近年來，隨著定位業(yè)務(wù)的迅速發(fā)展，用戶對于車載端定位精度提出了越來越高的要求，由原來的導(dǎo)航級逐漸更替到車道級。特別是在城市峽谷環(huán)境下（高樓、高架），用戶無法接收到GNSS信號或GNSS信號受干擾，導(dǎo)致GNSS無定位結(jié)果或定位精度差。這是“有源定位”固有的缺點，無法從算法上來克服。針對這個問題，以GNSS+IMU等多傳感器融合方案越來越受到重視，因為“無源定位”的IMU恰好可以彌補衛(wèi)星定位的短板。

基礎(chǔ)原理

導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）

全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（Global Navigation Satellite System）是一種依靠衛(wèi)星衛(wèi)星的偽距載波、星歷、時間以及鐘差等信息進行實時定位的空基無線電導(dǎo)航系統(tǒng)，能在地球表面或近地空間的任何地點為用戶提供全天候的三維坐標和速度以及時間信息。GNSS系統(tǒng)的優(yōu)點是精度高、誤差穩(wěn)定不發(fā)散，但容易受到周圍環(huán)境影響，比如樹木樓房遮擋，鏡面等高反射物體引起的多路徑效應(yīng)。

慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（IMU）

慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（Inertial Navigation System）是一種不依賴于外部信息、也不向外部輻射能量（如無線電導(dǎo)航那樣）的自主式導(dǎo)航系統(tǒng)，主要使用慣性測量單元IMU（Inertial measurement unit）。其工作環(huán)境不僅包括空中、地面，還可以在水下。慣性導(dǎo)航的基本工作原理是以牛頓力學(xué)定律為基礎(chǔ)，通過測量載體在慣性參考系的加速度，將它對時間進行積分，且把它變換到導(dǎo)航坐標系中，就能夠得到在導(dǎo)航坐標系中的速度、偏航角和位置等信息。其優(yōu)點是工作不需要通時，安裝位置隨意，定位范圍全場景，但定位精度不高，且誤差隨時間發(fā)散。與GNSS導(dǎo)航系統(tǒng)互補。

地圖匹配技術(shù)（MM）

地圖匹配技術(shù)MM（Map matching）是結(jié)合用戶位置信息和地圖數(shù)據(jù)，推算用戶在地圖上道路的準確位置，輔助車載導(dǎo)航的精準控制。

航位推算法（DR）

航位推算法DR（Dead Reckoning）是一種跟蹤導(dǎo)航算法，在獲取載體當前時刻坐標位置的前提下，依靠慣性測量單元IMU取得的同周期內(nèi)載體移動的距離和方位，進而推算下一時刻位置。在此文介紹中，主要講建立在已有GNSS系統(tǒng)解算下，IMU輔助進行組合導(dǎo)航的算法。

車載定位的痛點

車載導(dǎo)航定位發(fā)展已經(jīng)很久，但隨著精度要求越來越高，車載定位的一些問題也逐漸浮現(xiàn)：

偏航重算：是指在高架或城市峽谷，信號遮擋引起位置點漂移；

無法定位：是指在無信號區(qū)域（停車場、隧道）推算的精度低，導(dǎo)致出口誤差大；

抓路錯誤：是指主輔路、高架上下抓路錯誤。

其中偏航重算和無法定位主要是GNSS定位原理決定，GNSS定位精度受觀測環(huán)境影響，難以改善；對于抓路錯誤，直接原因是正確道路與誤抓道路相隔太近，受定位精度限制無法區(qū)分；根本原因是只使用位置信息進行抓路，沒有發(fā)揮其它數(shù)據(jù)的價值。

技術(shù)方案

以上介紹的關(guān)鍵技術(shù)中，在場景覆蓋以及精度上，各有所長，互相補充。

根據(jù)主流這三種定位技術(shù)進行融合，提出GNSS+IMU+MM方案，依靠算法（DR）+數(shù)據(jù)（POS/HEAD）提高定位的可靠性。

從上述車載定位的幾大問題，可以逐步拆分解決：

數(shù)據(jù)融合：這一部分主要是計算GNSS模塊輸出的位置、速度、時間和航向信息，將其數(shù)據(jù)傳遞至數(shù)據(jù)處理終端進行實時數(shù)據(jù)融合計算，判定當前GNSS數(shù)據(jù)質(zhì)量的好壞，根據(jù)其數(shù)據(jù)質(zhì)量組合不同的定位判斷策略。

器件補償：在GNSS信號質(zhì)量不好或無法定位的時候，只能依靠IMU的DR算法進行補償。補償模塊的主要功能是利用GNSS數(shù)據(jù)來補償速度敏感器誤差參數(shù)（比例因子）和IMU的誤差參數(shù)（陀螺儀天向比例因子和陀螺儀三軸零偏）。補償?shù)哪康氖窃跓oGPS信號或弱GPS信號的場景，僅靠DR算法也能得到較為可靠的導(dǎo)航信息（通常短時間也能保證厘米級定位）。

場景識別：依靠內(nèi)置場景化地圖數(shù)據(jù)源以及實時外部傳感器收集的環(huán)境信息進行場景判斷，確定此刻載體地圖位置，輔助系統(tǒng)對于周圍環(huán)境感知進行行為判斷。一般采用高精度街景地圖源、激光雷達和毫米波雷達進行環(huán)境感知。

以市場上常見的司南導(dǎo)航K8模塊為例，采用自適應(yīng)組合導(dǎo)航設(shè)計，支持RTCM2.X/3.X差分數(shù)據(jù)格式接入，在空曠環(huán)境可實現(xiàn)厘米級的定位精度；內(nèi)置一體化慣導(dǎo)模塊，可以實現(xiàn)在復(fù)雜環(huán)境下的高精度導(dǎo)航。

依靠于自主研發(fā)的高精度定位算法，根據(jù)車載載體當前運行環(huán)境，系統(tǒng)自適應(yīng)對當前衛(wèi)星質(zhì)量進行評估，依據(jù)衛(wèi)星質(zhì)量進行組合導(dǎo)航。

當衛(wèi)星條件良好時，以衛(wèi)星導(dǎo)航為主，結(jié)合高精度RTK算法，實時定位精度≤±2.5cm，測速精度優(yōu)于0.03m/s；當衛(wèi)導(dǎo)無法正常工作時，以慣性導(dǎo)航為主導(dǎo)，3S內(nèi)精度保持厘米級，10S內(nèi)精度保持米級。

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