智能出行，需要什么样的高精度定位？

4 月 18 日，上海车展将在上海国家会展中心举行。

作为展现汽车新变化、新动势的行业盛会之一，由于 2022 年北京车展缺席，今年的上海车展无疑是观察近两年汽车产业技术实力的最佳窗口，以及新技术发展与应用的风向标。

近年来随着自动驾驶加快商业化落地步伐，与智能化相关的产业链正遍地开花，激光雷达、高精度定位已逐渐成为行业的主流配置出现在车展当中。

激光雷达的火热不必多言，但钛媒体 App 注意到，随着智能驾驶风起，高精度定位这个原本暗藏于车内的“小透明”开始备受关注，逐渐成为智能电动车标配的关键零部件，包括蔚小理、奔驰、长城、长安等车企的主流车型都已配置。即将开始的上海车展上也将有高精度定位企业发布新产品、亮相新方案。

更为重要的是，近年来越来越多国产高精度定位供应商开始崛起，成为主机厂量产装车的选择。在技术和量产层面，一些本土厂商已能够与国外企业同台竞技。

一场关于高精度定位的竞赛正在拉开，这不仅是一场技术能力之争，也是量产应用的综合考核。“平衡”是发展智能汽车高精度定位这一关键零部件的关键词：它的性能要足够强大，也要考虑性价比和工程量，做出更优的选择。

没有高精度组合定位，谈不上安全

关于定位，简单理解就是载体所处位置的时空坐标，日常使用的导航、勘测、绘图、机械控制、建筑工程，甚至是地球科学等都有其身影。

随着智能驾驶时代逐渐来临，车辆行驶的安全性与定位密不可分，因为车辆一旦出现车道偏差，有可能导致事故发生。

智能驾驶对车辆定位的需求主要体现在四个方面——准确（精度）、可用、连续和完好性。智能驾驶水平越高，精度需求越高；可用、连续和完好性则是基于空间和时间的需求体现，要求定位在任何复杂场景、时刻、速度都要状态在线。

只有同时具备这四个特点的定位系统才称得上可靠，目前行业主流的做法是采用卫星导航、差分服务和惯性定位相结合的组合导航系统。

定位的实现首先离不开卫星，即包含了大多数人熟悉的 GPS、北斗、GLONASS、伽利略的 GNSS （Global Navigation Satellite System）全球定位系统。

定位系统能够通过车载 GNSS 模组和天线接收并处理卫星信号，解算出自车位置与速度信息，实现定位、导航、授时功能。其普通定位精度为 5-10 米，手机定位、车载导航等基本处于这一定位水平。

然而这一精度显然难以满足智能驾驶，特别是城市辅助驾驶功能对安全的要求。真正的“高精度”定位，是指绝大多数场景下车辆的定位精度要达到不超过 20 厘米。

因此，为了提升精度，RTK 实时动态载波相位差分技术被引入定位系统，通过建立多个基准站采集卫星数据发给控制中心，后者针对观测的所有卫星系统数据对接收到的数据进行筛选，再将剔除观测质量不佳后的差分数据传输给车端进行解算，从而消除 GNSS 的误差。

目前如中国移动、千寻位置、六分科技等都可以提供 RTK 数据服务。有了 RTK 技术加持，GNSS 定位精度有了质的提升，达到厘米级定位精度，基本能够覆盖大多数智能驾驶应用场景，例如高速辅助驾驶。

然而，即便实现了 GNSS 和 RTK 的结合，卫星定位却依然有个短板——其定位结果的可用性和准确性容易受不同季节太阳活动的强弱、不同月份可见卫星数量的多少、电磁干扰的强弱，以及场景对信号的遮挡等多方面影响。

这意味着，当智能汽车进入高楼林立的城市或隧道场景时，卫星定位存在失效的可能性，这显然阻碍了城市辅助驾驶的应用。

要克服这一长尾问题，在卫星定位系统之外，还需要引入惯性导航系统 INS。INS 系统主要由其核心硬件 IMU 担起定位重任，在智能汽车上所有可用的定位传感器中， IMU 是唯一一个不受外界环境影响，在各种天气、光照、路况条件下都能正常工作的传感器。在车辆行驶时，IMU 一直在“默默工作”，持续输出高频输出加表、陀螺数据，弥补 GNSS 更新低频率低和容易受复杂环境影响的短板劣势。

虽然好的 IMU 能够只身作战且功能性强大，但由于 IMU 定位是由解算模块进行积分运算得到，随着时间的增长，测量误差会被不断累加，因此无法长时间独当一面。

因此，为保证安全冗余，卫星导航、差分服务和惯性定位三者结合成为目前的主流方案，这种结合不是模块的简单组装，背后更深层、更重要其实是算法的融合。

高精度定位标准如何定义？“平衡”是关键

高精度组合定位路线成为行业共识，而更具体的技术方案，高精度定位供应商、智能驾驶方案商、主机厂基于市场角色、团队背景、技术能力、产品经验等交出了不同的答卷。

不同的答卷背后其实是各家厂商对高精度定位的思考，但从量产角度出发，“平衡”才是将这一高精技术推向应用层的关键要义。

软件算法就是个典型的例子。根据定位系统内模块的协作方式，业内将高精度组合导航算法架构分成松、紧、深耦合三种融合方式。无论何种耦合方式，技术考虑的是在满足全部工况定位要求的基础上，尽可能节约算力和成本。

目前行业内有企业采用松耦合加紧耦合融合的算法，根据实时场景，系统自主选择不同耦合方式，做到算力和精度的最佳平衡。

• 在松耦合中，GNSS 模块和 IMU 模块独立工作，GNSS 低频输出 RTK 定位结果，IMU 高频输出惯性测量结果，两者都将数据送入数据处理模块中；
• 紧耦合结构是将 GNSS 原始观测量（伪距、伪距率、载波相位）与 IMU 进行融合，能够在遮挡的情况下继续使用未被遮挡的 GNSS 信号更新；
• 深耦合则是利用 IMU 原始数据辅助 GNSS 信号捕捉跟踪，能够提高恶劣环境下载波相位、伪距等观测量的精度和连续性，减少观测量终端和跳变。

实际应用中，在开阔场景、无遮挡障碍路况，GNSS+RTK 定位的精度、可靠性表现良好，松耦合足以担当定位重任，更具性价比优势；在高架桥下、高楼密集区道路等半遮挡场景，紧耦合算法也能够更长时间输出正常可用的定位结果；而在全遮挡环境下（地库、隧道等），卫星信号丢失，三种耦合方式几乎没有差别，都只能依靠 INS，INS 中 IMU 的精度对定位结果起关键作用。

高精组合定位是一套组合拳，其整体等效的提升并不依赖于单个组件升级或是算法的极致优化，性能取决于组合内部相互融合、相互补充的“团队作战”成果，找到平衡点实现量产上车才是长远发展的关键。

这就要求厂商不能只关注单一器件的提升（以 GNSS 为例，市场上不缺高性能的 GNSS，高性能对应着高成本）。在汽车智能化变革推动下，辅助驾驶功能逐渐成为汽车标配，已经渗透到各级别车型。对主机厂和供应商来说，保证产品安全，满足用户真实需求才是根本，其思考的出发点其实是性能、品质、价格的平衡，不是追求单个成品的极致性能，而是做到性能一致、成本可控的车规级量产。

对供应商来说，这是对其研发体系、供应链、制造体系、交付体系、物流体系和现金管理体系整个组织能力的考验。一旦开始了交付，就有持续提升质量、产线能力、批量供货能力的机会，产品上车过程的 know how 也得以积累下来，为更大规模量产做足准备，实现效益与性能的平衡。

不止智能出行

从观星定位，到发明指南针、六分仪的工具，再到卫星定位和今日主流的组合导航，定位技术的每一次演进，都在拓宽出行的边界和效率。

从普通定位到高精度组合定位，不仅仅是精度和可用性的提升，而是软硬件技术跃进的综合结果。

高精度组合定位在智能汽车上的应用还处在初级阶段，尚未形成稳定的竞争格局。2020 年 11 月发布的《智能网联汽车技术路线图 2.0》规划显示， L2-L3 级智能网联汽车到 2025 年渗透率将达到 50%，在2030 年渗透率达到 70%；与此同时，L4 级车辆也将于2030实现高速公路广泛应用，在部分城市道路规模化应用。

可以看到，高精组合定位系统渗透率还在不断提升，逐渐成为智能电动车的关键零部件，这一赛道也将迎来关键占位期，这对场内玩家而言，都是不容错过的成长契机。

事实上，除了车载领域，定位感知在工程机械、精准农业、智能机器人等领域也有广泛的布局，且都具备广阔的增长前景，毕竟智能化和自动化已不可逆转。另外，包括手机、无人机、共享单车、可穿戴设备、扫地机器人等大众消费领域也对定位表现出了非常强劲的市场需求。

可以说，定位感知在各行各业中都有所应用，且扮演着不可或缺的重要角色。不难想象，未来几年定位感知的市场空间非常广阔。

而今，高精度组合定位正在助推自动驾驶时代到来。