高精度位置服務如何成為自動駕駛的基礎力量？ | 硬創公開課
新智駕按：本文內容來自千尋位置網絡有限公司業務總監裴世兵在硬創公開課的分享，由新智駕編輯整理。
裴世兵，現任千尋位置網絡有限公司業務總監。在衛星、導航、交通相關領域深耕15年有余，在技術研究、系統研發、市場拓展、行業分析等領域有豐富經驗，擁有17項國家發明專利，對組合高精度衛星定位技術在自動駕駛領域的應用有深入理解。
2014年，裴世兵承擔首個海外北斗地基項目－巴基斯坦國家北斗地基增強網的規劃建設；2016年負責車道級導航系統研發，實現了車道級高精度地圖采集制作與車輛高精度定位技術；組織研發了國內首輛自動駕駛電動汽車。
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1、自動駕駛系統
2、高精衛星定位對自動駕駛的價值
3、高精衛星定位實現方法
4、高精衛星定位基礎建設（by 千尋）
5、自動駕駛中的高精定位技術方案
6、自動駕駛汽車高精定位案例
*公開課全程視頻
1、自動駕駛系統
一輛自動駕駛汽車就像一個人，它需要幾個部分：
第一，它需要眼睛來感知環境。
第二，它需要大腦來做出決策。
第三，它需要手腳來控制行為。
那么如何實現感知、決策和控制呢？感知就類似人的視覺、聽覺、觸覺，對于車輛來說，它是通過一些傳感器來實現感知的，通過傳感器，自動駕駛系統能夠了解周圍的車、人、交通狀況、所處位置等。
決策是比較關鍵的一部分，決策是在感知基礎上對下一步（加速還是減速、如何轉向等）進行判斷，同時，決策系統還會兼顧舒適性和安全性問題。
控制指的是車輛本身的一些控制系統，它通過決策大腦對車輛下達一些指令，比如說轉向、剎車、加速。
2、高精衛星定位對自動駕駛的價值
我們的主題集中在自動駕駛系統的感知層面，其中的關鍵是傳感器。
從國際來看，自動駕駛汽車的傳感器無外乎這樣幾種：高精度衛星定位系統，組合慣導，激光雷達，攝像頭，微波雷達，超聲波雷達等等，很多傳感器構成了整個車輛的感知系統。
有了這樣的感知系統，車輛才能對外界的環境、自己所處的位置有一個清楚的了解，那么每個傳感器的這個特點是怎樣的呢？在此簡單介紹一下：
（1）激光雷達。激光雷達是目前自動駕駛系統最常用的傳感器之一，它是通過激光掃描實時生成3D點云地圖，再將實時掃描地圖與地圖庫匹配來定位車輛，去做相對定位。
同時，激光雷達也能夠識別行人、車輛、車道線、馬路邊線以及周邊環境距離等信息。它的優勢是探測精度非常高（毫米級），探測距離能達到百米的量級。但是它也存在一些缺點：
首先激光可視范圍內如果有遮擋，例如有樹、垃圾桶等遮擋，就無法進行識別；
第二，由于激光波束靠反射來識別，所以無法識別顏色圖案、文字等標識；
第三，目前最主要的問題是，激光雷達的成本相對來說依然很高，一個64線激光雷達成本超過幾十萬，所以普通車輛其實是很難用在上面的；
第四，傳統激光雷達的傳動部件是機械的，長期使用會造成磨損。當然，目前的一些新技術已經在解決這個問題，并且成本會逐漸下降。
（2）視覺傳感器，即攝像頭，包括單目、雙目和多目。視覺傳感器可以利用圖像匹配，也能夠實現車輛定位，以及對周圍環境的3D建模。
同時，視覺傳感器可以識別行人、車輛和車道線等，也能夠判斷距離。它的優勢是相對于激光雷達而言成本非常低，而且能夠識別路牌、交通燈甚至是一些文字信息；也存在一些缺陷，比如遮擋情況是沒辦法識別的，并且強光和黑夜等條件下，識別率相對來說比較低。例如北京的霧霾天氣，識別率也是不高的。
（3）毫米波雷達。毫米波雷達目前是一個非常成熟的技術。很多高檔車前端的防撞雷達，應該用的都是毫米波雷達，這種傳感器測量精度和測量距離以及成本都是沒有問題的，但是它的探測角度比較小，并且通常需要多個雷達來完成一個探測任務。
（4）超聲波雷達。超聲波雷達主要用于探測近距離障礙物，用在倒車、自動泊車等方面。超聲波的探測距離一般在3-5米以內。
（5）RTK接收機。這是目前我們所了解的自動駕駛系統普遍會采用的一個技術，它利用高精度衛星定位，實現對車輛的厘米級定位，并且能夠通過雙天線的接收機，確定車身的航向，甚至是俯仰。
RTK接收機的優點是定位精度高、使用簡便，成本也相對比較低。但是它也存在一些問題，因為受電磁環境影響，比如說干擾、環境遮擋反射等等，這會造成它的定位精度下降。
（6）高精度組合慣導。組合慣導其實是利用陀螺和加速度G去推算車輛的位置、航向和加速度。通過這樣一些參數積分，自主推算車輛在當前速度和加速度情況下，下一個時刻所處的位置。
它的優勢是不依賴外界環境，靠自身就可以實現定位。但存在的問題是，如果長時間推算，存在一個累計誤差，隨著時間越來越長，如果沒有辦法給它提供校正的話，這個誤差就會越來越大。
目前的自動駕駛方案大概就是以上幾種，每一家廠商在設計和應用自動駕駛系統時，都會或多或少去偏重某一類傳感器，比如說有的會偏重激光雷達，有的偏重視覺，有的會偏重衛星定位，不同的方案各有優缺點，如下圖。
如何看待高精度衛星定位對自動駕駛的價值？
第一，極端天氣和環境下的位置感知。
舉個例子，雨天積水發射燈光、冬天路面積雪覆蓋等情況下，利用視覺傳感器和激光雷達是很難識別車道線的，又如在沒有車道線的道路，如開闊的廣場，或比較大的院子或停車場里面，這樣的封閉區域不一定有明顯的道路邊線，周圍又沒有相對比較容易辨識的參照物，所以視覺和激光雷達很難做出相對定位。
但高精度衛星定位是不受這些因素的影響的。高精度定位配合高精度地圖，車輛可以對自己的位置做出非常準確的判斷，而后控制車輛按照預定方向行使。這是我們認為高精度定位對自動駕駛帶來的第一個價值。
第二，自動駕駛的安全性和舒適性。
例如車輛在一條很長的高速路行使，如果在這條高速路上有一個很急的彎道，如果用視覺或激光雷達的方式去判斷，車輛快開到這個彎道的時候才能去做出判斷，這樣會造成急剎車、急轉彎等現象。
這個時候會給整個駕駛的安全性和舒適性造成影響。但如果使用高精度定位技術，車輛對自己的位置有清晰的了解，車輛可以通過自己的智能決策系統去判斷，什么時候、提前多少米開始剎車、轉向以及轉向的角度。這種方式提升了整個駕駛系統的安全性和舒適性。
第三，V2X應用。
在交叉路口的車輛穿行和避讓場景中，如果每一輛車都能夠精確地定出自己的位置，通過車車通信和車路通信把自己的位置分享給其他車輛，那么每輛車都會對彼此的位置和路口的交通情況有清楚的了解。
通過這樣一種智能路車調度系統，可以實現交叉行駛車輛的調度。達到一定程度的話，甚至可以取消紅綠燈。
第四，節省自動駕駛系統運算量。
利用圖像識別和激光點云算法，不管是存儲量還是運算量都是巨大的，所以目前我們看到一些自動駕駛車的后備箱里，實際上放了一個非常大型的服務器去做運算和處理的。這種模式是很難實現工程化或者商業化應用的。
如果利用衛星定位，就可以定位出車輛大概在這個道路的某一段，或者說在道路非常精確的某一個路段上，在做點云匹配時，就完全沒有必要把整個城市或整條道路的這個點云圖像數據庫都調入做匹配處理，只需要調用一段數據就可以了，這樣會大大縮短存儲量和運算量。
所以目前，一些自動駕駛汽車用工控機就可以完成系統處理。
目前業界普遍劃分的自動駕駛分為5個階段：Level 1—Level5。
現在大多數上處于Level 2以下，即高級輔助駕駛，能做到跟車、防碰撞、車道保持等。
在Level 2以下的階段，衛星定位技術對整個輔助駕駛系統來說是一個可選項，不一定是必須要有的。同時對于衛星定位的精度要求，也是僅在道路級即可，主要用于道路導航。
當自動駕駛技術發展到L3以上時，要求車輛L3在高速公路、停車場泊車等特殊場景中實現自動駕駛。這些都是需要高精度衛星定位的，并且對精度的要求也越來越高，精度要求做到車道級，這樣才能做到在高速公路上并線或是上下匝道，并確保車輛的安全性。
3、高精衛星定位實現方法
如何實現高精度衛星定位？
首先介紹一下普通衛星定位的原理。地面上一個接收機，在同時接收天上4顆衛星信號的時候就能夠實現定位，為什么要4顆衛星呢？
我們都知道，X、Y、Z三個方向需要三顆衛星，三個方程完成定位。但事實上，時間也是一個不確定性，所以未知數有四個：X，Y，Z和T。所以當地面接收機收到4顆衛星信號的時候，它會根據4個方程解算出當前的時刻，以及X、Y、Z的坐標。
但是這種方法存在一些誤差。比如信號穿過天空的電離層和對流層時會產生一定的擾動，會造成信號延遲同時產生誤差，同時我們觀測的衛星軌道等都會存在一定抖動，所以普通衛星定位存在比較大的偏差，它的可信度是不高的。
如何解決這個問題？
我們提出這樣一個辦法，就是在地面上建立基準坐標的參考站。這個參考站是有要求的。它所建立的位置坐標是要永遠不變動的，我們甚至要求將它建在基巖上，如果這個地方土層比較松動，我們會向下挖，一直挖到凍土層的時候，確保這個基準站的坐標是固定不動的。
這樣的基準站會連續7×24小時觀測所有能觀測的衛星信號，由于它的自身坐標是已知的，所以通過觀測衛星信號，它能夠反向推算出電離層、對流層的誤差，以及衛星軌道的誤差，總結形成一系列誤差參數。
這些誤差參數通過某個傳輸方式傳給接收機，接收機在定位的時候，就可以在運算過程中把誤差減掉。
通過這種方式，我們就能夠實現高精度的衛星定位。那么，因為誤差參數傳遞是不同的，所以對于接收機來說，差一點的可以做到米級，甚至是亞米級精度，好一點則是厘米級誤差。這就是高精度衛星定位的基本原理。
目前，高精度衛星定位在應用于自動駕駛時，普遍使用的是RTK技術，我們稱之為載波相位差分技術。
這個定位算法其實并非新技術，早在10年前，它就已經有成熟的應用了。
舉個例子，我們現在的測量測繪領域，比如要修路、架橋或是蓋樓，地基、路基都是通過RTK技術去畫線，又如從河的兩岸往中間架橋的時候，你會發現橋梁合攏時候中間能夠剛好對齊，這都是采用了RTK定位手段，使兩邊的橋梁可以非常精準地合攏在一起。
其他方面，如車輛應用上，我們最熟悉的就是駕考系統?？荚囓囕v裝有兩個RTK定位設備，它能夠把車輛虛擬成一個方框，與地圖中的車庫線位置匹配，當車輛出庫和入庫的時候，一旦超出這個車庫的邊界線，系統就會及時報警。
另外，RTK技術還應用在精準農業，黑龍江省80%的大馬力拖拉機已經全部安裝了自動駕駛系統，可以自動播種或收割。
4、高精衛星定位基礎建設
所以，RTK應用在傳統行業其實并不陌生。但它也存在問題，就是作用范圍是有限的。
目前像駕校、精準農業，通常會架一個單站，在附近范圍作業。但這樣的系統對智能交通或自動駕駛來說，可能在園區中做一個demo是沒有問題的，但很難應用到實際的商業領域中。怎么辦呢？
我們目前有這樣一個成果。上圖中，每一個節點代表了一個基準站，這個基準站由千尋網絡位置公司在全國建設，2016年底已建設完成超過1200個基準站。
這些基準站的數據會統一回傳到我們的服務平臺，形成全國一張網，再把這張網上的數據結算到每一個地區的誤差參數。通過這種方式，能實現全國的高精度定位服務覆蓋。
那么對于接收機來說，如何實現高精度定位呢？對于一個正常的衛星定位接收機而言，在接收衛星信號的同時，它也能夠通過互聯網從千尋的服務平臺上獲取當地的衛星定位誤差參數。拿到誤差參數后，在接收機里會有一個高精度定位解算的算法，最終輸出一個高精度定位結果。
以上是高精度定位的一個基本原理，總結來說它需要兩個條件：
條件一，接收機本身要支持這樣的定位解算算法。目前我們看到的國際國內主流的衛星導航廠家和產品都是支持這種算法的，可能不同的產品會有精度差異。
條件二，要能夠支持聯網。這樣可以通過互聯網從全國一張網平臺上拿到誤差參數，實現高精度定位。
5、自動駕駛中的高精定位技術方案
自動駕駛系統中應用了哪些關鍵高精度定位技術呢？
第一，要想實現自動駕駛系統運行，厘米級定位的播發服務是必不可少的。但這種服務目前存在幾個問題，一個問題是只能滿足區域的自動駕駛演示或測試服務，很難實現大范圍的跨省測試。第二個問題，目前的局域網很難實現高并發的支持。假如有100萬輛車，同時在一個城市里需要高精度定位服務，這對于后臺的壓力是非常大的。這也是要實現全國性的、高服務等級的定位播發服務的原因。
第二，組合高精度定位終端。RTK是一種非常低成本并容易獲取的高精度定位技術。但是，城市環境有很多高樓遮擋、立交橋、地下隧道等情況，這些情況下衛星定位很難全程保證高精度定位精度的。這個時候需要高精度組合慣導來輔助定位，當衛星短時間失鎖的時候，可以用慣導去短時間推算位置。
第三，多傳感器融合定位算法。剛提到將RTK的定位和慣導做融合，未來我相信還會有更視覺傳感器、激光雷達傳感器的融合，保證自動駕駛車輛的高可靠性和安全性。
第四，高精度地圖。如果沒有地圖的話，定位是沒有辦法與環境做匹配的。所以高精度地圖的采集和應用也是自動駕駛方案中的重要一環。
6、自動駕駛汽車高精定位案例
高精度定位在智能駕駛以及自動駕駛中有哪些應用？這里我把我們比較熟悉和參與比較深的案例介紹一下。
2016年7月16日，在杭州的云棲小鎮舉辦了一場上汽榮威RX5發布會。這輛車本身已經集成了車道集導航技術和的高精度地圖。
從上圖（1）中其實可以看到，它的導航地圖已經跟傳統的地圖不一樣了，可以精細區分車道。
同時，這類高精度地圖對于車輛的定位精度也相對來說要求比較高，所以這輛車本身搭載了高精度的厘米級定位終端，同時搭配千尋Find Cm的服務。因此，這輛車能夠在這樣的示范區達到高精度自主導航的效果。
2016年10月13日-16日，在杭州云棲大會上，上圖（2）中的這輛車完全基于高精度衛星定位實現了他實現了自主避障、行人跟隨、定點停車、自動泊車等功能。
2016年11月12日-13日，江蘇常熟舉辦的中國智能車未來挑戰賽中，經我們調研，來自全國的23支參賽隊伍均采用了RTK高精度衛星定位技術。
比賽賽場使用的高精度地圖也是利用這種厘米級定位服務來采集的。
如何看待高精度定位技術在自動駕駛中的應用呢？我們這么認為，高精度定位是自動駕駛的基礎，它具有一下特點：
第一，覆蓋廣。有了全國一張網以后，高精度位置服務將廣泛覆蓋。
第二，易使用。對于用戶而言，位置的獲取、處理速度和技術難度都不高。
第三，高穩定。目前全國一張網采用整網解算，基于云架構處理，可靠性和穩定性較高。
第四，低成本。相對于激光雷達等設備而言，RTK定位技術的成本還是很低的。
自動駕駛研發路線
我們通過與國內OEM廠商和Tier 1廠商的合作與調研中發現，自動駕駛技術的研發走得是兩條路線：工程化路線和技術化路線。
工程化路線：選擇工程化路線的，主要是OEM主機廠和Tier 1等零部件供應商，這條路線更偏向于實用角度。
一般來說，初級會先實現車道級導航，類似上文提到的RX5實現的功能，即通過車輛高精度定位，配合高精度地圖，對現有車輛的導航有一個體驗上升級。
在此基礎上，可能會發展L2到L3級別，即高級智能輔助駕駛技術，包括車道保持、車輛跟隨，實現的場景主要針對高速公路等簡單場景。
再往后，會實現L3-L4階段，如實現變道控制、超車，以及自主上下高速等。
最后階段，才發展到L4-L5，能夠實現完全自主駕駛。
技術化路線：選擇技術路線的廠商，主要是一些互聯網公司以及智能駕駛技術企業，他們的技術能力，我認為還是非常強的，有一些甚至直接切入L4-L5級別的這種高度自動駕駛技術。
技術化路線中的公司運營模式分為幾類。
1、關注車道級導航，會為現有的類似百度、高德等公司做導航體驗的提升。
2、從低速自動駕駛切入，這類方向是注重實用性的。低速自動駕駛汽車屬于非道路場景應用，我們也看到，短時間內，自動駕駛車輛上路都是不合法的。所以，一些公司專注于非道路應用，如景區游覽車、小區巡邏車、園區代步車等。這部分被認為是最先落地的自動駕駛技術和應用。
3、瞄準道路級自動駕駛應用。這類公司技術能力相對來說比較強，他們通過集成傳感器、開發算法以及高精度定位等能力，提供一個完成的自動駕駛解決方案。最后將方案提供給車廠，或是自己造車等等。
精彩問答
新智駕：目前已有許多行業人士認為，芯片+算法的集成化方案會成為未來自動駕駛的趨勢，您如何看待高精度位置服務的嵌入式方案，以及與其他傳感器處理能力的融合？
裴世兵：未來自動駕駛領域，芯片+算法的集成方案是必然趨勢。其中包括兩點：一點是“去專業化”，一定會有類似公司提供相關服務，讓更多的人使用高精度服務時感受不到技術的實現過程。
例如，目前我們會提供SDK工具包方案，對于用戶，只要在系統或處理器中嵌入SDK工具包，那么他在系統運行時會自動從服務器拿到高精度定位數據，并將數據給到高精度芯片內部，讓芯片獲得高精度定位結果。
另一點就是與其他處理器的融合，目前最簡單的是提供單純的RTK定位算法，再高一級是將慣導算法融合，讓高精度定位服務更加連續、穩定和可靠。
未來，我相信會逐漸將視覺、激光雷達等其他傳感器信息，甚至包括車輛本身的CAN BUS信息也融合進去，高度集成的方案最終會給出車輛精準的位置。
新智駕：高精度定位服務商和高精度地圖服務商應該合作開發綜合解決方案嗎？還是客戶購買兩家的服務后，自己再進一步做融合處理呢？
裴世兵：高精度定位和高精度地圖本身就是一對，一定要配合起來才能正常發揮作用。所以目前這兩個角色也是緊密配合，未來不論會不會合作提供方案，但配合是沒有問題的。
用戶一定要了解到高精度定位技術和高精度地圖，不止是為了單純的定位，也可能為其他業務邏輯服務。所以對于一家自動駕駛廠商而言，它必須同時了解高精度位置定位和高精度地圖。
新智駕：我國高精度位置服務與國外水平的差距？北斗的實用情況如何？
裴世兵：國內外高精度位置服務的技術原理其實是一樣的。單從北斗情況來看，它的發射比GPS晚，但北斗在整個的系統設計和構型上理論上是超越GPS的。
例如北斗系統有5顆靜止軌道衛星(同步衛星)，可以一直在中國上空，這保證了北斗在中國的衛星數比其他地區多，這是北斗系統服務國內的優勢之一。
另一點，國內基準站建設數量遠遠超越國外的基準站數量，這是我們能夠提供更優質高精度位置服務的基礎能力。
新智駕：自動駕駛汽車對環境感知和定位的實時性要求很高，高精度定位服務如何在這方面進行優化？
裴世兵：自動駕駛汽車對定位的實時性要求很高，所以我們的很多合作伙伴在選用接收機或輸出頻率時一般會選擇20赫茲。
但使用高精度定位服務是不受這種影響的，因為高精度定位服務我們目前采用的方案是1秒為用戶播發一次差分數據。
理論上來說，接下來10秒內系統都可以使用這組數據做運算，所以影響是不大的。
另外還有一個比較低成本、更簡單的方案，比如說采用1赫茲的低成本衛星定位接收機，再結合慣導推算位置，用慣導補足更高實時性（20赫茲、50赫茲甚至100赫茲）的定位需求，相對而言容易的多。
新智駕：目前市場上有五花八門的各類自動駕駛解決方案，您如何看待高精度位置服務在其中扮演的角色？
裴世兵：高精度定位服務不是唯一的自動駕駛解決方案，但一定是自動駕駛解決方案中最基礎的環節。
未來，廠商也不會單獨采用某一項技術實現自動駕駛，必然是技術融合的解決方案。對于他們能造成影響的包括兩點，一個是技術成本，一個是設備使用的復雜程度。
所以，如激光雷達在成本沒有降下來的情況下，人們對它的使用會非常慎重，但對于RTK定位而言，成本已經很低了，并還在下降，所以未來的使用推廣中應該不會存在難度。
另外，自動駕駛車輛最受關注的還是安全性。如何實現安全？
第一，定位和環境感知越精準越好；
第二，技術手段越多、越融合越好，多種手段的融合能夠提升系統穩定性和安全性。
高精度定位服務在自動駕駛中其實扮演了一個重要角色，尤其是未來實現V2X應用時，作用會體現得更加明顯。
*圖片來自千尋位置
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