一、車聯(lián)網(wǎng)高精度定位發(fā)展趨勢分析
1.1 車聯(lián)網(wǎng)高精度定位現(xiàn)狀
根據(jù)場景以及定位性能的需求不同，車輛定位方案是多種多樣的。目前主要有兩種方案：(1) 以GNSS為主的基本定位方法，主要是RTK技術(shù)；(2) 基于多傳感器融合的方式，主要是攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)、IMU和GPS接收機(jī)等；再以高精度地圖和5G網(wǎng)絡(luò)輔助，完成L3級別以上的導(dǎo)航精度需要。
1.2 產(chǎn)業(yè)情況
高精度定位硬件、軟件、位置校正服務(wù)是自動駕駛汽車的核心要素。惡劣天氣、重復(fù)場景、非視距場景和車載傳感器不穩(wěn)定情況下，高精度定位在自動駕駛中起決定性作用。通過調(diào)查，車廠的需求 如下：
隨著ADAS功能逐步的進(jìn)入傳統(tǒng)汽車，使之成為傳統(tǒng)汽車的標(biāo)配，而自動駕駛汽車的量產(chǎn)計劃也會在在未來3-5年內(nèi)實現(xiàn)。高精度定位服務(wù)在汽車行業(yè)的應(yīng)用具有非常廣闊的前景。
2018 年，中國汽車產(chǎn)銷分別為 2781 萬輛和 2808 萬輛，其中乘用車共銷售 2251 萬輛，汽車保有量超 2.4 億輛。2017年我國衛(wèi)星導(dǎo)航與位置服務(wù)市場規(guī)模達(dá)到2620億元。巨大的汽車市場為車聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展奠定了堅實的基礎(chǔ)。目前高精度導(dǎo)航設(shè)備市場的成本在 3 萬元左右。然而，在星地基增強(qiáng)系統(tǒng)一體化建成后以及導(dǎo)航終端芯片化集成后，高精度導(dǎo)航設(shè)備技術(shù)方案必然會明顯簡化，當(dāng)其形成明顯規(guī)模優(yōu)勢后，成本將降到汽車市場認(rèn)可的量產(chǎn)價格。2020年，中國V2X用戶將超4000萬，若按30%需求實現(xiàn)高精度定位能力，市場規(guī)模就將達(dá)到1200億元。
二、車聯(lián)網(wǎng)定位需求與挑戰(zhàn)
2.1 車聯(lián)網(wǎng)定位需求指標(biāo)
車聯(lián)網(wǎng)主要涉及三大業(yè)務(wù)應(yīng)用，包括交通安全、交通效率和信息服務(wù)，對于不同業(yè)務(wù)應(yīng)用，有不同的定位性能指標(biāo)需求。同時，車輛作為移動的實體會經(jīng)歷不同的應(yīng)用場景，包括高速公路、城市道路、封閉園區(qū)以及地下車庫等。不同的應(yīng)用場景，對定位的技術(shù)要求也各不相同。典型的交通安全類業(yè)務(wù)包括交叉路口碰撞預(yù)警、緊急制動預(yù)警等；典型的交通效率業(yè)務(wù)包括車速引導(dǎo)、緊急車輛避讓等；典型的信息服務(wù)業(yè)務(wù)包括近場支付、地圖下載等。典型的車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)對定位的業(yè)務(wù)需求如下所示：
同時，自動駕駛作為車聯(lián)網(wǎng)的典型應(yīng)用已經(jīng)逐步滲透到人們的生活中，封閉或半封閉園區(qū)的無人擺渡、無人清掃、無人派送，以及礦區(qū)的無人采礦、無人運輸?shù)龋呀?jīng)成為無人駕駛的典型應(yīng)用。高精度定位是實現(xiàn)無人駕駛或者遠(yuǎn)程駕駛的基本前提，因此對定位性能的要求也非常嚴(yán)苛，其中L4/L5級自動駕駛對于定位的需求如下所示：
目前，目前車聯(lián)網(wǎng)場景的定位需求主要面臨以下三個方面：定位精度及定位范圍、通信時延和網(wǎng)絡(luò)部署。
滿足不同應(yīng)用場景下的定位需求：目前室外的定位技術(shù)以實時動態(tài)差分技術(shù)（Real-time Kinematic, RTK）為主，在室外空曠無遮擋環(huán)境下可以達(dá)到厘米級定位，但考慮到城市環(huán)境密集高樓區(qū)，以及會經(jīng)歷隧道、高架橋、地下停車場等遮擋場景，需要結(jié)合慣性單元使用融合算法保持一定時間的精度。所以如何保障車輛在所有場景下的長時間穩(wěn)定高精度定位，是車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場景下車輛高精度定位的巨大挑戰(zhàn)。因此需要結(jié)合蜂窩網(wǎng)定位、慣導(dǎo)、雷達(dá)、攝像頭等，通過多源數(shù)據(jù)融合保障車輛隨時隨地的定位精度。
高精度地圖的繪制和更新。高精度定位需要有與之匹配的高精度地圖才有意義。從定位技術(shù)上，對于攝像頭、雷達(dá)等傳感器定位，需要有相應(yīng)的高精度地圖匹配，以保證實現(xiàn)厘米級的定位。另外，從車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)上，路徑規(guī)劃、車道級監(jiān)控和導(dǎo)航，也需要高精度地圖與之配合才能實現(xiàn)。然而繪制高精度地圖成本高且復(fù)雜，且需要定期更新才能保證定位性能和業(yè)務(wù)需求。
高精度定位成本較高。為保障車輛高精度定位的性能需求，需要融合蜂窩網(wǎng)、衛(wèi)星、慣導(dǎo)、攝像頭以及雷達(dá)數(shù)據(jù)，而對于慣導(dǎo)、雷達(dá)等，成本較高，難以實現(xiàn)快速普及，限制了車輛高精度定位的商業(yè)應(yīng)用。
三、車聯(lián)網(wǎng)高精度定位系統(tǒng)架構(gòu)
3.1 終端層
為滿足車輛在不同環(huán)境下的高精度定位需求，需要在終端采用多源數(shù)據(jù)融合的定位方案，包括基于差分?jǐn)?shù)據(jù)的GNSS定位數(shù)據(jù)、慣導(dǎo)數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、高精度地圖數(shù)據(jù)以及蜂窩網(wǎng)數(shù)據(jù)等。
3.2 網(wǎng)絡(luò)層
系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)層主要實現(xiàn)信號測量和信息傳輸，包括5G基站、RTK基站和RSU路側(cè)單元的部署。5G作為更新一代的通信技術(shù)，可以保證較高的數(shù)據(jù)傳輸速率，滿足高精度地圖實時傳輸?shù)男枨蟆?G基站也可完成與終端的信號測量，上報平臺，在平臺側(cè)完成基于5G信號的定位計算，為車輛高精度定位提供
輔助?；?G邊緣計算，可實現(xiàn)高精度地圖信息的實時更新，提升高精度地圖的實時性和準(zhǔn)確性。
地基增強(qiáng)站主要完成RTK測量，地基增強(qiáng)站可以與運營商基站共建，大大降低網(wǎng)絡(luò)部署以及運維成本。同時可通過5G網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)RTK基站測量數(shù)據(jù)的傳輸，可實現(xiàn)參考站快速靈活部署。
RSU一方面可實現(xiàn)RTK信息播發(fā)，避免傳統(tǒng)的RTK定位中終端初始位置的上報，同時RSU可提供局部道路車道級地圖、實時動態(tài)交通信息廣播。
3.3 平臺層
平臺層可實現(xiàn)功能模塊化，主要包括：
高精度地圖、交通動態(tài)信息、差分解算、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)計算。
3.4 應(yīng)用層
在應(yīng)用層，為用戶提供地圖瀏覽、規(guī)劃路線顯示、數(shù)據(jù)監(jiān)控和管理等功能，以及基于位置的其他車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)，例如輔助駕駛、自動駕駛等。
四、車輛高精度定位關(guān)鍵技術(shù)
4.1 基于RTK差分系統(tǒng)的GNSS定位
(1) 高精度GNSS差分改正數(shù)通過蜂窩網(wǎng)絡(luò)向用戶面播發(fā)
a)由地面基準(zhǔn)參考站觀測衛(wèi)星數(shù)據(jù)，將原始衛(wèi)星觀測值傳輸至云端改正數(shù)解算及播發(fā)平臺。
b)云端改正數(shù)解算及播發(fā)平臺收到原始衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)后進(jìn)行實時組網(wǎng)建模解算，形成區(qū)域網(wǎng)格化差分改正數(shù)。
c)終端流動站發(fā)起高精度改正數(shù)請求，并上報當(dāng)前衛(wèi)星定位取得的初始置。
d)云端改正數(shù)解算及播發(fā)平臺根據(jù)終端位置匹配相應(yīng)改正數(shù)，通過蜂窩網(wǎng)絡(luò)用戶面（互聯(lián)網(wǎng)）下發(fā)至終端。
e)終端設(shè)備根據(jù)自身的衛(wèi)星觀測值以及接收到的差分改正數(shù)進(jìn)行高精度定位。
f)在這種播發(fā)方式中，移動通信網(wǎng)絡(luò)僅作為數(shù)據(jù)通路，差分改正數(shù)據(jù)與單個蜂窩不產(chǎn)生直接關(guān)聯(lián)關(guān)系。
(2) 高精度GNSS差分改正數(shù)通過蜂窩網(wǎng)絡(luò)控制面播發(fā)
a)運營商定位服務(wù)器可以從參考站獲得觀測值，該參考站可以為第三方參考站，也可以是基于蜂窩網(wǎng)絡(luò)中基站進(jìn)行改造升級的參考站。
b)在一個小區(qū)內(nèi)，基站的位置可以看作用戶的概略位置，定位服務(wù)器通過部署方式或者基站上報的方式可以獲得基站的位置信息。
c)定位服務(wù)器，基于獲得基站的位置信息以及參考站的測量值，進(jìn)行建模并產(chǎn)生改正數(shù)，根據(jù)應(yīng)用場景的不同以單播或者廣播的形式發(fā)送給終端。
d)終端獲取改正數(shù)后進(jìn)行定位解算。
4.2 傳感器與高精地圖匹配定位
視覺定位是通過攝像頭或激光雷達(dá)等視覺傳感器設(shè)備通過獲取視覺圖像，再提取圖像序列中的一致性信息，根據(jù)一致性信息在圖像序列中的位置變化估計車輛的位置。根據(jù)事先定位所采用的策略，可分為基于路標(biāo)庫和圖像匹配的全局定位、同時定位與地圖構(gòu)建的SLAM、基于局部運動估計的視覺里程計三種方法。
（1）全局定位：全局定位需要預(yù)先采集場景圖像，建立全局地圖或路邊數(shù)據(jù)庫，當(dāng)車輛需要定位時，將當(dāng)期位姿圖像與路邊數(shù)據(jù)庫進(jìn)行匹配，再估計當(dāng)期圖像與對應(yīng)路邊之間的相對位置，最終得到全局的定位信息。
（2）V-SLAM：同時定位與地圖構(gòu)建基于采集到的視覺信息，在車輛行駛的過程中對經(jīng)過的區(qū)域進(jìn)行地圖構(gòu)建和定位。（3）視覺里程計：視覺里程計（Visual Odometry, VO）是以增量式地估計移動機(jī)器人的運動參數(shù)。視覺里程計關(guān)注如何計算圖像序列中相鄰圖像間所反映出的機(jī)器人位姿變化，并將局部運動估計的結(jié)果累積到車輛軌跡中。
應(yīng)用于自動駕駛的高精地圖相較于傳統(tǒng)地圖提供了更加豐富的語義信息，除了包含車道模型如車道線、坡度、曲率、航向、車道屬性、連通關(guān)系等內(nèi)容外，還包括大量定位對象（object），即路面、兩側(cè)或上方的各種靜態(tài)物體，如路緣石、柵欄、交通標(biāo)牌、交通燈、電線桿、龍門架等，這些元素均
含包含精確的位置信息，通過激光雷達(dá)（LiDAR）、相機(jī)（Camera）和毫米波雷達(dá)（Radar）識別出地圖上的各類靜態(tài)地物，然后將這些對象與地圖上存儲的對象進(jìn)行比對（Map Matching），匹配過后，通過相對姿態(tài)和位置關(guān)系，即可得到車輛自身精確位置和姿態(tài)，實現(xiàn)無GPS條件下的自定位，如
下所示：
基于語義級高精度地圖定位原理為，采用慣性遞推或航位推算獲取定位預(yù)測值，再通過地圖匹配定位與GNSS高精定位，進(jìn)行濾波融合，對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行校正，獲得精確定位信息，具體流程如下所示：
（1）車身各類傳感器（激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、相機(jī)）通過標(biāo)定與授時進(jìn)行時間同步與空間同步；
（2）使用GNSS高精定位及慣導(dǎo)提供初始位置、速度、姿態(tài)；
（3）在上一歷元的狀態(tài)下，通過慣導(dǎo)慣性遞推/車輛里程計/視覺里程計遞推，獲得下一歷元的預(yù)測狀態(tài)（通常情況下取慣導(dǎo)輸出時間間隔為一歷元）；
（4）根據(jù)當(dāng)前預(yù)測位置，由高精度地圖提取車身周圍的高精度地圖語義信息，包括車道線、馬路牙、柵欄、交通標(biāo)牌、交通燈、電線桿、龍門架等對象信息，并按目標(biāo)類別進(jìn)行分類；
（5）各傳感器結(jié)合車輛預(yù)測狀態(tài)，進(jìn)行車道線/目標(biāo)識別，并同樣進(jìn)行對象分類；
（6）通過分類對象進(jìn)行對象匹配；
（7）匹配完成后，根據(jù)高精度地圖中存儲的對象位置、姿態(tài)信息，結(jié)合傳感器測距、測姿結(jié)果，反向計算車輛位置、姿態(tài)信息，獲得匹配定位結(jié)果；
（8）將RTK定位結(jié)果/匹配定位結(jié)果及車輛預(yù)測狀態(tài)進(jìn)行融合濾波，獲得最終定位狀態(tài)，并進(jìn)行狀態(tài)更新。
4.3 蜂窩網(wǎng)定位
蜂窩網(wǎng)絡(luò)對于提高定位性能至關(guān)重要，尤其是伴隨著5G的到來，其大帶寬、低時延、高可靠的網(wǎng)絡(luò)性能可支撐RTK數(shù)據(jù)和傳感器數(shù)據(jù)的傳輸，高精度地圖的下載和更新等，另外基于5G信號的定位也為車輛高精度定位提供強(qiáng)有力的支撐。
基于蜂窩網(wǎng)定位的基本邏輯架構(gòu)如圖4-8所示。一般來說，定位基本過程由定位客戶端（LCS Client）發(fā)起定位請求給定位服務(wù)器，定位服務(wù)器通過配置無線接入網(wǎng)絡(luò)節(jié)點進(jìn)行定位目標(biāo)的測量，或者通過其他手段從定位目標(biāo)處獲得位置相關(guān)信息，并最終計算得出位置信息并和坐標(biāo)匹配。需要指出的是，定位客戶端和定位目標(biāo)可以合設(shè)，即定位目標(biāo)本身可以發(fā)起針對自己的定位請求，也可以是外部發(fā)起針對某個定位目標(biāo)的請求；最終定位目標(biāo)位置的計算可以由定位目標(biāo)自身完成，也可以由定位服務(wù)器計算得出。
4.4 同步
可靠的高精度定位系統(tǒng)基本都是基于同步系統(tǒng)的，包括衛(wèi)星導(dǎo)航定位，地面高精度定位系統(tǒng)也基本遵循這一原則。高精度定位系統(tǒng)的同步精度每降低3ns就會引入1米左右的測距誤差，因此時鐘同步性能成為高精度同步技術(shù)的關(guān)鍵指標(biāo)，地面定位網(wǎng)元節(jié)點間的高精度同步技術(shù)是這個領(lǐng)域研究的關(guān)鍵。V2X需要滿足未來智能駕駛的信息交換需求，對同步的需求也顯而易見。
由于在定位精度達(dá)到3~5米以內(nèi)才能滿足未來智能交通等大多數(shù)定位需求， 同時考慮給測量誤差留有余量， 因此需要實現(xiàn)3 ns-10 ns左右的同步精度，才能實現(xiàn)3米甚至米級的、運營商級的地面定位網(wǎng)絡(luò)。
除去定位系統(tǒng)/設(shè)備的時間同步預(yù)算，高精度定位對同步設(shè)備的時間同步要求和精度等級如表所示 ：
車輛高精度定位是實現(xiàn)智慧交通、自動駕駛的必要條件。隨著C-V2X服務(wù)從輔助駕駛到自動駕駛的發(fā)展，其性能要求從可靠性，時延，移動速度，數(shù)據(jù)速率，通信范圍以及定位精度等方面發(fā)生變化。與其他服務(wù)不同，定位信息是保證車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)安全的基本要素之一。3GPP中描述了一些重要的定位關(guān)鍵指標(biāo)，如定位精度、延遲、更新速率、功耗等。此外對于V2X服務(wù)，其定位存在一些特殊需求，例如連續(xù)性，可靠性和安全/隱私等。其中定位精度是V2X定位服務(wù)中最基本的要求，在一些高級駕駛的業(yè)務(wù)服務(wù)中，例如自動駕駛，遠(yuǎn)程駕駛和編隊行駛，穩(wěn)定的厘米級定位是其安全可靠服務(wù)的必要保障。
根據(jù)環(huán)境以及定位需求的不同，定位方案是多種多樣的。GNSS或其差分補(bǔ)償RTK方案是最基本的定位方法?？紤]到GNSS在隧道或密集城市等場景中性能較差，其應(yīng)用場景僅限于室外環(huán)境。GNSS通常要與慣導(dǎo)結(jié)合以增加其定位穩(wěn)定性和場景適應(yīng)性。基于傳感器的定位也是車輛定位的另一種常見定位方法。但高成本、對環(huán)境的敏感性以及地圖的繪制和更新也限制了傳感器定位的快速普及和推廣。GNSS或傳感器等單一技術(shù)無法保證車輛在任意環(huán)境下的高精度定位性能，因此會結(jié)合其他一些輔助方法例如慣性導(dǎo)航、高精度地圖、蜂窩網(wǎng)等以提高定位精度和穩(wěn)定性。其中，蜂窩網(wǎng)絡(luò)對于提高定位性能至關(guān)重要，例如RTK數(shù)據(jù)和傳感器數(shù)據(jù)的傳輸，高精度地圖的下載等。另外5G本身的定位能力，也為車輛高精度定位提供強(qiáng)有力的支撐
六、總結(jié)
本白皮書以在車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下車輛高精度定位為研究內(nèi)容，以定位技術(shù)現(xiàn)狀為基礎(chǔ)，對車聯(lián)網(wǎng)場景下的定位需求指標(biāo)進(jìn)行分析；建立車輛高精度定位的系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，以滿足不同的業(yè)務(wù)和場景需求；在車輛高精度定位技術(shù)中，基于衛(wèi)星與基站協(xié)作定位提出通過基站播發(fā)差分信息的方法，基于車載傳
感與高精地圖匹配提出利用照相機(jī)、攝像頭以及雷達(dá)與高清地圖匹配，實現(xiàn)基于語義級高精度地圖定位；車輛高精度定位對同步技術(shù)提出了比通信網(wǎng)更高的要求，是5G時代的一個重要需求，針對車輛高精度定位的需求，同步網(wǎng)各部分需要整體的技術(shù)提升，包括源部分和承載網(wǎng)部分；車輛的高精度定位，必然是多種定位源的融合，本白皮書為車輛高精度定位技術(shù)演進(jìn)和發(fā)展提供參考。
七、參考：
IMT-2020(5G)推進(jìn)組于2013年2月由中國工業(yè)和信息化部、國家發(fā)展和改革委員會、科學(xué)技術(shù)部聯(lián)合推動成立，組織架構(gòu)基于原IMT-Advanced推進(jìn)組，成員包括中國主要的運營商、制造商、高校和研究機(jī)構(gòu)。推進(jìn)組是聚合中國產(chǎn)學(xué)研用力量、推動中國第五代移動通信技術(shù)研究和開展國際交流與合作的主要平臺。
【請點擊右下角好看，小手一抖，好文共有】
本站僅提供存儲服務(wù)，所有內(nèi)容均由用戶發(fā)布，如發(fā)現(xiàn)有害或侵權(quán)內(nèi)容，請
點擊舉報。
