前言：近年來(lái)，隨著定位業(yè)務(wù)的迅速發(fā)展，用戶對(duì)于車載端定位精度提出了越來(lái)越高的要求，由原來(lái)的導(dǎo)航級(jí)逐漸更替到車道級(jí)。特別是在城市峽谷環(huán)境下（高樓、高架），用戶無(wú)法接收到GNSS信號(hào)或GNSS信號(hào)受干擾，導(dǎo)致GNSS無(wú)定位結(jié)果或定位精度差。這是“有源定位”固有的缺點(diǎn)，無(wú)法從算法上來(lái)克服。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，以GNSS+IMU等多傳感器融合方案越來(lái)越受到重視，因?yàn)椤盁o(wú)源定位”的IMU恰好可以彌補(bǔ)衛(wèi)星定位的短板。

1.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(shí)間以及鐘差等信息進(jìn)行實(shí)時(shí)定位的空基無(wú)線電導(dǎo)航系統(tǒng)，能在地球表面或近地空間的任何地點(diǎn)為用戶提供全天候的三維坐標(biāo)和速度以及時(shí)間信息。GNSS系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)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(shù)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(wú)線電導(dǎo)航那樣）的自主式導(dǎo)航系統(tǒng)，主要使用慣性測(cè)量單元IMU（Inertial measurementunit）。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(guò)測(cè)量載體在慣性參考系的加速度，將它對(duì)時(shí)間進(jìn)行積分，且把它變換到導(dǎo)航坐標(biāo)系中，就能夠得到在導(dǎo)航坐標(biāo)系中的速度、偏航角和位置等信息。其優(yōu)點(diǎn)是工作不需要通時(shí)，安裝位置隨意，定位范圍全場(chǎng)景，但定位精度不高，且誤差隨時(shí)間發(fā)散。與GNSS導(dǎo)航系統(tǒng)互補(bǔ)。

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(zhǔn)確位置，輔助車載導(dǎo)航的精準(zhǔn)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(dāng)前時(shí)刻坐標(biāo)位置的前提下，依靠慣性測(cè)量單元IMU取得的同周期內(nèi)載體移動(dòng)的距離和方位，進(jìn)而推算下一時(shí)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(jìn)行組合導(dǎo)航的算法。

2，車載定位的痛點(diǎn)

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

偏航重算：是指在高架或城市峽谷，信號(hào)遮擋引起位置點(diǎn)漂移；

無(wú)法定位：是指在無(wú)信號(hào)區(qū)域（停車場(chǎng)、隧道）推算的精度低，導(dǎo)致出口誤差大；

抓路錯(cuò)誤：是指主輔路、高架上下抓路錯(cuò)誤。

其中偏航重算和無(wú)法定位主要是GNSS定位原理決定，GNSS定位精度受觀測(cè)環(huán)境影響，難以改善；對(duì)于抓路錯(cuò)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(wú)法區(qū)分；根本原因是只使用位置信息進(jìn)行抓路，沒(méi)有發(fā)揮其它數(shù)據(jù)的價(jià)值。

3，技術(shù)方案

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

根據(jù)主流這三種定位技術(shù)進(jìn)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(wèn)題，可以逐步拆分解決：

數(shù)據(jù)融合：這一部分主要是計(jì)算GNSS模塊輸出的位置、速度、時(shí)間和航向信息，將其數(shù)據(jù)傳遞至數(shù)據(jù)處理終端進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)融合計(jì)算，判定當(dāng)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(bǔ)償：在GNSS信號(hào)質(zhì)量不好或無(wú)法定位的時(shí)候，只能依靠IMU的DR算法進(jìn)行補(bǔ)償。補(bǔ)償模塊的主要功能是利用GNSS數(shù)據(jù)來(lái)補(bǔ)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(bǔ)償?shù)哪康氖窃跓o(wú)GPS信號(hào)或弱GPS信號(hào)的場(chǎng)景，僅靠DR算法也能得到較為可靠的導(dǎo)航信息（通常短時(shí)間也能保證厘米級(jí)定位）。

場(chǎng)景識(shí)別：依靠?jī)?nèi)置場(chǎng)景化地圖數(shù)據(jù)源以及實(shí)時(shí)外部傳感器收集的環(huán)境信息進(jìn)行場(chǎng)景判斷，確定此刻載體地圖位置，輔助系統(tǒng)對(duì)于周圍環(huán)境感知進(jìn)行行為判斷。一般采用高精度街景地圖源、激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)進(jìn)行環(huán)境感知。

以七星耀華S823模塊為例，采用自適應(yīng)組合導(dǎo)航設(shè)計(jì)，支持RTCM2.X/3.X差分?jǐn)?shù)據(jù)格式接入，在空曠環(huán)境可實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)的定位精度；內(nèi)置一體化慣導(dǎo)模塊，可以實(shí)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(dāng)前運(yùn)行環(huán)境，系統(tǒng)自適應(yīng)對(duì)當(dāng)前衛(wèi)星質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估，依據(jù)衛(wèi)星質(zhì)量進(jìn)行組合導(dǎo)航。

當(dāng)衛(wèi)星條件良好時(shí)，以衛(wèi)星導(dǎo)航為主，結(jié)合高精度RTK算法，實(shí)時(shí)定位精度≤±2.5cm，測(cè)速精度優(yōu)于0.03m/s；當(dāng)衛(wèi)導(dǎo)無(wú)法正常工作時(shí)，以慣性導(dǎo)航為主導(dǎo)，3S內(nèi)精度保持厘米級(jí)，10S內(nèi)精度保持米級(jí)。