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定位是高等級自動駕駛的基礎(chǔ)，但在高速NOA和城區(qū)NOA等場景中，如何能夠穩(wěn)定地在各種工況下實現(xiàn)高精度定位將是個難題。一個常見的問題是：高速NOA、城區(qū)NOA功能需要實現(xiàn)多高精度的定位？需要多高精度的IMU、組合導航和多少種傳感器？
帶著這些困惑，筆者采訪了很多行業(yè)內(nèi)專家。
第一個問題的答案較為一致：高速NOA只需要實現(xiàn)車道級/分米級的定位即可，能識別出自車在哪個車道就夠了；而城區(qū)NOA下，由于車道比較窄，尤其是在十字路口處，經(jīng)常會出現(xiàn)車道變化，如兩車道變成三車道或四車道，這時候要想實現(xiàn)車道保持而不壓到車道線，就需要定位精度達到厘米級。
關(guān)于第二個問題“需要多高精度的IMU、組合導航和傳感器”，筆者和行業(yè)多位專家交流后得到的結(jié)論是：無法確定，因為最終的定位精度是由組合導航、輪速傳感器、高精地圖和視覺、激光雷達、毫米波等多種傳感器匹配定位后的結(jié)果，只要最終融合定位的精度能滿足需求即可，對各部分的精度不做硬性要求。
下圖介紹了融合定位的幾個組成部分。
組合導航，廣義上指“兩種或兩種以上的非相似導航定位系統(tǒng)的結(jié)合”，如通過算法對GNSS、IMU、輪速計、Lidar點云等信息做數(shù)據(jù)融合。
由于GNSS和IMU具有很好的互補效果，即GNSS補充了IMU慣性系統(tǒng)的累計誤差問題，IMU很好地彌補了GNSS衛(wèi)星系統(tǒng)的不穩(wěn)定性和易受干擾性，這對“黃金搭檔”也被稱為最佳的組合導航方案，所以一般大家提到“組合導航”時，就指衛(wèi)慣組合導航（GNSS+IMU）。如無特殊說明，下文中提到的“組合導航”即指GNSS+IMU。
本文主要重點關(guān)注如下幾個問題——
一．GNSS為什么一定要雙頻？
目前，國內(nèi)主流方案的GNSS/RTK都支持雙頻多星座。
所謂多星座，指的是GNSS接收機可以接收中國的北斗、美國的GPS和歐洲的伽利略等不同導航系統(tǒng)的信號，國內(nèi)GNSS接收機一般同時支持北斗和GPS。
雙頻指的是每個導航系統(tǒng)都有兩個載波頻段，如北斗有兩個頻段，GPS也有兩個頻段。雙頻會導致硬件和算力成本大大增加。
那么，雙頻有什么作用呢？
和業(yè)內(nèi)專家溝通下來，筆者得到答案是：一方面，兩個載波頻段可以互為冗余 ，另一方面，雙頻可以獲得更高的定位精度。
在GNSS的測量誤差中，電離層引起的誤差占了很大一部分，而雙頻載波可以利用電離層對不同頻率電磁波延遲的相關(guān)性，來消除大部分電離層引起的誤差，從而大大提高衛(wèi)星定位精度，這是單頻GNSS所做不到的。
某位組合導航公司創(chuàng)始人曾論壇上公開提到，單頻RTK定位精度，有95%的概率落在半徑為0.4米的圓內(nèi)（也就是精度單位CEP的概念），雙頻RTK定位精度可以做到95%的概率落在半徑為0.2米的圓內(nèi)，由此可見雙頻的重要性。
二．星基增強和地基增強
GNSS的定位誤差，除了上文提到的電離層誤差外，還有如下幾種：衛(wèi)星相關(guān)的衛(wèi)星軌道誤差（星歷誤差）、衛(wèi)星原子鐘的時鐘誤差、對流層誤差、載波經(jīng)過反射后的多徑效應(yīng)引起的誤差，與接收機有關(guān)的接收機鐘差等。
△衛(wèi)星定位誤差的來源
為了盡量消除這些誤差，提高定位精度，除了上述提到的雙頻載波頻段外，還有其他增強方法，根據(jù)其原理可以分為星基增強和地基增強。
其中使用最廣泛、最具代表性的增強方法有地基RTK（Real-Time Kinematic，實時動態(tài)定位）、星基PPP（Precise Point Positioning，精密單點定位）和兩者的結(jié)合PPP-RTK。具體技術(shù)介紹與優(yōu)缺點如下所示：
△RTK/PPP/PPP-RTK對比
信息來源：九章智駕根據(jù)公開信息與專家訪談信息整理
下圖從收斂速度、定位精度、覆蓋范圍三個維度對這三種模式進行了對比。
△RTK、PPP與PPP-RTK定位特點對比
（資料來源：https://www.sohu.com/a/447492212_120381558）
作為RTK和PPP的強強聯(lián)合，PPP-RTK既有RTK精度高、收斂快的優(yōu)點，也有PPP全球覆蓋的優(yōu)點。
除此之外，與RTK相比，PPP-RTK更符合功能安全的要求。一方面是PPP-RTK不受地面基站和移動網(wǎng)絡(luò)覆蓋面的約束（可以通過衛(wèi)星播發(fā)）；另一方面，相比于RTK通過差分把定位誤差作為“黑盒”打包處理，PPP-RTK可以對每一項誤差進行全球范圍內(nèi)的建模和預估，PPP-RTK的信號完好性使得它可以確認每個信號的誤差狀態(tài)，并識別該信號是否可收斂、可使用、可檢測，從而更符合功能對風險因子逐項拆解的要求。
那么，與RTK相比，PPP-RTK的使用成本是否有優(yōu)勢呢？
雖然PPP-RTK所需的地面基站數(shù)量要少得多（國內(nèi)數(shù)百個基站就可以覆蓋），但如果要使用衛(wèi)星播發(fā)信號，要么租借衛(wèi)星，要么像時空道宇那樣發(fā)射低軌衛(wèi)星。據(jù)了解，租借衛(wèi)星的成本不菲（約1000萬~2000萬/顆/年），而要覆蓋全球得租借多個衛(wèi)星才行，這些成本都會算在服務(wù)費中。
而據(jù)筆者和多位業(yè)內(nèi)專家溝通交流，PPP-RTK和N-RTK的成本相差不大。如果不使用衛(wèi)星播發(fā)的話，PPP-RTK成本還要更低一些。
業(yè)內(nèi)很多專家都認為PPP-RTK是未來的發(fā)展趨勢。據(jù)了解，國內(nèi)已經(jīng)有多個在研前裝量產(chǎn)項目使用了PPP-RTK技術(shù)。
不過，有意思的是，已經(jīng)在地基上有巨大投入的千尋位置也在向車企客戶力推PPP-RTK（據(jù)千尋官網(wǎng)顯示，千尋已建成2800+地基增強站），這是否受競爭對手的策略影響，不得不跟進？
那么，在轉(zhuǎn)向PPP-RTK后， 先行者們在前期在地基增強基站上投入的資源是否會“浪費”？
筆者在和某頭部位置服務(wù)商的資深從業(yè)者的溝通中獲悉，雖然理論上PPP-RTK可以不需要那么多的地面基站，不過在收斂速度和位置精度方面，還是會受到地基數(shù)據(jù)很大的賦能，基于已有的高密度地基服務(wù)推出的PPP-RTK，其收斂速度也遠快于地基密度沒那么高的位置服務(wù)商的同類產(chǎn)品。
三．低軌衛(wèi)星能提高定位精度嗎？
前段時間，吉利旗下時空道宇發(fā)射了九顆低軌衛(wèi)星，據(jù)稱主要用于智能駕駛的高精定位等功能。同時，特斯拉的“星鏈”同樣也是用低軌衛(wèi)星覆蓋全球。那么，低軌衛(wèi)星真的能夠提高定位精度嗎？
在這個問題上，專家的反饋比較一致，即低軌衛(wèi)星主要起到通訊的作用，對于提升定位精度并無實質(zhì)作用。
不過，雖然低軌衛(wèi)星不能提升定位精度，但的確可以對衛(wèi)星信號起到增強覆蓋的作用，尤其是在半遮擋地區(qū)。
某資深從業(yè)者認為，除了播發(fā)增強信號外，低軌衛(wèi)星也可以同時使用全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)，播放載波信息，從而可以增加某個區(qū)域內(nèi)GNSS接收機搜到的衛(wèi)星數(shù)。一些半遮擋區(qū)域，如高架下，或樓宇內(nèi)近窗處，之前由于搜不到足夠多的導航衛(wèi)星而無法定位或定位精度不準，加上低軌衛(wèi)星后，就可以搜到足夠多的衛(wèi)星，從而增強衛(wèi)星導航的可用性和可靠性。
四．IMU的關(guān)鍵指標和精度要求
IMU作為組合導航的核心器件，可以提供更高頻率的高精信號（一般可達200Hz），在GNSS信號無效或者更新間隔內(nèi)（GNSS信號頻率為10Hz），可以用來進行高精度的航位推算。
IMU分為陀螺儀和加速度計兩部分，陀螺儀輸出車輛的橫滾、俯仰和航向角，加速度計輸出三個方向的加速度。
IMU的成本，隨著精度的提升直線上升，畢竟“一分錢一分貨”。
大家在選擇IMU的時候，最常見的問題是：選多高精度的IMU才能滿足要求？這就涉及到IMU的關(guān)鍵性能指標。
IMU有很多的器件指標，如零偏誤差、比例因子誤差、非線性誤差等。具體指標及說明見下圖。
△IMU誤差指標說明（引用自司南導航算法工程師線上分享）
其中最為關(guān)鍵的指標有兩個：1.零偏誤差；2.溫度零偏。
零偏誤差，即使用時會有常量誤差，因為誤差會隨著時間累計，所以需要將該誤差控制在一定范圍內(nèi)，一般陀螺儀的零偏誤差控制在2-3度/小時，加速度計的零偏誤差控制在0.003g以內(nèi)（3mg）。
溫度零偏，用于衡量對傳感器對溫度的敏感性，不同溫度下的特性不同，一般會通過測量傳感器的特性曲線，在出廠前進行補償，從而降低溫度零偏。
據(jù)了解，溫度補償?shù)囊恢滦詴S著使用時長而發(fā)生變化，即使用幾年后的補償曲線和剛開始標定的補償曲線和可能會有差異。
習慣上，大家可能更習慣用算法指標來衡量IMU，即在隧道等GNSS信號完全丟失的情況下，車輛行駛1000米后，測量值與真值的偏差。行業(yè)較為普遍指標為千分之一到千分之五（1sigma）左右。
五．GNSS+IMU耦合方式的演進趨勢
從底層算法層面來看，組合導航算法可以分為松耦合、緊耦合及深耦合三種，算法實現(xiàn)難度依次遞增。
幾種耦合方式的介紹見下圖，具體可查看之前九章智駕的文章《高精度組合導航里的松、緊、深耦合》
△組合導航的幾種耦合方式
信息來源：九章智駕根據(jù)公開信息與專家訪談信息整理
在半遮擋場景下，如城市峽谷中，深耦合表現(xiàn)最好，緊耦合次之，松耦合最差；在全開闊場景和全遮擋場景下，則三種耦合方式表現(xiàn)相同。具體可見下圖。
△不同耦合算法的定位效果對比
（圖片引用自導遠電子官網(wǎng)）
當乘用車前裝量產(chǎn)的關(guān)注點從高速NOA慢慢轉(zhuǎn)移到城區(qū)NOA時，這時候深耦合的優(yōu)勢就體現(xiàn)出來了。
在和行業(yè)內(nèi)專家交流時，大家也都認可技術(shù)表現(xiàn)上深耦合更好，那么未來深耦合會不會成為主流趨勢呢？
業(yè)內(nèi)聲音不一，有不少專家認為深耦合會成為主流趨勢。
不過，國汽大有時空研發(fā)副總裁李慶建認為，從自動駕駛域控發(fā)展趨勢、主機廠與供應(yīng)商的博弈以及結(jié)合域控集成的模式等角度來考慮，組合導航算法將以在域控算法的形態(tài)存在。
在深耦合的模式下，域控形態(tài)實現(xiàn)具有更大的難度，緊組合將會成為當前可行的算法。在未來，衛(wèi)導、慣導和組合導航算法集中定點也許會成為過去，如果主機廠沒有對深耦合的算法Know-how有足夠的開發(fā)能力，將主導算法，把地圖、感知等多源融合定位作為重點。
六．組合導航的集成化趨勢
雖然某些車企在自研組合導航算法，不過有更多主機廠會選擇一家集成商將衛(wèi)導、慣導和組合導航算法集成在一起提供，也就是俗稱的“P-Box”（定位盒子），還有些會把高精地圖也集成其中，稱為“地圖盒子”（HD MAP BOX）。
戴世智能P-Box技術(shù)架構(gòu)
（圖片來源：焉知）
行業(yè)里普遍認為定位盒子和地圖盒子只是個過渡形態(tài)的產(chǎn)品，隨著域控制器技術(shù)的逐漸成熟和中央集成式架構(gòu)的演進，域控制器集成組合導航模塊將成為主流趨勢，即將組合導航算法集成、GNSS和IMU模組集成到域控內(nèi)，或與其他器件集成在一起。
集成化有很多優(yōu)勢。
一、降低成本。目前有定位盒子供應(yīng)商的常見做法是，外購GNSS模組和IMU模組，將組合導航算法放在獨立的MCU內(nèi)，全部集成在定位盒子中；相比之下，將組合導航算法集成到域控內(nèi)，可以省掉一個獨立的MCU。
二、提高數(shù)據(jù)交換效率。 將組合導航算法集成到域控內(nèi)，可降低定位模塊與其他算法模塊數(shù)據(jù)交換的延遲。
三、方便布置。隨著集成度越來越高，GNSS和IMU逐漸從器件級向板卡級、芯片級演變，相比于獨立的定位盒子，集成在其他器件內(nèi)，布置上更加方便，連接線束也少了。
那么，組合導航集成在域控內(nèi)，是否會成為以后的主流趨勢呢？
筆者在與眾多行業(yè)專家交流后發(fā)現(xiàn)，雖然已有不少車企選擇將IMU和GNSS模塊集成在域控制器內(nèi)，但該做法仍存在不少工程上挑戰(zhàn)。
其中最大的挑戰(zhàn)，來自于IMU對安裝位置和環(huán)境的超高要求。
第一，IMU對安裝位置要求很高。因為在使用IMU時，自動駕駛系統(tǒng)默認IMU的位姿和加速度代表了整車的狀態(tài)，所以IMU最好的安裝位置是后輪軸線的中心位置。因此，一些業(yè)內(nèi)專家指出，是否將IMU集成在域控制器內(nèi)取決于域控制器的位置，如果位置不合適，則不宜將IMU集成在域控內(nèi)。
實際操作中，若位置不合適，可以將安裝位置與理想位置進行標定，再經(jīng)過坐標轉(zhuǎn)化即可使用，不過，這個轉(zhuǎn)化過程會造成部分器件精度的損失。
第二，IMU對溫度變化非常敏感，所以安裝處溫度變化不宜過大，而域控制器內(nèi)部由于有大功率的SoC，溫度變化較大，可能會影響IMU的測量精度。實際操作中，雖然出廠前會經(jīng)過溫度補償曲線進行標定，不過前文中提到該溫度補償曲線會隨著時間而變化，可能會增加誤差。（當然，也有專家反饋，根據(jù)目前已經(jīng)量產(chǎn)的項目反饋，該誤差造成的影響并不大。）
第三，IMU對安裝面的平整度和剛度要求高，而域控制器由于PCB板面積較大、剛性不足，加工過程中的彎曲變形也會影響IMU的性能，域控工作中的振動也會帶來額外的噪聲。這一點，可通過調(diào)整安裝位置和局部增加剛度來優(yōu)化。
GNSS模塊的安裝位置，也需要更多考慮布置方便和集成方便度，比如有些會把GNSS模塊與V2X和T-Box進行集成。
一位行業(yè)專家認為，GNSS在模塊化后，體積足夠小，貼在哪里都可以。一般為了布置方便，會放在更靠近GNSS天線的位置。因為GNSS的天線與衛(wèi)星定位搜星有關(guān)，所以會放置在靠外的位置，一般選擇和4G天線、收音機天線（鯊魚鰭）等集成在一起。如果不考慮位置而將GNSS模塊布置在域控的話，GNSS的天線要連接到域控，連接線會比較長，授時精度可能會受影響。
七．獨立盒子和集成化趨勢或?qū)㈤L期并存
與定位盒子集成化的趨勢相對應(yīng)的是，定位盒子供應(yīng)商則希望繼續(xù)保持獨立盒子的形態(tài)，這種獨立盒子可接入更多的信號，繼續(xù)提升定位精度。
如導遠推出的地圖盒子，除集成了GNSS、IMU、輪速和高精地圖外，還進一步接入了ADAS相機，從而可以通過視覺融合定位，進一步提高定位精度和可靠性——據(jù)稱可在95%置信度下實現(xiàn)橫向誤差小于0.2米、縱向誤差小于2米。
不過，一位新勢力車企負責定位的工程師表示，對于將視覺融合定位交由定位盒子供應(yīng)商來完成這種做法，他們是完全“不可接受”。究其原因，一方面，這“關(guān)系到誰集成誰的問題”，職責不容易區(qū)分，“出了問題，到底是傳感器的問題、定位盒子的問題，還是融合算法的問題，不好判責”；另一方面，他們也不認可定位盒子供應(yīng)商的圖像處理能力，況且，這也涉及到圖像被兩次處理造成的算力浪費問題。
對于這種行為，某組合導航供應(yīng)商高管認為，現(xiàn)階段，傳統(tǒng)車企或者研發(fā)能力弱的車企，量產(chǎn)高階智能駕駛時，為了更方便地控制成本、提升可靠性，更希望供應(yīng)商能夠提供定位的整體解決方案，如集成衛(wèi)導、慣導、高精地圖，甚至視覺融合定位等功能。
將組合導航集成到域控中的方案，一方面對車廠的研發(fā)能力有較高的要求，另一方面對于感知、決策等算法也有很高的要求。因此，如果這兩方面要求都不能達到，把定位交給第三方供應(yīng)商來解決，是一個可以實現(xiàn)快速量產(chǎn)，且集成度和可靠性都比較高的方案。
看下來，雖然長期來看定位模塊的集成化是個趨勢，但定位盒子仍或?qū)㈤L期存在。
八．做好融合定位算法，可降低對組合導航關(guān)鍵部件的要求
前述提到的組合導航，其實都是自動駕駛定位系統(tǒng)中的一部分，最終系統(tǒng)是通過將各種數(shù)據(jù)進行融合定位。
△小馬智行融合定位架構(gòu)
（來源：小馬智行賬號知乎文章）
一般常見的融合定位用到的數(shù)據(jù)包括GNSS、IMU、RTK（或PPP-RTK）、高精地圖、輪速傳感器、激光雷達、攝像頭等，最終的定位精度取決于融合后的定位精度。
△Apollo融合高定位軟件架構(gòu)
（數(shù)據(jù)來源：Apollo官方）
值得一提的事，除了以GNSS為主的絕對定位外，還可以根據(jù)攝像頭觀測到的車道線的位置來實現(xiàn)橫向的相對定位，以及使用激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等觀測到的周圍關(guān)鍵特征（如標志牌、紅綠燈等）和高精地圖進行匹配，來實現(xiàn)縱向的相對定位（SLAM）。
△相對定位匹配原理
（來源：六分科技的線上分享）
事實上，如果融合定位算法做的夠好的話，是可以降低對組合導航關(guān)鍵部件的要求（如IMU精度等）。
很多專家都表示，IMU的高精度主要為了應(yīng)對一些定位退化場景——如隧道。在隧道場景中，只能依賴兩端的GNSS值進行絕對定位，隧道中間只能依賴IMU進行航跡推算。
不過也并非沒有辦法，百度阿波羅的一位專家在某次分享中提到：一方面隧道內(nèi)對絕對精度的要求并不高，道路的曲率變化不會太極限；另一方面，可以引入更多的特征，比如紋理來幫助定位。
也有專家提到，在隧道中可以利用視覺和毫米波雷達來實現(xiàn)橫向定位，至于縱向定位的精度，“其實也沒有那么重要”。
九．融合定位可否擺脫對高精地圖的依賴？
除了能降低組合導航要求外，某L4進入前裝量產(chǎn)的公司也透露正在探索不依賴RTK實現(xiàn)高速NOA功能的方案。
事實上，高精度定位是搭配高精地圖進行使用的，如果RTK可以不需要，那么高精地圖是否還需要呢？
業(yè)內(nèi)不少人認為在自動駕駛中，高精地圖是個“拐杖”。高精地圖不受環(huán)境影響、不被距離限制，可以輔助感知作超視距感知輸入，對傳感器進行有效彌補。如果現(xiàn)在就扔掉“拐杖”，可能還會有一些問題，如現(xiàn)實場景道路中，常會遇到大車擋道、車道線模糊等問題，傳感器也常常受限于距離和環(huán)境影響。
據(jù)一些業(yè)內(nèi)專家反饋，缺少高精地圖（僅依賴導航地圖），實現(xiàn)車道級定位比較困難，因為導航地圖道路中缺少車道信息，只能通過視覺等識別的車道信息進行相對定位。當在路口遇到路牌和車道線遮擋時，很難識別道路拓撲結(jié)構(gòu)，容易出現(xiàn)決策規(guī)劃錯誤。
此外，在小曲率匝道中行駛時，因為導航地圖缺少曲率信息，車輛的橫縱向控制將會比較困難，很容易會有鋸齒感。
從這些方面來說，某種程度的“高精地圖”還是需要的，不過這種所謂的“高精地圖”可能不像現(xiàn)在圖商提供的精度那么高、元素那么全，可能是在導航地圖上覆蓋一層道路語義地圖，姑且可以稱作“導航地圖 Plus”。
在這方面，記憶泊車提供了很好的范式。記憶泊車功能開啟之前，需要先構(gòu)建地圖和記憶路線，再基于構(gòu)建好的地圖進行定位決策規(guī)劃。
于是，參考記憶泊車，一些方案商提出了記憶行車功能。對于城市通勤路線，通過反復幾次行駛后完成構(gòu)建地圖和路線記憶，即在導航地圖上覆蓋一層本地構(gòu)建的語義地圖“導航地圖Plus”，然后基于此地圖進行定位決策和規(guī)劃，實現(xiàn)城區(qū)內(nèi)不依賴高精地圖的點到點領(lǐng)航輔助。
這一定程度上可以實現(xiàn)“單機”版的地圖，如果再進一步，本地構(gòu)建的地圖分享到云端呢？那豈不是就成了眾包地圖？
事實上，小鵬汽車方面稱，已經(jīng)支持停車場記憶泊車地圖分享功能，用戶學習路線后可選擇分享路線，通過云端審核后，即可在手機端進行路線管理與分享，到達目標停車場內(nèi)，還可以使用其他用戶上傳或者官方推薦的泊車路線，這一定程度上，這已經(jīng)是事實上的停車場“眾包”地圖了。
行車和泊車，雖然功能邏輯不同，在解決地圖問題的方向上，也許將會殊途同歸。
