Automotive Speed Estimation: Sensor Types and Error Characteristics from OBD-II to ADAS

要約

最新の路上ナビゲーション システムは、慣性航法システム (INS) および全地球航法衛星システム (GNSS) との速度測定の統合に大きく依存しています。
テレメトリベースのアプリケーションは通常、オンボード診断 II (OBD-II) システムから速度データを取得します。
ただし、速度を導き出す方法や車輪速度の測定に使用されるセンサーの種類は車両によって異なります。
これらの違いにより、ナビゲーションおよび自律性アプリケーションで考慮する必要があるさまざまなエラー特性が生じます。
このペーパーでは、標準的な自動車システムで採用されているさまざまな速度検知技術と、先進運転支援システム (ADAS)、自動運転 (AD)、測量など、より高いレベルの自動運転向けに設計された先進システムで使用されている代替技術を検討することで、このギャップに対処します。
アプリケーション。
車両の速度センサーの種類を識別する方法を提案し、その誤差特性を正確にモデル化するための戦略を提示します。
私たちのアプローチを検証するために、カナダのオンタリオ州トロントとキングストンの都市環境で実施された 3 つの長い実際の道路軌跡からデータを収集して分析しました。
この結果は、複数のセンサー モダリティを統合してより正確な速度推定を達成することの重要な役割を強調しており、これにより、特に GNSS が拒否された環境での自動車のナビゲーション状態推定が向上します。

要約(オリジナル)

Modern on-road navigation systems heavily depend on integrating speed measurements with inertial navigation systems (INS) and global navigation satellite systems (GNSS). Telemetry-based applications typically source speed data from the On-Board Diagnostic II (OBD-II) system. However, the method of deriving speed, as well as the types of sensors used to measure wheel speed, differs across vehicles. These differences result in varying error characteristics that must be accounted for in navigation and autonomy applications. This paper addresses this gap by examining the diverse speed-sensing technologies employed in standard automotive systems and alternative techniques used in advanced systems designed for higher levels of autonomy, such as Advanced Driver Assistance Systems (ADAS), Autonomous Driving (AD), or surveying applications. We propose a method to identify the type of speed sensor in a vehicle and present strategies for accurately modeling its error characteristics. To validate our approach, we collected and analyzed data from three long real road trajectories conducted in urban environments in Toronto and Kingston, Ontario, Canada. The results underscore the critical role of integrating multiple sensor modalities to achieve more accurate speed estimation, thus improving automotive navigation state estimation, particularly in GNSS-denied environments.

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