2022年中国车载高精定位行业短报告

研究目的&摘要 摘要 研究目的 —— 自动驾驶已经成为未来新能源汽车演进的必然方向，目前行业内对自动驾驶车端的工作模块主要分为三类：感知层，决策层和控制层。感知层依赖于卫星定位、惯行定位、环境感知等定位技术，来感知外界、自己车辆状态。 本报告将对目前市场集中主流定位技术进行介绍，并对车载定位行业需求进行分析； 同时结合分析，整合出车载高精定位产业链地图，并对高精定位产业进行剖析 当乘用车达到L3及以上自动驾驶水平，车辆必将拥有能够精准定位的装置。目前乘用车的定位精度普遍未能达到自动驾驶的要求，乘用车高精度定位应用属于从“0”到“1”的环节，是随着自动驾驶级别的演进，其重要性将将日益增强，是自动驾驶的必要前置条件 此研究将会回答的关键问题： ①现如何行业内有哪几种主流定位技术存在？ 目前行业内共识的组合方案的是由GNSS单元、RTK定位确定绝对位置，IMU来确定相对位置，同时，高精地图与激光雷达、摄像头等感知设备用于环境感知。车辆从“GNSS+RTK+IMU”定位组合中获得车辆位置的预测值，从高精地图中获取该位里附近的环境特征，之后将扫描识别的环境特征与高精地图记述的环境特征做匹配融合，获取车辆当前场景下精确的位置信息。各工作单元之间信息相互耦合，结果又相互冗余，从而保障了定位的精度和可靠性。 ②各种定位技术优劣势如何？ ③如何形成汽车的高精定位方案？ ④高精度行业未来发展趋势如何？ 名词解释TERMS GNSS：GlobalNavigationSatelliteSystem全球卫星导航系统IMU：InertialMeasurementUnit惯性测量单元 DR：DeadReckoning航迹推算 TCM：TightlyCoupledAlgrithm紧耦合算法LCA：LooseCoupledAlgrithm松耦合算法 OSR：ObservationSpaceRepresentation观测空间域 SSR：StateSpaceRepresentation状态空间域PL：ProtectionLevel AL：AlarmLimit Fix：固定解Float：浮点解 GT：GroundTruth真值设备 CEP：CircularErrorProbable圆概率误差 汽车为什么需要高精定位？ 从电动化到智能化再到网联化已经成为了汽车形态发展的行业共识，汽车从辅助驾驶向自动驾驶演进，位置信息是实现自动驾驶的关键要素，高精定位功能模块起到不可或缺的作用 自动驾驶系统车端硬件架构 头豹洞察 自动驾驶已经成为未来汽车演进的必然方向，目前行业内对自动驾驶车端的工作模块主要分为三类：感知层，决策层和控制层。感知层依赖于卫星定位、惯行定位、环境感知等定位技术，来感知外界、自己车辆状态，是自动驾驶的前置条件 环境感知系统 定位导航系统 路径规划系统 网联化 自动驾驶 雷达传感器 图像摄像头 激光测距仪 卫惯定位系统 车辆数据采集 高精电子地图 感知 信息处理系统 规划决策系统 路径规划 车辆数据及控制命令收发 辅助驾驶 智能化 决策 中央处理单元 数据传输总线 当乘用车达到L3及以上自动驾驶水平，车辆必将拥有能够精准定位的装置。目前乘用车的定位精度普遍未能达到自动驾驶的要求，乘用车高精度定位应用属于从“0”到“1”的环节，是随着自动驾驶级别的演进，其重要性将将日益增强。 运动控制系统 辅助驾驶系统 速度控制系统 应急制动系统 自动泊车系统 转向控制系统 换挡控制系统 控制 电动化 油门系统 制动系统 … 限速识别系统 油门机构 制动机构 转向机构 换挡机构 高精定位技术——卫星信号定位 高精定位按照实现方式不同，主要分为卫星信号定位、惯性定位和环境特征相对定位三种；GNSS+RTK方案卫星定位是最成熟的定位方法，但是也存在频率较低和特定环境信号缺失的劣势 传统卫星定位技术原理 RTK定位技术原理 卫星误差 大气误差 多路径误差 参考基准站 通讯基站 用户站 基准站将卫星定位结果与已有精确坐标比对，计算此时该区域卫星定位综合误差 基准站将该误差数据发送给附近的流动终端（附近20~40km区域内误差基本一致） 卫星信号定位主要基于全球卫星导航系统（GNSS），GNSS定位的基本原理是利用卫星至地面接收站的距离，通过距离交会的方式来确定地面的位置，定位时通常需要四颗卫星同时观测，其中三颗卫星用于确定三轴坐标分量，还有一颗用于计算时间修正量。 通常，GNSS在应用中卫星信号传输会受到“卫星误差、电离层/对流层误差、多路径误差和设备误差”等各种误差，导致数据结算不准确，从而定位不准。为了提高定位的精度，GNSS应用中衍生出了实时载波相位差分技术RTK（Real-timekinematic）。 流动站收到误差数据，矫正自身卫星定位结果，实现厘米至亚米量级定位精度 实时载波相位差分技术（RTK）的实现的先决条件是基准站和用户站必须是观测的同一组卫星，适用于用户与基准站间距离在100km以内的情况，其核心是利用误差在时间和空间上的相关性，实现误差抵消，也就是说基准站的覆盖度与定位精度相关。 实现方式 技术延伸 除了RTK以外，卫星定位技术中还有RAC技术，能通过多阵列天线接受GPS信号，再通过算法提高精度。其相对于RTK成本低，无需拆分修正数据支持，但由于技术属于较新范畴，还在市场验证阶段。 高精定位技术——惯性定位 惯性导航能为系统通过连续测得运载体角速度和线速度并进行积分运算即可连续、实时预测运载体的当前位置，具备不与外界交互而独立自主独立工作的能力；从结构上来看，惯性导航又分为平台式惯性导航和捷联式惯性导航 捷联式惯性导航 惯性导航系统（INS）基于牛顿经典力学理论，是一种利用惯性敏感器件（陀螺仪与加速计等）、基准方向及最初的位置信息来确定运载体在惯性空间中的位置、方向、速度和姿态，输出完备的六自由度数据。INS不依赖于外部信息，不向外辐射能量，所以具备不与外界交互而独立自主独立工作的能力。从结构上来看，惯性导航分为平台式惯性导航和捷联式惯性导航。 位置信息 导航计算机 控制显示 加速度计 姿态矩阵 速度信息 陀螺 姿态矩阵计算 平台式惯性导航 姿态和方位 姿态角计算 位置信息 加速度信息 数学平台 加速度计 导航计算机 控制显示 速度信息 实现方式 捷联惯导系统采用数学算法确定导航坐标系，即加速度计和陀螺仪直接安装在运载体上，得到信息量之后通过数学平台确定运载体的速度、位置以及姿态等航向信息。 陀螺 陀螺施矩信息 稳定回路 稳定平台 控制平台信息 平台式惯导 捷联式惯导 捷联式结构简单、体积小、维护方便，但陀螺仪和加速度计若工作条件不佳，会降低仪表的精度 平台能直接建立导航坐标系,计算量小，容易补偿和修正仪表的输出,但结构复杂，尺寸大 惯性导航系统采用物理平台模拟导航坐标系统，将加速度计安装在由于陀螺仪控制的稳定平台上，输出的信息由导航计算机计算航行器位置、速度等导航信息及陀螺的施矩信息。陀螺在施矩信息作用下，通过平台稳定回路控制平台跟踪导航坐标系在惯性空间的角速度。而航行器的姿态和方位信息，则从平台的框架轴上直接测量得到。 实现方式 按照目前的市场发展趋势来看，惯性测量传感器在不断地向轻量化，小型化方向发展，捷联式惯性导航正逐渐成为了主流。 高精定位技术——环境特征匹配定位 环境特征匹配定位主要是用车载摄像头、激光雷达等传感器，感知周边环境相对定位，用观测到的特征和数据库里的语义地图或特征地图进行匹配，得到车辆的相对位置和姿态 环境特征匹配定位实现范围 环境特征匹配定位主要基于相机的平面影像（图片）和激光扫描雷达（LiDAR）的三维影像（点云），通过实时感知测量提取环境特征，并与预先采集制作的基准数据进行匹配，从而获取确定自动驾驶车辆的当前位置的一种定位方式。主要分为点云匹配和视觉定位两大技术路线。 头豹洞察 环境特征匹配定位获取是车辆的相对位置，类似于人类驾驶员在驾驶车辆时用眼观察周围场景，物体，以确定位置。同理，高清摄像头、雷达等感知设备“替代人眼”获取周围场景内物体的图像或反射信号，将其与事先采集的高精度地图数据进行匹配，从而获得车辆当前精确位置。但特征和数据库里的语义地图或特征地图的基准数据的准确与否直接影响到了环境特征匹配定位的准确性。 实现环境特征信息采集的四种传感器 超声波雷达 毫米波雷达 车载摄像头 激光雷达 通过激光发射和接收装置，基于ToF/FMCW原理获得目标物体位置和速度等特征数据； 利用毫米波测定和分析反射波，根据多普勒效应以及天线的阵列方式实现速度和方位的测量； 向外发送超声波，利用接收时的时间差来测距； 摄像头采集外部图像，利用算法进行识别； 测距范围一般0.3–2. 0m ，法雷奥断句超声波雷达覆盖范围可达2– 4m ； 摄像头根据应用位置不同视场角可变度以及测距有差别，测距一般在50– 250m 范围内，视场角30–140°。 探测距离100– 250m ，水平视场角最大为360°，垂直视角20-70°，可用于障碍物检测，车道线检测等； 测距一般在60- 250m 范围内，可用于自适应巡航控制、前向防撞报警、盲点检测、辅助停车、辅助变道等； 三种定位方式各有优劣，单独使用难以满足高精定位全面性需求 卫星定位，惯性定位，环境感知定位三种定位方式由于实现的方式不同，在不同能力范围各有优劣势，单独的定位方式方案难以满足自动驾驶对高精定位的需求 头豹洞察 高频低延迟，需要毫秒级别的时间延迟，实时传输车的位置 对车辆来说，要实现L3及以上级别要求的自动驾驶，定位功能工作模块需要在面对不同复杂场景下还能够实现全方位，高频率，低延时，高精度的定位服务 亚米级至厘米级精度，需要精确到车在车道线以及相对于其他物体的具体位置 传统驾驶 自动驾驶 以卫星定位、惯性导航定位以及环境特征匹配定位由于技术各有优劣，单独使用某种技术的定位方案难以保证高精定位系统的鲁棒性。出于系统安全性和单一定位方式局限性考虑，行业倾向于采用组合定位来实现高精度定位。 惯性定位 卫星定位 环境特征定位 可实时获得周围环境的3D信息 不依赖于外部信息，也不向外部辐射能量的自主式系统 全天候、全天时、绝对位置准确 不易受外界环境干扰数据更新频率高，且短期精度和稳定性好 摄像头和各种雷达获取的特征信息的准确度受到天气，环境，光线影响大 依赖卫星信号，在卫星信号丢失时无法定位 GNSS信号更新频率低，不能满足实时定位的需求 对环境变化的鲁棒性差，所以前期需要大量的数据验证去尽可能覆盖各种特征信息，单方案实现难度大 由于导航信息经过积分而产生，定位误差随时间而增大 RTK技术的适用范围限制于地基信号增强站的覆盖度 使用之前需要较长的初始对准时间 多技术组合定位逐渐成为趋势方案 随着自动驾驶等级不断提高，高精定位成为了必要性需求，将卫星定位、惯性定位、环境感知三种主流定位技术优势互补，形成深层次多技术融合方案逐渐成为了高精定位方案演进趋势；目前市场是最广泛应用的卫惯组合定位方案 自动驾驶的导航规划可以主要分为三个阶段：路线级规划、车道级规划和自动驾驶。路线级规划是通过电子导航地图确定具体行驶路线，导航内容有交通方式、路线距离、交通状况等，是从点到点的粗略规划；车道级规划是需要根据给定的路线确定具体的形式方案，包括车辆起步和停止、速度限制、车道保持与变道、车道坡度等；自动驾驶则是系统根据具体的行驶方案控制汽车。 在路线级规划之后的发展阶段，高精定位需求是显而易见的。目前行业内共识的组合方案的是由GNSS单元、RTK定位确定绝对位置，IMU（惯性测量单元）确定相对位置，同时，高精地图与激光雷达、摄像头等感知设备用于环境感知。车辆从“GNSS+R