以避免打滑误差，从而获得更真实的地面速度。如果必须使用接触式编码器，需考虑多传感器融合以修正其不足。

• 成本与集成难度：

  • 实际意义： 传感器的采购价格、安装复杂性、与现有系统兼容性、功耗等都是实际项目需要考量的因素。

  • 影响： 成本过高可能超出预算；集成难度大则会延长开发周期、增加实施成本。

  • 选型建议： 综合考虑性能和预算，选择性价比最高的方案。对于复杂的航位推算系统，通常需要多传感器融合，这意味着可能需要投入更多在软件算法和系统集成上。

总而言之，在地下车辆的航位推算中，单一的传感器往往难以满足所有要求。多传感器融合是当前的主流趋势，即结合不同传感器的优势来弥补各自的不足。例如，将雷达多普勒测速传感器与惯性导航系统（IMU/INS）结合，可以利用多普勒雷达提供的高精度真实地面速度来校正惯导系统的长期漂移，从而获得更鲁棒、更精准的定位和速度信息。

3.4 实际应用中可能遇到的问题和相应解决建议

在地下车辆实际部署速度测量设备时，工程师可能会遇到一些常见的挑战，理解这些问题的原因并提前规划解决方案至关重要。

• 问题1：传感器在恶劣地下环境下性能下降甚至失效。

  • 原因： 地下环境往往充满灰尘、水汽、腐蚀性气体，温度波动大，车辆运行时的振动和冲击也远超常规环境。如果传感器未能达到相应的防护等级，或者其内部元件无法承受极端的温度、振动，就会导致测量精度降低，甚至彻底损坏。

  • 影响： 速度数据不稳定，出现跳变、缺失，导致航位推算误差急剧增大，车辆可能无法准确规划路径或进行安全作业。

  • 建议：

    • 选型阶段： 务必选择具有高防护等级（如IP67、IP69K）和宽泛工作温度范围的传感器，并且要明确其抗振动、抗冲击的具体指标。雷达多普勒传感器通常因其无机械活动部件和坚固的灌封设计而在这方面表现良好。

    • 安装维护： 确保传感器安装牢固，使用高质量的线缆和连接器。定期对传感器外壳进行清洁，清除表面附着的灰尘、泥浆，确保其光学或雷达窗口无遮挡。在极端振动区域可考虑加装减震垫。

• 问题2：接触式传感器（如编码器）因车轮打滑、磨损等导致速度测量不准确。

  • 原因： 地下地面可能湿滑、凹凸不平，或者车辆在急加速、急转弯时，驱动轮容易发生打滑现象。此外，长时间运行会导致轮胎磨损，改变车轮的实际有效周长，而编码器测量的是车轮的转动圈数，而不是车辆实际在地面上的位移。

  • 影响： 编码器反馈的速度值与车辆的真实地面速度不一致，尤其是在打滑严重时，会产生显著的累积误差，让航位推算结果偏离真实位置。

  • 建议：

    • 优先考虑非接触式： 尽可能选用雷达多普勒测速传感器这类直接测量真实地面速度的非接触式技术，从根本上规避打滑问题。

    • 多传感器融合： 如果必须使用编码器，建议将其与惯性导航系统或雷达多普勒传感器进行数据融合。利用非接触式传感器的数据来校正编码器的打滑误差，提升整体速度测量的准确性。

    • 定期校准： 对编码器进行定期校准，尤其是在轮胎更换或严重磨损后，重新测量车轮的有效周长。

• 问题3：纯惯性导航系统（INS）存在长期漂移问题。

  • 原因： 惯性导航系统通过对加速度和角速度进行积分来推算速度和位置。然而，惯性传感器（陀螺仪和加速度计）存在固有的微小偏差和噪声。这些微小误差在积分过程中会不断累积，导致随着时间的推移，惯导系统输出的速度和位置信息会逐渐偏离真实值，这就是所谓的“漂移”。

  • 影响： 短期内INS精度高，但长时间运行后，速度和位置误差会持续增大，最终可能导致车辆完全“迷失”。

  • 建议：

    • 外部辅助修正： 惯导系统几乎总是需要与其他传感器进行数据融合，以提供外部参考进行校正。例如，与雷达多普勒测速传感器融合，利用其提供的精确地面速度来限制惯导的速度漂移；或者与激光扫描仪、视觉里程计（VIO）等结合，通过匹配环境特征来修正位置误差。

    • 定期重置/校准： 在车辆能够回到已知起始点或通过其他手段（如人工介入）获取准确位置时，对惯导系统进行重置或校准，清除累积误差。

4. 应用案例分享

• 地下矿车与隧道掘进机： 在矿井和隧道施工中，精确的速度测量对于掘进机的姿态控制、开挖深度以及物料运输车辆的调度至关重要。雷达多普勒传感器能提供稳定的真实地面速度，确保这些重型设备在复杂的地下环境中安全、高效地运行，避免因打滑造成的路径偏差和效率低下。

• 地下物流AGV/叉车： 在大型地下仓库、地下停车场等无GPS信号的自动化物流场景中，无人驾驶的AGV或叉车需要精准的速度信息来进行自主导航和定位。多普勒测速传感器与惯导系统或其他定位技术融合，可以帮助这些车辆在狭窄通道和复杂路线上精确控制速度，实现货物的高效搬运和精确定位停靠。

• 铁路/轨道交通检测车： 用于检测地下或隧道内轨道状态的特种车辆，需要精确测量其相对于轨道的真实行驶速度。雷达多普勒测速传感器由于其非接触特性，能够避免车轮打滑或轨道条件变化对测速的影响，为轨道几何参数的准确测量和缺陷定位提供可靠的速度基准。

在实际应用中，选择合适的速度测量方案需要综合考虑车辆的具体应用场景、精度要求、环境条件以及成本预算。