资本“看上”智能驾驶高精度定位，市场门槛逐步清晰

随着L2&＃43;、L3等高阶智能驾驶功能的陆续上车&＃xff0c;高精度定位已经成为一条全新的增长赛道。本周&＃xff0c;两家国内高精度定位方案商先后拿到融资&＃xff0c;资本正在进场。

10月9日&＃xff0c;智能驾驶MEMS高精度定位企业导远电子宣布完成数亿元人民币C轮融资&＃xff0c;本轮融资由红杉中国领投&＃xff0c;经纬创投、高瓴创投等机构跟投。

本轮融资资金将用于下一代功能安全高精度定位技术研发、产品设计能力提升和产能建设。本次融资完成后&＃xff0c;导远电子的年交付能力将提升至百万级&＃xff0c;同时也将持续投入提升客户服务能力。

10月12日&＃xff0c;智能驾驶高精度定位系统供应商戴世智能完成Pre-A轮融资&＃xff0c;由奥笙资本投资&＃xff0c;融资金额未披露。融资将用于新产品及工艺开发&＃xff0c;提升交付能力等。

去年&＃xff0c;戴世智能落地智能制造工厂&＃xff0c;预计今年完成新一代IMU制造工艺的升级及关键工艺国产化。到2022年Q2&＃xff0c;工厂将实现50万套年产能。

目前&＃xff0c;IMU&＃43;GNSS&＃43;RTK(5G)&＃43;高精地图的完整融合定位方案&＃xff0c;已经成为下一代自动驾驶量产平台的主流方案。相比于高精地图的资质准入和采集、更新的门槛&＃xff0c;高精定位软硬件模块更加偏向市场化竞争。

为了满足高阶智能驾驶对定位解决方案的需求日益增长&＃xff0c;传统仅仅依靠GNSS的系统需要车道级分辨率&＃xff0c;从而满足在高精度地图导航以及不同环境中提供稳定的安全性和准确性。

而在过渡阶段&＃xff08;从ADAS到自动驾驶&＃xff09;&＃xff0c;人机交互界面的革新&＃xff0c;也需要高精度定位来帮助驾驶员更好的理解系统的感知、规划和决策&＃xff0c;从而减少人对自动系统模式的焦虑。

除了RTK模式&＃xff0c;惯性传感器的加入&＃xff0c;再加上多传感器融合提高了定位精度和鲁棒性&＃xff0c;尤其是车辆处于GPS信号不可用或特殊场景下的精度下降的状况。

按照此前发布的《智能汽车创新发展战略》明确提出&＃xff0c;到2025年&＃xff0c;高精度时空基准服务网络要实现全覆盖。这其中&＃xff0c;就存在技术路线的选择问题。

传统的高精度卫星导航定位必须使用差分技术&＃xff0c;依靠地基增强系统&＃xff08;差分站&＃xff09;的支持才能获得优于1米的定位精度。而建设、维护和使用地基增强系统则需要巨大的成本。

同时&＃xff0c;差分&＃xff08;RTK&＃xff09;技术所能实现的厘米级绝对定位&＃xff0c;是源于测绘应用场景&＃xff0c;只能在特定的环境&＃xff08;比如开阔地区&＃xff09;和条件下&＃xff08;比如静态&＃xff09;确保能够获得。

这样的技术&＃xff0c;此前一直存在不少难点问题。比如&＃xff0c;终端硬件成本&＃xff08;尤其是车规级要求&＃xff09;、服务费/流量费、使用范围受限以及多方责任认定问题。

有行业人士指出&＃xff0c;目前来看&＃xff0c;高精定位各方面的技术都还不够成熟&＃xff0c;成本也没有得到很好的控制。接下来只有综合评估技术指标与成本&＃xff0c;才能尽快实现规模化量产。

这其中&＃xff0c;包括5G技术的融合带来的新机会。

去年7月&＃xff0c;3GPP宣布完成5G标准第二版规范R16。3GPP在R16阶段对URLLC进行了全面增强&＃xff0c;提出降低时延的方案。这个版本对uRLLC的场景&＃xff0c;尤其是对于基于5G的高精定位有了更加准确的描述。

5G两个特性之一&＃xff0c;大带宽可在车内VR、高精地图&＃xff0c;智能车对高速率的传输等方面发挥作用。同时&＃xff0c;结合V2X和5G&＃xff0c;提供高精定位能力是一大亮点。

按照相关机构的评估&＃xff0c;基于5G&＃43;北斗高精度定位技术&＃xff0c;车辆能够自动规划驾驶路线&＃xff0c;安全到达指定停车地点&＃xff0c;定位精度优于1.5厘米。同时&＃xff0c;和独立建设RTK基站不同&＃xff0c;5G&＃43;RTK的基站模式&＃xff0c;传输利用5G通道进行&＃xff0c;工程调度比较简单。

按照3GPP第16版的承诺&＃xff0c;目标之一就是实现高精度定位服务更便宜、更可靠。同时&＃xff0c;利用新的信号特性&＃xff0c;结合多种非蜂窝技术&＃xff0c;可以实现混合定位。

相关企业的预测&＃xff0c;高精度地图、高精度定位和V2X能力三位一体的服务将成为市场主流。此外&＃xff0c;5G可以支持室内定位&＃xff0c;这是GPS不具备的能力。

接下来&＃xff0c;Rel-17版本将致力于实现更精准的定位&＃xff0c;在精度方面达到亚米级精度&＃xff08;比如0.3米以内的绝对精度要求&＃xff09;&＃xff0c;在时延方面&＃xff0c;实现更低&＃xff08;比如将时延降低至10毫秒以内&＃xff09;。

除了基于参考系信号的绝对定位技术&＃xff0c;INS&＃xff08;惯性导航系统&＃xff09;和环境特征匹配&＃xff08;基于车身搭载的传感器的相对定位&＃xff09;也是整个高精度定位方案的重要补充。

因为&＃xff0c;GNSS是提供绝对位置的一个关键组件&＃xff0c;但它具有可用性挑战&＃xff0c;需要与其他传感器一起使用&＃xff0c;以提供一个整体解决方案。

这其中&＃xff0c;INS&＃xff08;惯性导航系统&＃xff09;是整个智能驾驶传感器&＃xff08;摄像头、毫米波雷达、激光雷达等&＃xff09;实现同步基础的底层传感器&＃xff0c;航迹推算对于城市环境中自主导航所需的车道级定位至关重要。

以导远电子和戴世智能的IMU业务为例&＃xff0c;就属于INS&＃xff08;惯性导航系统&＃xff09;&＃xff0c;由于不依赖于外部环境&＃xff0c;使其成为安全和传感器融合的核心技术之一。

同时&＃xff0c;IMU可以提供三维的运动信息&＃xff0c;并为SLAM技术提供空间尺度信息&＃xff0c;例如视觉SLAM、激光雷达SLAM、甚至是毫米波雷达SLAM。当在其他传感器失效时&＃xff0c;IMU的作用更加突出&＃xff0c;可以独立确定车辆的姿态、速度和位置。

数据显示&＃xff0c;当其他传感器失效时&＃xff0c;IMU可以在短时间内&＃xff08;例如一分钟或1公里&＃xff09;&＃xff0c;保持2-3‰的定位精度&＃xff0c;独立保证车辆位置和姿态的完好性。

在此基础上&＃xff0c;近年来&＃xff0c;不少企业也提出了更多的高精度融合方案。比如&＃xff0c;高通推出的VEPP&＃xff0c;融合多个汽车传感器&＃xff0c;包含GNSS、前视摄像头、IMU和车轮传感器&＃xff0c;以提供更准确的全球车辆定位。

VEPP的优点是适用于具有挑战性的城市环境&＃xff1b;高通表示&＃xff0c;VEPP在停车场的整个行驶路线上所积累的误差“约为行驶距离的0.1%。”

这意味着&＃xff0c;接下来IMU厂商、传统GNSS厂商还有组合导航方案商&＃xff0c;会进入“竞合”阶段。基于IMU、GNSS信号、视觉感知系统、高精度地图等的融合定位&＃xff0c;将成为OEM的主要需求。

此外&＃xff0c;由于目前IMU更多是单挂盒子的方式&＃xff0c;随着整车电子架构的集成度提升&＃xff0c;接下来类似IMU这样的模块&＃xff0c;市场竞争将主要瞄准满足功能安全、网络安全以及预期功能安全等更高门槛要求&＃xff0c;而当下的车规级仅仅是第一步。

以导远电子为例&＃xff0c;今年7月才拿到德国莱茵TÜV的自动驾驶高精度融合定位领域的首张ISO 26262汽车功能安全管理体系认证证书&＃xff0c;这意味着该公司在功能安全管理、系统级设计、软硬件设计、支持过程和最高级别完好性分析设计等方面按照最高等级ASIL-D建立起完善的开发流程。

而在此之前&＃xff0c;导远电子的IMU方案已经在小鹏汽车等车型前装量产。而按照功能安全认证的逻辑&＃xff0c;安全、可靠的定位能力&＃xff0c;需要开发团队具备贯穿整个开发过程的功能安全分析设计和验证能力。

由于IMU在未来多传感融合系统中还扮演着重要的角色&＃xff0c;尤其是当其他传感器出现故障时&＃xff0c;车辆需要安全停车&＃xff0c;这取决于IMU。这意味着对于高阶智能驾驶系统来说&＃xff0c;IMU通常要求为ASIL D&＃xff0c;对高性能和高可靠性都有要求。