【中國傳動(dòng)網(wǎng) 行業(yè)動(dòng)態(tài)】 慣性導(dǎo)航系統(tǒng)由于具有的輸出信息不間斷、不受外界干擾的獨(dú)特優(yōu)勢;同時(shí)可以將多種傳感器的信息以及車身信息進(jìn)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，因而將成為自動(dòng)駕駛定位信息融合的中心。

隨著智能駕駛的興起和快速發(fā)展，預(yù)計(jì)慣性傳感器在2018年的全球市場空間為1.6億美元，到2022年將達(dá)9億美元。

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智能汽車的終極目標(biāo)是利用各種技術(shù)實(shí)現(xiàn)使車輛按照人的意愿自動(dòng)行駛到達(dá)目的地。這個(gè)目標(biāo)的關(guān)鍵是利用車載傳感系統(tǒng)和信息終端實(shí)現(xiàn)與人、車、路等的智能信息交換，使車輛具備智能的環(huán)境感知能力，能夠自動(dòng)分析車輛行駛的安全及危險(xiǎn)狀態(tài)。

世界各國及各大汽車公司都在布局自動(dòng)駕駛。自上世紀(jì)70年代開始，自動(dòng)駕駛汽車的發(fā)展經(jīng)歷了技術(shù)研究的興起、自動(dòng)駕駛技術(shù)可行性和實(shí)用性方面的進(jìn)展等階段，目前行業(yè)已經(jīng)逐步進(jìn)入到了市場化的階段。

可見，自動(dòng)駕駛已成為汽車行業(yè)發(fā)展的確定性趨勢。自動(dòng)駕駛最大的意義在于解放駕駛員的雙手帶來人類空間意義首次的無縫連接，智能汽車使汽車的角色不再局限于交通工具，可以是移動(dòng)的生活空間，通訊工具，娛樂平臺(tái)等更富有想象力的定位。

歐美企業(yè)的自動(dòng)駕駛技術(shù)處于領(lǐng)導(dǎo)者地位。根據(jù)市場研究機(jī)構(gòu)NavigantResearch發(fā)布了2017年的自動(dòng)駕駛技術(shù)汽車公司排名，第一梯隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)者的8家企業(yè)中，有4家美國企業(yè)、3家德國企業(yè)聯(lián)盟和1家日本企業(yè)，只有1家中國公司排入第二梯隊(duì)行列。

黃金發(fā)展期的背后驅(qū)動(dòng)力

政策、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、技術(shù)等多維因素的推動(dòng)，極大地促進(jìn)了中國智能汽車行業(yè)的發(fā)展。

政策層面，國家從戰(zhàn)略層次進(jìn)行規(guī)劃，引導(dǎo)汽車行業(yè)向智能化方向做大做強(qiáng)。政府在《汽車產(chǎn)業(yè)中長期發(fā)展規(guī)劃》、《國家車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》等一系列文件中都提到要估計(jì)和促進(jìn)智能汽車的發(fā)展。尤其是2018年1月5日國家發(fā)改委發(fā)布《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》(征求意見稿)，對智能汽車的市場化做了長遠(yuǎn)的規(guī)劃。

社會(huì)層面，自動(dòng)駕駛可以給社會(huì)帶來良好的效益，激發(fā)消費(fèi)者興趣、提升接受度。根據(jù)德勤對全球消費(fèi)者的調(diào)查，中國消費(fèi)者對自動(dòng)駕駛技術(shù)保持了較高的興趣和接受度，其中很大一部分原因是自動(dòng)駕駛可以減少交通事故發(fā)生率、降低傷亡，同時(shí)也可以提升通行效率。

技術(shù)層面，新技術(shù)的發(fā)展為自動(dòng)駕駛技術(shù)賦能。人工智能技術(shù)如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法讓車輛對周邊物體的探測和分類能力大幅提高，傳感器數(shù)據(jù)的融合也變得更準(zhǔn)確;5G的高帶寬、低延遲、大容量數(shù)據(jù)傳輸特性可以為自動(dòng)駕駛海量數(shù)據(jù)傳輸提供解決方案。這一系列新技術(shù)的發(fā)展為自動(dòng)駕駛的發(fā)展提供了基礎(chǔ)。

在政策、技術(shù)發(fā)展、社會(huì)需求等多維度因素的推動(dòng)下，中國有望成為全球最大的智能汽車市場。根據(jù)基業(yè)常青經(jīng)濟(jì)研究院發(fā)布的《汽車如何走進(jìn)智能時(shí)代》報(bào)告的估計(jì)。預(yù)計(jì)至2030年，汽車傳感器市場規(guī)模將達(dá)到2077億元，2017年至2030年CAGR為19%;由此推算國內(nèi)智能駕駛市場規(guī)模至2030年有望達(dá)到4154億元。

自動(dòng)駕駛的發(fā)展現(xiàn)狀

技術(shù)研發(fā)包括三種路徑自動(dòng)駕駛的分級方法比較公認(rèn)的是SAE的3016的方法：《關(guān)于自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的分級和術(shù)語定義》。此標(biāo)準(zhǔn)在2014年1月發(fā)表，于2016年9月進(jìn)行改版。根據(jù)當(dāng)前自動(dòng)駕駛的發(fā)展現(xiàn)狀，改版對很多定義做了更加細(xì)致的解釋與說明。

按照SAEJ3016的定義，自動(dòng)駕駛的分類可分為L0-L5等6個(gè)級別;每個(gè)級別對轉(zhuǎn)向及加減速、駕駛環(huán)境的監(jiān)控、駕駛接管的執(zhí)行要求的主體及系統(tǒng)使用的場景進(jìn)行了嚴(yán)格的區(qū)分。目前自動(dòng)駕駛處于L2/L3發(fā)展階段，

不同的廠商對自動(dòng)駕駛的研發(fā)采用不同的路徑，主要有以下三種路徑：1.逐級研發(fā)，由低級別的L1/L2駕駛輔助系統(tǒng)逐級向L4/L5系統(tǒng)研發(fā);2.跳過駕駛輔助系統(tǒng)，直接從高度自動(dòng)駕駛L4系統(tǒng)切入;3.以上兩條路線同時(shí)實(shí)施。

目前自動(dòng)駕駛的量產(chǎn)車型處于L2/L3之間的狀態(tài)。現(xiàn)已發(fā)布的量產(chǎn)車型中有處于L3的奧迪A8、處于L2.5的Tesla、還有處于L2的凱迪拉克CT6等。其中奧迪A8的配備L3級別自動(dòng)駕駛，由于法規(guī)和監(jiān)管等原因，功能并未真正開放，無法在公共道路中使用。

慣性導(dǎo)航

自動(dòng)駕駛核心中的核心

自動(dòng)駕駛的核心內(nèi)涵包括定位、感知、決策、執(zhí)行四個(gè)部分，其中定位是決策和執(zhí)行的前提。定位系統(tǒng)主要作用是確定車輛所處的絕對位置;感知層的主要作用是收集和解析出周圍環(huán)境的信息;決策層基于對當(dāng)前位置和周圍環(huán)境的理解，做出實(shí)時(shí)的安全有效的執(zhí)行計(jì)劃;執(zhí)行層則是按照決策層的計(jì)劃進(jìn)行。

定位系統(tǒng)主要是以高精地圖為依托，通過慣性傳感器(IMU)和全球定位系統(tǒng)(GNSS)，來精確定位車輛所處絕對位置。其中，高精地圖可以為車輛環(huán)境感知提供輔助，提供超視距路況信息，并幫助車輛進(jìn)行規(guī)劃決策。慣導(dǎo)系統(tǒng)是一種不依賴于外部信息、也不向外部輻射能量的自主式導(dǎo)航系統(tǒng);而全球定位系統(tǒng)是通過衛(wèi)星定位，在地球表面或近地空間的任何地點(diǎn)，提供三維坐標(biāo)和速度的定位系統(tǒng)。二者的結(jié)合就可以取長補(bǔ)短，共同構(gòu)成自動(dòng)駕駛定位導(dǎo)航系統(tǒng)。

感知層主要功能是對環(huán)境信息和車內(nèi)信息進(jìn)行采集與處理，例如車輛的速度，方向，運(yùn)動(dòng)姿態(tài)和交通狀況等，并向決策層輸出信息。這一環(huán)節(jié)涉及到道路邊界檢測、車輛檢測、行人檢測等多種技術(shù)，所用到的傳感器一般有激光雷達(dá)、攝像頭、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)等。由于各個(gè)傳感器在設(shè)計(jì)的時(shí)候有各自的局限性，單個(gè)傳感器滿足不了各種工況下的精確感知，想要車輛在各種環(huán)境下平穩(wěn)運(yùn)行，就需要運(yùn)用到多傳感器融合技術(shù)，該技術(shù)也是環(huán)境感知這一大類技術(shù)的關(guān)鍵所在。

決策層的作用在于接收來自車體自身感知器件以及來自車聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)虛擬空間信號，通過整合車載或云端處理結(jié)果，替代人類進(jìn)行決策判斷，輸出車輛控制信號。例如在車道保持、車道偏離預(yù)警、車距保持，障礙物警告中，需要預(yù)測本車與其他車輛、車道、行人等在未來一段時(shí)間內(nèi)的狀態(tài)，并做出下一步動(dòng)作決策。這項(xiàng)技術(shù)相當(dāng)于自動(dòng)汽車的“駕駛腦”，以算法為核心，并通過半導(dǎo)體等硬件技術(shù)對高速運(yùn)算提供支持。

執(zhí)行層主要是在系統(tǒng)做出決策后，替代人類對車輛進(jìn)行控制，反饋到底層模塊執(zhí)行任務(wù)。車輛的各個(gè)操控系統(tǒng)都需要能夠通過總線與決策系統(tǒng)相鏈接，并能夠按照決策系統(tǒng)發(fā)出的總線指令精確地控制加速程度，制動(dòng)程度以及轉(zhuǎn)向幅度等駕駛動(dòng)作。

慣性導(dǎo)航是不可替代的關(guān)鍵定位技術(shù)，將成為自動(dòng)駕駛定位信息融合的中心

在自動(dòng)駕駛的定位技術(shù)中，高精地圖、全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(GlobalNavigationSatelliteSystem，GNSS)和慣性導(dǎo)航的是互相配合的。GNSS通過導(dǎo)航衛(wèi)星可以提供全局的定位信息，慣性導(dǎo)航可以提供不依賴于環(huán)境的定位信息。通過GNSS和慣性導(dǎo)航得到的定位信息與高精地圖對比，得到車輛在地圖中的精確位置，進(jìn)而進(jìn)行路徑的規(guī)劃與決策。

高精地圖包含有大量自動(dòng)駕駛所必須具備的信息。高精地圖除了靜態(tài)的地圖信息外，還有大量普通導(dǎo)航地圖所不具備的動(dòng)態(tài)高精地圖信息，比如道路擁堵情況、施工情況、是否有交通事故、交通管制情況、天氣情況等動(dòng)態(tài)交通信息。

GNSS定位可以為自動(dòng)駕駛提供全局定位信息的來源。GNSS是通過使用三角定位法，通過3顆以上的衛(wèi)星，可以準(zhǔn)確地定位地球表面的任一位置。同時(shí)，使用實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)技術(shù)(RTK)，GNSS可以提供精確到厘米級別的定位精度。

慣性導(dǎo)航(inertialnavigationsystem，INS)是一種使用了慣性測量單元(inertialmeasurementuNIt,IMU)的以加速度測量為基礎(chǔ)的導(dǎo)航定位方法。它不依賴于外部信息、也不向外部輻射能量的自主式導(dǎo)航系統(tǒng)，不受外界天氣狀況等影響。慣性導(dǎo)航系統(tǒng)除了可以獲得車輛的位置和姿態(tài)外，還能夠?qū)崟r(shí)、準(zhǔn)確的測量車輛坐標(biāo)系內(nèi)三個(gè)方向的加速度、角速度等信息，供決策控制系統(tǒng)精準(zhǔn)控制車輛。慣性測量單元(IMU)傳感器以智能方式融合了精密陀螺儀、加速度計(jì)、磁力計(jì)和壓力傳感器的多軸組合，即使在復(fù)雜工作環(huán)境中以及在動(dòng)態(tài)或極限運(yùn)動(dòng)動(dòng)態(tài)下，精密的IMU也能提供所需的精度水平。

慣性導(dǎo)航將成為自動(dòng)駕駛定位信息融合的中心

慣性導(dǎo)航在自動(dòng)駕駛定位系統(tǒng)中具有不可替代性。慣導(dǎo)具有輸出信息不間斷、不受外界干擾等獨(dú)特優(yōu)勢，可保證在任何時(shí)刻以高頻次輸出車輛運(yùn)動(dòng)參數(shù)，為決策中心提供連續(xù)的車輛位置、姿態(tài)信息，這是任何傳感器都無法比擬的。

GNSS+IMU方案是一種最常用的組成組合慣導(dǎo)系統(tǒng)的方案。GNSS在衛(wèi)星信號良好時(shí)可以提供厘米級定位，但地下車庫和城市樓宇之間等衛(wèi)星信號丟失或者信號微弱的場景提供的定位精度會(huì)大大下降。慣導(dǎo)可以不依賴外界環(huán)境提供穩(wěn)定的信號，但它會(huì)有累積誤差。

通過IMU與GNSS信號進(jìn)行融合后組成慣性組合導(dǎo)航系統(tǒng)，可以發(fā)揮兩者優(yōu)勢，并規(guī)避各自劣勢。通過整合GPS與IMU，汽車可以實(shí)現(xiàn)既準(zhǔn)確又足夠?qū)崟r(shí)的位置更新。GPS更新頻率過低(僅有10Hz)不足以提供足夠?qū)崟r(shí)的位置更新，IMU的更新頻率可以達(dá)到100Hz或者更高完全能彌補(bǔ)GPS所欠缺的實(shí)時(shí)性。GPS/IMU組合系統(tǒng)通過高達(dá)100Hz頻率的全球定位和慣性更新數(shù)據(jù)，可以幫助自動(dòng)駕駛完成定位。在衛(wèi)星信號良好時(shí)，INS系統(tǒng)可以正常輸出得到GPS的厘米級的定位;而衛(wèi)星信號較弱時(shí)，慣導(dǎo)系統(tǒng)可以依靠IMU信號提供定位信息。

慣性導(dǎo)航系統(tǒng)將成為自動(dòng)駕駛定位信息融合的中心。由于慣導(dǎo)具有的輸出信息不間斷、不受外界干擾的獨(dú)特優(yōu)勢，慣導(dǎo)可以在車輛運(yùn)行中提供連續(xù)的測量信息，同時(shí)可以將視覺傳感器、雷達(dá)、激光雷達(dá)、車身系統(tǒng)信息進(jìn)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)的信息，成為定位信息融合的中心。

以百度阿波羅的多傳感器融合定位架構(gòu)為例：慣性導(dǎo)航系統(tǒng)處于定位模塊的中心位置，模塊將IMU、GNSS、Lidar等定位信息進(jìn)行融合，通過慣性導(dǎo)航系統(tǒng)解算修正后輸出6個(gè)自由度的位置信息。

準(zhǔn)備起飛，2022年全球慣導(dǎo)系統(tǒng)的市場市場空間將達(dá)45億美元

車用高精度的慣性導(dǎo)航是隨著智能駕駛的興起新增的市場。根據(jù)半導(dǎo)體/傳感器研究機(jī)構(gòu)Yoledevelopment的估計(jì)，慣性傳感器IMU的2018年的全球市場空間為1.6億美元，到2022年將達(dá)9億美元。慣性導(dǎo)航傳感器價(jià)格一般是慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的1/5，由此測算慣導(dǎo)系統(tǒng)的全球市場空間在2018年為8億美元，至2022年為45億美元，對應(yīng)2018-2022年CAGR為54%。

短期看算法長遠(yuǎn)看慣性傳感器芯片

慣性導(dǎo)航系統(tǒng)在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用屬于起步階段，短期內(nèi)競爭力主要體現(xiàn)在算法上。算法包括了MEMS慣性傳感器的標(biāo)定等硬件信息的處理，速度、加速度、航向及姿態(tài)的確定，以及與其他傳感器信息、車身信息的融合等主要模塊。算法的優(yōu)劣決定傳感器是否能發(fā)揮其最佳性能，也決定了慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。

從長遠(yuǎn)看，慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的競爭力在慣性傳感器芯片。隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)級別的提升，對MEMS慣性傳感器芯片的性能要求將持續(xù)提高;同時(shí)隨著慣性導(dǎo)航系統(tǒng)算法的不斷成熟，通過算法優(yōu)化來提升系統(tǒng)性能的空間越來越小，而對慣性傳感器芯片硬件性能的依賴程度則會(huì)相應(yīng)提高。MEMS慣性傳感器芯片的設(shè)計(jì)、制造、封測及標(biāo)定將成為慣性導(dǎo)航系統(tǒng)中比較關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。

智東西認(rèn)為，自動(dòng)駕駛是汽車產(chǎn)業(yè)與人工智能(AI)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等新一代信息技術(shù)深度融合的產(chǎn)物，自動(dòng)駕駛是一個(gè)龐大而且復(fù)雜的工程，涉及的技術(shù)很多，它也是當(dāng)前汽車行業(yè)與出行領(lǐng)域智能化和網(wǎng)聯(lián)化發(fā)展的主要方向，已成為各國爭搶的戰(zhàn)略制高點(diǎn)及熱點(diǎn)。

高精度行車定位技術(shù)以及高精度地圖技術(shù)是自動(dòng)駕駛汽車的兩項(xiàng)核心技術(shù)，也是自動(dòng)駕駛破局的關(guān)鍵點(diǎn)。在定位系統(tǒng)中，所有需要用到GPS的地方都需要使用慣性導(dǎo)航系統(tǒng)，例如車輛定位、激光雷達(dá)的GPS接口等。在GPS信號丟失的時(shí)候，慣性導(dǎo)航能夠?qū)⒍ㄎ恍盘柲M出來。但慣性導(dǎo)航系統(tǒng)成本昂貴，如何攻克慣導(dǎo)技術(shù)難關(guān)，如何生產(chǎn)大批量車規(guī)級慣性導(dǎo)航裝置一直是業(yè)界難題。這些年隨著各種利好，相信慣性導(dǎo)航行業(yè)的前景將是一片光明。