“北云科技CEO向为：车规级高精度组合导航芯片与深耦合算法”

9月13日，由格什塔特主办的2021第三届自动驾驶地图与定位大会隆重召开。 此次大会旨在聚集汽车地图定位领域的优秀技术专家，共享自动驾驶地图定位行业的最新应用情况、现实挑战、创新理念和未来技术趋势等。 以下是北云科技首席执行官在这次大会上的发言。

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各位嘉宾，大家好。 我是湖南北云科技首席执行官的意向，今天很荣幸在这里和大家进行一点技术交流和探讨。 上午也听了很多演讲，大家就高精度定位做了很多分享。 让我从其他几个方面，对高精度的定位芯片和深度耦合算法、车的规格水平的功能安全相关的行业做一点简单的介绍。

首先，让我介绍北云科学技术。 我们专注于为自动驾驶车提供高精度的定位处理方案，为智能车提供可靠的全场景厘米级定位，基于自研究芯片提供多源融合高精度的定位处理方案。 我们的企业在湖南长沙。 我们的创始团队8年前进行了北斗卫星导航系统的建设，团队6名博士也获得了4个科技进步一等奖。 都在北斗卫星导航系统的建设过程中做出了贡献，并得到了一些赞同。

企业在车载行业中，主要在后装行业有很多应用，应该是世界上少数在车载行业有大规模高精度应用的公司之一。 在全国30多个省市、40多个城市的数千个考场和教习所，我们宣传的产品都在使用。 现在，年轻人取得驾照后，我们宣传的产品就会被使用。 北斗高精度首先应用于汽车教课，教课考试主要用于感知，评价学生考试是否正确。 自动驾驶通常是感知、决定和控制。 事实上，我们会测试前两个部分，评估这个学员是否按黄线，停车是否整齐，超车是否符合规范。 所有这些都需要精确定位到几厘米。 除此之外，我们在全国各地的robotaxi都有广泛的应用，例如上海、广州、深圳都有我们宣传的产品。

我们的企业还有一个优势。 相关芯片全部自主开发，组合导航中有三个重要的东西。 rtk芯片(基带、新闻解决方案芯片)计算力和imu )，这三者都是自主开发的，并且按照车规和功能安全标准进行，获得了两个集成电路的布局设计注册证书和30多个国家发明专利。

据同一产品介绍，从几年前开始，高精度的组合导航产品也瞄准了国际上十几万的产品，从十几厘米的大小进化到现在的3×4厘米的大小，集成度不断提高。 我认为将来组合导航的趋势有可能集成在域控制器之上。 虽然至今仍按ecu分离，但将来会集聚在ecu或相关集聚体上，给车的ecu带来负面影响，减少线束。 现在，30×40模块与整个单元等同。

下面介绍组合导航的应用。 高精度组合导航是智能车未来所需的传感器。 他可以有效地作为地图、激光雷达、照相机等的定位方法进行补充。 特别是在这些情况下，激光雷达需要丰富的环境特征和大量的点云数据或特征数据，因此对测绘的要求比较高。 但是，很多二线城市可能没有这些地图。 在封闭场景中可能有地图。 公共道路上缺乏这些数据。

视觉定位对环境的要求也很高，在逆光条件下包括下雪浓雾等在内，定位精度会大幅降低，所以可以通过高精度的组合导航来弥补这一部分。 通过高精度的组合导航，还可以降低点云地图的实时性要求。

高精度定位与高精度地图相结合，可以比较有效地提高驾驶体验，如网关预判、弯道、危险道路、有信号灯的位置识别等，降低对视觉计算力的要求。 由于rtk定位可以逆向校正imu参数，因此可以降低imu的要求。

组合导航、卫星导航、惯性导航相结合，是所有传感器发生故障时的最后一道屏障，无论是视觉、激光还是其他导航，都需要接受外部导航。 另一方面，惯性导航是全自主导航，所以以前经常用于潜水艇和导弹，现在用于汽车上是自动驾驶最后的安全屏障，即使所有传感器发生故障也能保持精度。

接下来，我们来说明我们的优势，也就是深度耦合导航。 我听说了很多大家的用语，但是批量应用还很少。 rtk芯片是目前能够进行深耦合导航的少量芯片之一，具有将imu数据用于跟踪组辅助的优点。 由右图可知，蓝色部分是普通卫星导航基带芯片输出的观测，通常在反射剧烈或信号质量差的情况下，我们的观测信号质量会大幅降低，一旦降低，组合导航就会产生错误或无法固定。 如果我们能把imu数据用于辅助观察测量，我们就能比较有效地大幅提高测量比率。

后来进行了实测，深耦合导航性能在同等条件下，误差减少了4-5倍。 在这样的环形和高架线路上，卫星经常解锁、重组，无法达成rtk的固定解。 以前流传下来的松散耦合导航基于位置域的组合，rtk必须得到可靠稳定的结果。 如果不能固定解，误差就有几米到几十米，不能保证组合导航的精度。 但是，通过深入结合，即使在只能看到两颗星星的情况下，也能够保证组合导航的观测精度。 当然，前提是这两颗星非常好，也没有很大的多路径误差。 此时，通过深入结合可以输出比较好的观测。

关于利用深耦合和通常的技术进行抗干扰的功能，这里介绍一般的干扰。 噪声其实比较常见，也是影响我们自动驾驶功能安全的重要部分。 干扰信号比较常见，如果高速大家监控，经常会遇到干扰信号。 因为现在很多市场上100美元以上可能就能买到干扰波器。 很多人买干扰波器是为了隐私。 例如，一些租车企业坐在汽车里，都有gps追踪器。 另外，卡车司机不想让别人知道自己的日程安排。 此时，干扰波器会干扰周围100米左右的位置。 这是我们实测的，在有干扰的情况下，我们的精度会继续维持下去。

抗干扰是普通的噪声性，除此之外还有欺骗噪声。 在中东，一些人通过欺骗干扰将目标无人机引诱到特定的地方以实现特定的军事目的。 右下方是我们借来的诈骗干扰源，在长沙地区进行了测试。 红色地区是欺诈干扰源模拟的问题。 我们有很多卫星导航接收机通常没有这个功能。 通常由干扰源传送到虚拟位置。

除此之外，从深耦合导航的性能实测来看，通常的组合导航在空广阔的情况下比较好，但在城市峡谷中空较高，而 这是比较表现性能的测试数据。 观看视频(并木大街、城市峡谷、地下车库、高架环礁场景、隧道场景)。

—虚拟现实

据我了解，目前许多自动驾驶、高精度定位首要应用于高速公路和城市高速公路，但未来将逐渐普及到城市道路。

车库里误差发散有一个好处。 转圈时的误差基本上不特别发散。 和隧道的情况还不一样。 因为连接车载车轮速度计后的行驶距离比较准确，但组合导航的方向发散比较慢。 通常1-2秒以内姿势为0点几度的误差，行驶距离准确，基本上可以保证无信号下的导航精度。

高架桥对深度耦合的要求最高，经常失锁，重新补位，能看到的卫星也比较少。 在这种情况下，为了确保精度，必须尽量提高观测·测量的有效性比例，同时即使没有定位接口，也必须将信道观测数据和惯性感应组合起来，以提供高精度的位置。

这是长沙的营盘路隧道，进入和离开隧道的卫星信号会受到强烈的干扰。 这个时候一定要解决。 这条隧道大致会出现千分之一左右的误差，但是误差扩散得还很慢。

还有实测报告中的里程表数据。 这是8个场景的数据和1个测试报告，以及各种情况下的可用性指标。 基本上与视频相对应，但也有将其数字化的。 报告可以在这边的官网上下载。

解释一下这些指标，完备性应该在这个测试时间段输出100分，是否输出100分，可用性为0.29米的横向精度，cep95在95%以内会出现多少误差，车库内大致1-2公里的路可以达到水平rms1.7米的精度， 这条隧道长3.5公里，rms大致1米，基本上能达到千分之一以内的误差。

好的，谢谢。