点击查看原文：精品课第21讲 || 孙海鹏：高精度定位助力智能驾驶量产落地

　　随着汽车智能化水平的不断提升，汽车的操作权逐渐由人交给机器，这就给汽车产业带来了新的问题，例如车载定位尚不成熟，无法做到精准定位，会导致智能汽车的安全问题。基于此，高精度定位技术就显得尤为关键和重要。9月4日，在由《中国汽车报》与广州智能网联汽车示范区运营中心联合推出的“2020智能网联汽车精品课”第21讲里，千寻位置智能驾驶算法总监孙海鹏以“高精度定位助力智能驾驶量产落地”为题，全方位解答了高精度定位如何为智能网联汽车发展提供助力，意义何在、高精度定位的关键性能指标和主要技术挑战是什么、我们该如何实现量产级要求的高精度定位等多个问题。

　　♦给机器提供“方向感”

　　“如果综合可用性、成本和安全三个方面考量的话，目前还没有可供智能网联汽车使用的成熟车载定位技术。”孙海鹏表示，就现有的车载定位技术而言，用于车载定位的传感器多少存在一些不足，例如车道线被遮挡会导致识别失效，极端场景下系统工作降级产生安全问题等。此外，虽然传感器越多，定位就会越精准，但也会带来成本增加的问题。

　　具体而言，激光雷达测距的精度非常高，但相应的不足体现在探测距离短以及成本较高；毫米波雷达和超声波雷达，虽然也能在障碍物的检测方面达到较好的测距精度，但前者探测角度小、成本较高，后者则探测距离较近，用于定位仍有缺陷；视觉传感器的特点是能够较好地识别物体，也可以间接用来进行定位，但遇到光线非常强烈的情况，性能就会大幅下降。

　　相较之下，GNSS +惯性导航的高精度定位系统就拥有成本低、定位精度高、全球覆盖、坐标框架统一、绝对定位精准以及时间精准等优势。不过，孙海鹏也直言，目前高精度定位传感器在城市复杂环境中，例如两边高楼遮挡、或卫星信号失效等场景，也会出现表现降级的情况。

　　孙海鹏认为，视觉智能（视觉传感器）是机器的“眼睛”，听觉智能（毫米波雷达、超声波雷达等）是机器的“耳朵”，而基于卫星定位或惯性传感器定位的时空智能，可以给机器提供 “方向感”，不仅包括方向，还能够提供精准的位置信息和速度信息。基于此，高精度定位传感器对智能驾驶，尤其是自动驾驶的重要性，不言而喻。

　　♦精准、可靠、安全

　　孙海鹏表示，高精度定位的性能指标可分成三大类，分别是精准、可靠和安全。“精准”主要指类似典型的“xyz坐标”或经纬度坐标，同时还有速度航向和姿态等信息，对车身的稳定控制、决策控制起到重要作用。此外，精准指标还对输出频率和时延有一定要求；“可靠”主要指定位系统在相对复杂环境下持续的可用能力，通过收敛时间、恢复时间和可用率进行评估；至于安全性，这是针对自动驾驶安全非常重要的指标，要求也非常高，目前一般采用完好性、功能安全和预期功能安全这三个指标来进行衡量。

　　以安全性中的“完好性”这一指标为例，孙海鹏指出，这一指标此前在航空领域应用较多，目前在智能驾驶领域也逐渐被普及和使用。具体来说，实际在车道线中行驶的车辆，定位却可能显示已经偏离到了车道之外，从而导致决策失误，这一误差有可能是因为信号干扰导致，只有具备完好性的高精度定位技术，才能去除信号的干扰和欺骗，并能及时检测从而提出预警。

　　那么，为了符合上述的指标要求，高精度定位将面临哪些技术挑战？孙海鹏认为主要来自三方面：首先是高精度定位服务需要做到无时无刻无死角，也就是说，在任何时间任何地点都能达到无缝的高精度定位，这需要覆盖中国甚至全球的大规模地面基准站来实现。第一个技术挑战是在千万级用户高并发的情况下，如何保证数据的精准传送，任何链路上的高可靠性以及出现异常时，可以做到无缝切换，拥有高度的冗余。“第二个技术挑战即多元数据融合，它的技术复杂度也非常高。”孙海鹏表示，这体现在时间同步精度、空间同步精度和融合策略上。第三个技术挑战是在车子面临失效或极端条件下，如何保证安全。这既包括功能安全，减少系统失效引起的危害，也包括预期功能安全，减少功能或设计不符合预期引起的危害。

　　♦不同场景量产时间表

　　在谈到实现量产级要求的高精度定位时，孙海鹏指出，达到量产的要素分别是专有服务、智能算法和硬件集成，这可以类比为汽车的“三大件”——发动机、底盘和变速箱。

　　“底盘”是基础，也就是高精度定位的硬件集成，包括天线、芯片、模组、T-box、5G TCAM、MAP ECU、V2X OBU等；作为高精度定位里最大的变量，专有服务主要包括基础设施增强、服务运维重保、全链路安全保护和完好性保障，类似于“发动机”；光有专有服务和硬件集成还不够，我们还需要像变速箱一样的智能算法，它可以把整个的高精度定位能力源源不断的产生并输出去。

　　以千寻位置为例，孙海鹏分享了他们在推动高精度定位量产方面开展的工作，不仅拥有三大件的完整布局，还进行了全方位的严苛测试，覆盖30多种场景，共注入150多种错误模式，开展了30多万公里真实数据测试以及超过500公里的仿真数据测试，正在全面迈进量产。

　　在谈到不同场景下，高精度定位的量产时间推测时孙海鹏表示：在港口和矿区这样的封闭场景，高精度定位距离量产已经不远；在地下停车场或低速拥堵场景中，高精度定位有望在年内进入量产阶段；从一个收费站到另一个收费站之间的L3级别自动驾驶场景，高精度定位技术量产时间最快明年年底，大部分应该在2022年；至于针对大部分达到L3级别和个别能实现L4级别自动驾驶技术的高端乘用车，高精度定位技术的量产时间大约是2025年。

　　展望未来，孙海鹏对高精度定位的前景充满信心：“在未来十年，高精度定位服务的市场规模有望从2019年的2000亿元增长到5200亿元的规模，平均年增长率大约为8%，这一产业必将呈现出繁荣发展的良好态势。”

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编辑：蔺天子