慣性導航多種優(yōu)勢顯著，有望成為 L3 以上自動駕駛標配

• 陳博 2023年10月31日 來源：中研網(wǎng) 818 50
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慣性導航系統(tǒng)憑借其自主性成為自動駕駛高精定位中必不可少的關(guān)鍵部件。慣性導航 具備不受雨雪天氣、電磁干擾等外界信息擾動的獨特優(yōu)勢，且輸出信息連續(xù)不間斷，能夠 為決策中心提供連續(xù)的車輛位置、姿態(tài)信息，在自動駕駛的定位系統(tǒng)中具有不可或缺的位 置。 其核心優(yōu)

慣性導航有望成為自動駕駛標配，空間超500億。慣性導航多種優(yōu)勢顯著，有望成為 L3 以上自動駕駛標配。自動駕駛獲得定位的技術(shù)方法通常有 3 種：

1. 基于信號的定位：主要為全球衛(wèi)星GNSS的衛(wèi)星信號進行定位的技術(shù)，也包括Wi-Fi， UWB(Ultra Wide Band，超寬帶)等方式;

2. 環(huán)境特征匹配：基于視覺或激光雷達定位，用觀測到的特征和數(shù)據(jù)庫里的語義地圖 或特征地圖進行匹配，得到車輛的位置和姿態(tài);

3. 慣性定位: 依靠慣性傳感器獲得加速度和角速度信息，通過推算獲得當前的位置和 方位的定位技術(shù)。

慣性導航系統(tǒng)憑借其自主性成為自動駕駛高精定位中必不可少的關(guān)鍵部件。慣性導航 具備不受雨雪天氣、電磁干擾等外界信息擾動的獨特優(yōu)勢，且輸出信息連續(xù)不間斷，能夠 為決策中心提供連續(xù)的車輛位置、姿態(tài)信息，在自動駕駛的定位系統(tǒng)中具有不可或缺的位 置。 其核心優(yōu)勢可概括為：

1. IMU 不依賴外部信號，定位穩(wěn)定且連續(xù)，在失去 GNSS/5G/4G 信號后，仍能提供 車道級精度的定位。例如，在車道線識別模塊失效時，基于失效前感知到的道路信息和 IMU 對汽車航跡的推演，仍然能夠讓汽車繼續(xù)在車道內(nèi)行駛;

2. IMU 可驗證 GNSS 定位的自洽性，對于無法自洽的 GNSS 數(shù)據(jù)進行過濾和修正。 例如，若 GNSS 輸出汽車的絕對位置在短時間內(nèi)發(fā)生了很大的變化，這意味著汽車有很大 的加速度，而此時 IMU 發(fā)現(xiàn)汽車并不具備這樣的加速度，就表明 GNSS 的定位出了問題， 應該由 IMU 來接管絕對定位系統(tǒng);(報告來源：未來智庫)

3. IMU 能夠與車輛輪速、方向盤轉(zhuǎn)角、其他傳感器等信息結(jié)合，進一步提升定位精度。

GNSS+IMU構(gòu)成的組合導航系統(tǒng)有望成為L3以上自動駕駛主流定位方案。衛(wèi)星定位、 環(huán)境特征定位、慣性導航三種定位方式各有優(yōu)劣，需要相互配合補足構(gòu)成最完美的定位方 案。慣性導航獲得相對的位移變量，GNSS 獲得車輛初始點信息，即可通過原始參照點+ 相對位移的方法，共同實現(xiàn)既準確又足夠?qū)崟r的位置更新。同時，慣性導航是所有定位技 術(shù)中最容易實現(xiàn)與其他傳感器提供的定位信息進行融合的主體，作為定位信息融合的中心， 將視覺傳感器、雷達、激光雷達、車身系統(tǒng)信息進行更深層次的融合，為決策層提供精確 可靠的連續(xù)的車輛位置、姿態(tài)信息。

以百度阿波羅的多傳感器融合定位系統(tǒng)解決方案為例，慣性導航系統(tǒng)處于定位模塊的 中心位置，將 IMU、GNSS、Lidar 等定位信息進行融合，通過慣性導航系統(tǒng)解算修正后最 終輸出滿足自動駕駛需求的 6 個自由度的高精度位置信息。

多家智能汽車主機廠及自動駕駛科技公司均已采用慣性導航作為定位系統(tǒng)的一部分。 自動駕駛的發(fā)展推動高精度定位技術(shù)在汽車領(lǐng)域的應用。GNSS+IMU 系統(tǒng)的互補優(yōu)勢逐 漸得到重視，目前其在車中的應用落地正不斷加速。小鵬、蔚來、智己、埃安、華為 AITO 等車企均在其量產(chǎn)車型上搭載配置慣性導航的高精度定位單元。Waymo、Apollo、Momenta、 小馬智行等專注于 L3-L4 的自動駕駛科技企業(yè)亦在其高級別自動駕駛方案中采用慣性導航 作為自動駕駛標配硬件。

國內(nèi)企業(yè)有望在軟件和應用層取得產(chǎn)品的率先落地。目前國內(nèi)慣性導航/組合導航企業(yè) 主要集中在中游慣性導航系統(tǒng)設(shè)計、制造、以及軟件算法上。得益于國內(nèi)智能汽車和自動 駕駛產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，主機廠對慣性導航產(chǎn)品的需求持續(xù)提升。在此過程中，國內(nèi)車載慣 導廠商有望與主機廠形成更緊密的合作，在定制化、差異化服務(wù)方面占據(jù)優(yōu)勢。此外，通 過軟件和算法上快速和持續(xù)的迭代升級，國內(nèi)企業(yè)有望實現(xiàn)軟件性能的領(lǐng)先，并以此實現(xiàn) 應用層產(chǎn)品的率先落地。

慣導算法深刻影響系統(tǒng)精度。在同樣的硬件環(huán)境下，算法優(yōu)劣的標準在于盡可能對車輛精確建模、導航過程中準確測算并及時糾正航位誤差、適應多種外部環(huán)境特別是在衛(wèi)星 信號較弱的極端環(huán)境。慣導系統(tǒng)的算法包括 GNSS、IMU 子系統(tǒng)內(nèi)的算法，以及 GNSS 和 IMU 耦合算法，均對定位精度有影響：

1)IMU 子系統(tǒng)內(nèi)算法：主要是 DR(Dead Reckoning，航位推算)算法，指已知上 一時刻導航狀態(tài)(狀態(tài)、速度和位置)，根據(jù)傳感器觀測值推算到下一時刻的導航狀態(tài)。 DR 算法包括姿態(tài)編排和位置編排兩個部分。

2)GNSS 子系統(tǒng)內(nèi)算法：GNSS 系統(tǒng)單點定位精度均在米級，需要使用 RTK(Real - time kinematic，實時動態(tài))載波相位差分技術(shù)等增強技術(shù)達到厘米級定位精度，由于實際環(huán)境、通信情況等因素會影響高精度定位算法的準確性，依賴于長時間積累實現(xiàn)算法迭代。

3)IMU和GNSS融合算法：INS和GNSS的組合方式可分為松耦合(loosely coupled) 和緊耦合(tightly coupled)：

a)松耦合：采用的是 RTK 定位結(jié)果+IMU 原始數(shù)據(jù)來實現(xiàn)融合，系統(tǒng)同時具有獨立 的 GNSS 和 INU，各自解算載體方位和運動情況信息，所得結(jié)果導入濾波器進行進一步解算，估算 INS 誤差情況，從而提高導航精度。松耦合在隧道、地下車庫等完全無衛(wèi)星信號 的場景下與緊耦合相當，但在有衛(wèi)星信號但是信號被遮擋的場景下，如城市峽谷等，定位 效果不如緊耦合。

b)緊耦合：采用 RTK 定位結(jié)果+GNSS 的原始數(shù)據(jù)+IMU 原始數(shù)據(jù)。相較于松耦合， 緊耦合不要求完整的 GNSS 結(jié)果，根據(jù) GNSS 提供的部分數(shù)據(jù)即可計算 INS 誤差，因此 在 GNSS 受到一定干擾、探測到的衛(wèi)星數(shù)量少于 4 時，得到的信息經(jīng)解算后依然可以作為 濾波器的依據(jù)計算。緊耦合算法的實現(xiàn)需要的計算量較大，此外廠家同時具備 RTK 定位 算法和組合導航算法兩種研發(fā)能力。

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