8 月 25 日，由蓋世汽車主辦、中國智能網聯汽車產業創新聯盟自動駕駛地圖與定位工作組協辦的“2020 第二屆自動駕駛地圖與定位大會”隆重召開。本次會議主要聚焦高精地圖、高精度定位等自動駕駛關鍵技術，共探產業未來發展之路。下面是u-blox中國區資深市場經理梅景浩在本次論壇上的發言。

首先我介紹一下u-blox，u-blox是一家總部在瑞士的公司，已經成立20多年了，在全球有1千多名員工，它是以GPS的產品起家，我們現在已經有了三條產品線，一個是定位產品線，一個是移動通信產品線，還有一個是短距離產品線，這三條產品線都在汽車上有廣泛的應用，其中應有最多的是我們的定位產品，到2019年我們的定位接收機總計銷售了5億片。

我們今天來討論一下GNSS的精度主要來自于哪里。這里有一個比較簡單的關于定位原理的描述，左邊和右邊分別有一個信號發射塔，發射出來信號就是圖上藍色的箭頭，右邊的發射塔發射出來一個橘黃色的信號，這兩個信號都會被接收機接收到，當這兩個塔同時發射信號的時候， 接收機接收到信號會出現時間差，這就表征了接收距離上的差值。根據這個差值， 并且當我們已知這兩個發射塔位置的時候，就可以根據右下角的公式算出來接收機的位置。 當然這里是一維的結果。 這就是定位最基本的原理。 現在我們GPS的定位是這樣算的，包括手機無線定位也是這樣的原理，現在各種室內定位方案也是根據信號傳輸時間來做的。

再進一步解釋一下GNSS定位系統，因為它要在一個3D空間里面去找到它的經度緯度以及它的海拔高度，同時因為GPS接收機并不知道自己準確的時間，所以說還有一個時間的差值，總共有4個未知數，那至少需要有4顆衛星來列帶有4個未知數的方程，獲得一個準確的定位解。 但是在實際的應用中， 因為天上的衛星距地球的高度是非常高的，衛星的高度在2萬公里以上，那意味著什么呢？它們的高度是地球的赤道周長的一半還要多，所以衛星信號到達地面的時候，它的功率是非常低的。低到什么程度呢？低到現在手機信號的萬分之一甚至更低，這樣的話就對GPS的信號接收造成了比較大的挑戰。如果要達到一個比較高的定位精度的話，單靠4顆衛星是很難的，通常需要更多的衛星才能達到比較高的精度。

這里我們說一下GNSS是如何在這么弱的信號下面來獲取位置的。 首先是發射端的信號，它經過了擴頻，變成了1.023Mbps的碼流，然后在1.5G上面進行調制。 接收端是一個逆向的過程，BPSK信號經過解調， 恢復出基帶信號， 1.023Mbps，利用這個碼元， 在碼相位上面進行追蹤，這樣的話就可以得到比較準確的時間信息，利用時間信息和時間信息的差值，我們可以算出來接收機的位置。

這里有一個問題就是在GPS的信號結構中，一個碼源的長度對應的時間是比較短的，但是因為光速很高， 碼元換算出來距離的話就變得非常長，293米。 我們利用相位跟蹤技術，可以做到GPS的精度是3米左右，這也是傳統的手機以及車載導航里面的定位精度，這是GPS本身設計的精度。 但是這個精度對于自動駕駛是不夠的，我們用一個3米左右的尺子去量我們的道路，這樣顯然不夠，必須要做到分米級的定位精度。

這個時候我們必須要在其他的地方想辦法，我們的GNSS專家們想出來的辦法就是載波技術，一個1.5G載波的波長大概是19厘米，在載波上做相位追蹤可以做到更高的精度，就是我們常說的厘米級精度。但是剛才我們有提到過， 之所以要用擴頻技術是因為我們的信號接收功率是非常低的，如果不做擴頻的話很難達到好的效果。如果我們在載波這一級進行計算， 就沒有擴頻的優勢了，擴頻的增益就全都沒有了。所以通過載波雖然解決了定位精度的問題，也必然引入另外一個問題， 就是信號強度，要在信號比較好的時候才能把載波恢復出來。

剛才我們討論的是GPS怎么樣才能達到一個更好的解析度，除此以外GPS本身在整個傳輸過程當中并不是很理想，存在各種各樣的傳輸誤差，我們把誤差做了一個總結，大概分為兩部分，第一部分是共性的誤差，就是和衛星發射相關的誤差，這是肯定會遇到的。 其中一個是衛星軌道的誤差，衛星軌道會有漂移，這個誤差大概在2.5米左右，同時衛星上發射信號的時鐘也會有一些誤差，這個誤差大概在1.5米。

衛星發射之后會經過地球大氣層，大氣層中會有兩個方面的誤差，一個是由于電離層造成的誤差，電離層就是地球的外層大氣受到太陽風的影響，被太陽風電離形成了一個電離層，它很高，并且是在不斷變化的，因為太陽風在不斷變化，各個區域是不均勻的，當前位置的電離層可能和幾十公里外的電離層不一樣，它的誤差大概在5米左右。另外就是對流層，這個層也會帶來一些誤差，主要是因為天氣現象帶來的折射和延遲造成的，它在1米左右，這些誤差在一定的范圍之內是均勻的，我們可以說是在幾十平方公里的一個范圍內是比較均勻的。

還有一部分是跟微觀環境相關的誤差，一個是由于地形地貌導致的多徑誤差，這個是導航和自動駕駛中主要考慮的因素，因為它的誤差比較大，而且在城市環境中這個誤差很難避免，誤差范圍可能在2到20米，有的情況下甚至可以到達上百米。 另外一個是接收機的噪聲，一個好的接收機噪聲可能在0.5米左右，這是我們現在對系統中誤差的分析。

總結一下，首先要能達到比較高精度要用載波技術。同時為了獲得更高精度我們必須盡量減少這里所列出的誤差。

我們來看看如何解決第一部分這些通用誤差，通用誤差的解決方法一般分為兩大類，一類是OSR， 也就是觀測域的校正服務，現在大家比較熟悉的RTK服務就是屬于這一類。 這一類的它的做法是什么呢？首先在地面上建很多個觀測站，這些觀測站的位置是已知的，根據這些已知的觀測站接收下來信號，就知道衛星信號傳輸的時候它應該的傳輸時間和實際觀測到的傳輸時間，這兩個傳輸時間的差值就是修正信息，這就是常見RTK方法。這個做法是比較簡單粗暴一點的，直接就把所有的誤差放在一起，不區分誤差是由衛星引起的還是其他引起的，就放在一起形成一個修正數據，針對每個衛星的修正數據通過網絡發送到移動端，移動端不管是車還是其他的設備， 把誤差進行修正，就可以得到一個比較高精度的定位。

這個辦法是比較簡單有效的，但是有一個要注意的問題，因為它是區域性， 只給出當前位置對流層、電離層的狀態修正值是怎么樣的，它無法給出針對比較大區域的修正值。 也就意味著，當一個車開幾百公里的時候必須要經過多個不同的參考站進行修正，這個時候車必須要把自己的位置上報給RTK服務，RTK服務給出來針對當前位置定制化的修正數據， 所以負荷比較大。 比如說上海這樣的大型城市里面有那么多車在走，可能對于通信網絡、服務器定制化的數據發送都會造成比較大的壓力。另外一個遇到的問題是覆蓋度。 在人員密集的地方應該沒問題，基本上都會覆蓋到。但是在人員不是那么密集的地方，第一個是RTK本身基站的覆蓋可能不是很完整的，移動新網絡的覆蓋也不一定完整，這兩者都會造成缺失RTK的修正數據。

除了OSR的方式以外還有另外一種方式，我們叫它SSR，是針對狀態空間域的修正。 它對于整個區域范圍、整體狀態做一個描述。 它同樣要建一些基站，比RTK要少不少，SSR服務商會根據這些基站來綜合建立一個比較寬泛的范圍中，比如說整個中國的修正模型，把這個模型的參數提取出來，通過IP網絡或者通過衛星進行廣播撥發。 它不再是定制化的數據，而是普適的，對于整個區域都是有效的數據。在接收機端通過L-band衛星接收機把所有的參數接收后， 代入模型去恢復出來當前接收機位置所需要的數據進行修正，可以得到一個比較準確的位置。

SSR的好處是覆蓋比較好，進行衛星信號廣播就可以覆蓋廣大的區域。其次它也可以做到比較準確的精度，不需要雙向通信，對于隱私起到了保護的作用。 現在，它有一個還不是很好的地方，就是每一家SSR服務商提供的模型和算法都是自有的，不像RTK一樣有一個通用的接口格式。

根據SSR服務播發的數據，它可以分為PPP、PPP-AR和PPP-RTK，PPP-AR是全球的覆蓋方案，它的定位時間大概在30分鐘左右，可以達到的精度是20厘米。 PPP-RTK比較適合我們現在自動駕駛應用，實現大陸級的覆蓋，能夠在10秒鐘左右做到5到20厘米的定位精度，這個我們認為在汽車上面是足夠的。

所以說我們認為PPP-RTK是比較適合車載的SSR服務。針對這一技術我們推出了我們的NEO-D9S的接收機，它能夠接收到L-band衛星信號，根據不同的參數配置可以接收不同頻段的信號， 配置起來很靈活。 同時它的尺寸比較小，功耗也比較低，比較適合大規模的市場應用。

接下來看一下在自動駕駛的場景下面，整個接收機的框架大概是什么樣子的。這里首先是一個SSR的校正服務，校正服務可以通過Internet或者衛星廣播出去，D9S接收機將衛星廣播的信號進行接收，送到應用處理器里面去做模型恢復和算法計算，然后把得到的修正數據傳送給GNSS接收機。 GNSS接收機可以利用這個數據獲得高精度定位。這是在衛星信號比較好但是通信網絡信號不是很好的情況下使用。 如果在一個城市環境中， 遮擋比較厲害，這時可能移動通信網絡的效果更好，我們可以用移動網絡將信號接收下來，做相同的解碼和定位操作。 這樣比較適合自動駕駛系統，因為校正數據有比較好的的覆蓋， 不同傳輸方式互為備份。

我們剛才討論了通用的誤差修正，而在一個城市環境里面，在一些比較有挑戰的環境下面，如何解決多徑誤差呢？ 前面提到過， 對于RTK或者SSR算法來說要達到高精度必須要用到載波相位，必須用非常好的信號。 第一個它的信號強度要高，第二它不應該是一個經過反射的信號，經過反射以后信號就不準了，信號的傳輸距離變了。另外一個要求是雙頻信號，這樣對它的定位精度和收斂時間都是有比較大的幫助。

現在市面上有兩種方案，一種是L1+L2的雙頻方案，一種是L1+L5的雙頻方案，我們推薦的是跨越了L2和L5的option A方案。 在L2上面它接收了GPS和GLONASS的衛星， 這里有兩點提到的，在GLONASS的信號里面只有L2信號，而沒有L5信號的，對于GPS來說L2的信號是比較成熟的，L5的信號還在建設中，所以L2的信號更多一些。在L5上面 我們支Galileo的E5b和北斗的B2I以及我們未來會支持的B2b信號。通過這樣的一個option A，其實我們可以達到4個系統里面每個系統都是雙頻信號進行接收的，這樣接收的衛星數量可以達到最多。

在典型的城市環境下，RTK要做到直射的信號達到9個甚至更多，這樣才能達到比較良好的接收效果。我們計算了一下在歐洲的城市環境下面，不是很高的樓那種環境，我們能夠看到天上的衛星數量：

曲線上面的這一條淺紅色是我們現在的option A能夠接收到的衛星數量，這個里面還不包括今年北斗會正式運營的B2b信號，等到北斗B2b信號出來了以后整體的衛星數量還要比現在的這一條線更高一些。下面的紅線是option B，它是L1+L5的方案，這里面缺乏了一部分的GPS雙頻信號全部GLONASS的雙頻信號，這樣對于高精度的RTK不是非常友好。

這里面很多人會問兩個問題。第一個問題就是為什么大家都在問L5的信號？我覺得L5的信號大家知道比較多是從手機先開始的，因為手機是在碼相位那一級進行處理，L5上面的確會有一些幫助，但是對于RTK來說，是否L5并不重要。 它必須要用直射信號，它對于碼相位并不是很關心，它要用載波相位，這個時候我們覺得第一重要的還是衛星的數量，尤其是城市環境下面，受遮擋環境下面的雙頻衛星數量，因為城市環境下衛星數量是不足的。

同時還有另外一個問題，是不是衛星數量越多越好呢？可以說衛星數量的確是越多越好，但是這個里面也有邊際效應的考慮。 如果衛星數量超過了一定的數值，比如說超過20個，我們統計下來衛星數量增加帶來的效益是可以忽略不計的，這個時候我們要去選取那些信號最好的衛星以及它的幾何構形，就是在天上分布，最優的衛星，這樣可以提高定位精度。所以通過我們的頻段和星系的選擇可以部分解決城市道路的遮擋問題。

這里我們有一個測試數據，這是我們在歐洲做的測試，在一個稍微開闊一點的城市環境里面做的測試，右圖是我們現在北斗在全球的覆蓋，在中國、歐洲以及美洲絕大部分的地區達到了6顆或者以上的衛星， 可以做到基本的定位了，所以說北斗全球覆蓋其實是蠻好的。 我們在歐洲做測試的時候可以看出來如果GPS+GLONASS和GPS+GLONASS+Galileo+北斗進行對比的話，這個區別還是很明顯的。不僅定位精度了有了提升， RTK fix rate有了明顯的提升。 所以我們推薦盡量用多系統解決方案， 尤其是北斗和Galileo兩個新系統， 很多人現在覺得這兩個系統還沒有完善， 但實際使用中的效果非常好。

除了多星系多頻段意外， 我們還在系統里增加了慣導方案，通過使用陀螺儀， 加速計， 輪速脈沖和我們專有的汽車動態模型， 這樣的慣導方案可以在信號比較弱和信號中斷的情況下持續獲得車道級的定位，這就是我們的ZED-F9K解決方案，外面的展臺有相關的介紹，大家可以去參考一下。

這里是我們有一個在不同場景下面的測試數據，我們的ZED-F9K在開闊環境下可以達到一個厘米級的定位精度，CEP95是0.13米，這個對于自動駕駛肯定是足夠了的。在城市環境下是在歐洲的一個小鎮上面，當地的建筑物大概在五六層，但是建筑物之間的距離比較窄，大概就是雙向單車道，再加上旁邊人行道這樣的寬度，所以說天空的可視度并不是很高，這樣的環境下可以看到CEP 95是在0.54米， 也是可以支持自動駕駛的。

最右邊一張圖是在巴黎的現代化區域，那邊的GPS信號其實很多時候是受遮擋非常嚴重的，沒有辦法進行定位的，這個時候我們會切換到純慣導的定位，CEP95精度是1.7m，這個時候綜合其他的視覺或者是高精度地圖的輔助融合定位算法， 也可以很好的進行定位。

綜合一下，通過我們的多星多頻GNSS系統和慣導，配合地基或者星基增強服務，我們u-blox可以提供整體的解決方案，做到一個自動駕駛可用的分米級車道定位。
責任編輯：tzh