自动驾驶车辆定位定向解决方案.docx

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1、自动驾驶车辆定位定向解决方案1自动驾驶解决方案基于高精度定位技术和高精度地图一站式解决方案，可满足用户的智能车对高精度、高可用性定位需求，解决港口、矿区、封闭园区、工厂物流、干线运输、城市配送、快速公交、机场运输、城市环卫9大应用场景下的智能车运营需求，降低整体方案成本和运维难题。1.1 针对L2L3级别的辅助驾驶 融合车载GNSS高精度定位芯片或者外挂GNSS高精度定位基带 基于高精度定位服务，采用高精度定位+IMU融合定位SDK,实现稳定可靠的亚米级定位 稳定的亚米级定位服务，提供更好的导航及路径规划等服务，提升用户体验和驾驶出行体验 车企能够获取精准的行车数据，为技术研发、服务升级提供有

2、效的数据支持1.2 针对L3级别121高稳健的GNSS定位服务1）可用性：L3以上自动驾驶涉及到交通效率和交通安全，高精度定位的可用性是至关重要的核心指标。可用性对于基准参考站网的建设、运营、维护、后台数据中心的实时解算能力、服务稳定性以及通信链路的质量和覆盖都有较高的要求。高精度定位服务充分满足可用性的各项需求。2）一致性：L3以上自动驾驶大规模应用必须基于良好的互联互通，并且各接入车联网相关应用的终端在位置数据上需要统一基准，高精度GNSS改正数据在生成和播发时也需要考虑到数据的一致性。数据不一致主要是由基准点坐标框架不一致，差分基准参考站的基准点坐标不精确，或差分改正数据解算方法不同造成

3、的。高精度定位服务通过云端组网解算，消除站与站之间，以及不同数据解算之间的差异，并适当考虑多冗余的基准参考站备份，防止终端定位过程中由于匹配参考站不一致，运营商不一致等因素带来的定位数据偏差。为L3以上自动驾驶提供一致性的定位服务。3）合规性：根据相关测绘法规，实时差分服务数据属于受控管理数据，需要采取用户审核注册的方式提供服务。其中提供优于1米精度服务的，基准站数据中心管理部门审核注册后应向省级以上测绘地理信息行政主管部门报备用户及使用目的等信息。L2.2基于高精度GNSS定位的高精度地图融合定位应用于自动驾驶的高精地图相较于传统地图提供了更加丰富的语义信息，除了包含车道模型如车道线、坡度、

4、曲率、航向、车道属性、连通关系等内容外，还包括大量定位对象（object）,即路面、两侧或上方的各种静态物体，如路缘石、栅栏、交通标牌、交通灯、电线杆、龙门架等，这些元素均含包含精确的位置信息，通过激光雷达（LiDAR）、相机（Camera）和毫米波雷达（Radar）识别出地图上的各类静态地物，然后将这些对象与地图上存储的对象进行比对（Map Matching）,匹配过后，通过相对姿态和位置关系，即可得到车辆自身精确位置和姿态，实现无GPS条件下的自定位。但是此种定位方式仍然是相对Traffic MKnbarrier在上一章中介绍的 自研高精度卫星定位板卡，是实现L3级自动驾驶的主要产品。该板

5、卡支持全星座多频点，自带车规级别的MEMS器件IMU,卫星定位板卡，基于卡尔曼滤波融合框架实现卫星惯导组合定位与高精度地图。可实现城市工况下的厘米级定位。具体定位原理为，采用惯性递推或航位推算获取定位预测值，再通过地图匹配定位与GNSS高精定位，进行滤波融合，对预测结果进行校正，获得精确定位信息，具体流程如图所示：(1)车身各类传感器(激光雷达、毫米波雷达、相机)通过标定与授时进行时间同步与空间同步；(2)使用GNSS高精定位及惯导提供初始位置、速度、姿态；(3)在上一历元的状态下，通过惯导惯性递推/车辆里程计/视觉里程计递推，获得下一历元的预测状态(通常情况下取惯导输出时间间隔为一历元)；(4)根据当前预测位置，由高精度地图提取车身周围的高精度地图语义信息，包括车道线、马路牙、栅栏、交通标牌、交通灯、电线杆、龙门架等对象信息，并按目标类别进行分类；(5)各传感器结合车辆预测状态，进行车道线/目标识别，并同样进行对象(6)通过分类对象进行对象匹配;(7)匹配完成后，根据高精度地图中存储的对象位置、姿态信息，结合传感器测距、测姿结果,反向计算车辆位置、姿态信息,获得匹配定位结果；(8)将RTK定位结果/匹配定位结果及车辆预测状态进行融合滤波，获得最终定位状态，并进行状态更新。下图为高精度地图