解读自动驾乘关键技术报告:惯性导航和幕后的芯片大战

原标题:36氪首发 |
将十万元级的惯导产品做到万元级别,「羲朗科技」获联想之星400万元天使轮投资

惯性导航系统由于具有的输出信息不间断、不受外界干扰的独特优势;同时可以将多种传感器的信息以及车身信息进行更深层次的融合,为决策层提供精确可靠的连续的车辆位置,因而将成为自动驾驶定位信息融合的中心。

Analog Devices, Inc.
近日与Momenta联合宣布达成战略合作,双方在自动驾驶高精度地图领域展开紧密合作,共同推动自动驾驶安全落地。高精度地图能够为自动驾驶车辆提供准确、实时的信息,保障安全行驶,是实现自动驾驶不可或缺的一环。ADI与Momenta的首期合作已围绕高精度地图的建图与更新相关技术展开,ADI的惯导单元已应用于Momenta
L3级别面向高速公路的自动驾驶解决方案以及L4级别面向城市道路的自动驾驶解决方案。

多传感器融合成自动驾驶主流方案的当下,创业公司「羲朗科技」认为惯导的价值被低估了。创始人李刚分析,L4及以上的自动驾驶汽车,需要10-30cm的定位精度,就意味着需要惯导为主体的POS系统(Position
Orientation
System)与高精度地图信息融合。而适用于自动驾驶的供低成本高性能的惯导产品正是羲朗科技希望对外提供的主要产品。

随着智能驾驶的兴起和快速发展,预计惯性传感器在 2018
年的全球市场空间为1.6 亿美元,到 2022 年将达 9 亿美元。

相较成本更高的光纤惯导、激光陀螺仪等传感器方案,ADI的
IMU具有更为出色的性价比。在一些极端恶劣天气条件下或者没有GPS信号的情况下,
IMU就成为自动驾驶重要的输入。

新京葡娱乐场388官网 ,成立于2017年的羲朗科技主要做惯导组合产品的研发和销售,即采购基础的MEMS惯性传感器件(IMU)、配合辅助信息器件(如GNSS),整合自研的“传感器数据融合”算法,提供整套可商用的惯导组合产品。目前公司已获得来自联想之星400万元天使轮投资。

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“ADI一直致力于开发对无人驾驶至关重要的高性能、高可靠性、安全技术,ADI的传感器向无人驾驶系统提供了高保真、高可靠性的导航和感知信号”,ADI公司自动驾驶和安全副总裁Chris
Jacobs指出, “ADI
IMU的高性能结合Momenta在软件算法领域的技术积累,双方通过此次合作共同为自动驾驶打造安全、可靠、可落地的解决方案。”

与市面上的同类惯导产品相比,羲朗科技的一大特色即高性价比,可在万元级别的惯导产品上实现十万元级别产品的性能,以MEMS惯性器件为基础,而无需高精度器件为基础,就有可能能实现高精端姿态、位置信息输出。

自动驾驶的前世今生

从高精地图的采集模式来看,众包制图因具有成本优势以及能够完成快速更新的特点而成为主流发展方向,尤其对于基础设施日新月异的亚洲市场。Momenta基于视觉的高精度语义地图具有可众包、精度高、更新快等特点。Momenta不仅拥有自己的制图车辆,而且可以利用在出租车、卡车、巴士等多种车辆实现规模化的众包部署,
打造“自动驾驶的大脑”。

一般来说,MEMS惯性器件具有较大零偏和比例因子误差,采用低成本MEMS器件的条件下,惯性传感器误差补偿技术、可靠惯导与辅助设备数据融合算法,是提高产品系统精度的重要手段。

智能汽车的终极目标是利用各种技术实现使车辆按照人的意愿自动行驶到达目的地。这个目标的关键是利用车载传感系统和信息终端实现与人、车、路等的智能信息交换,使车辆具备智能的环境感知能力,能够自动分析车辆行驶的安全及危险状态。

Momenta
CEO曹旭东表示:“高精度地图是自动驾驶安全落地的坚实保障。ADI在IMU等领域拥有非常深厚的积累,其提供的高性能、高精度的传感器技术将帮助Momenta搭建精准、可靠、能够实现快速更新的高精度地图。Momenta与ADI将共同携手为自动驾驶和汽车行业赋能。”

依托团队在软件算法建模方面的多年积累,羲朗科技采用了多项技术加以解决:①对惯性器件进行出厂前的温度补偿和器件非正交标定,主要对温度变化的趋势项进行多项式补偿,并对物理结构的非正交误差进行出厂前标定,在补偿惯性器件的基础上计算车辆姿态,确保重力加速度在车体坐标系内准确分解;②搭建高精度转动惯量模型和惯导安装补偿模型,用于消除由于车辆杆臂效应造成的干扰加速度;③构建车辆动力学模型,分解离心力与哥氏力之间的耦合关系,消除车辆横向干扰加速度对车控的影响;④结合伪距、伪距率的微分关系以及惯性器件的微分关系建立联合偏微分方程组,在GNSS有效观测数据时可精确补偿陀螺零偏和比例因子残差。

世界各国及各大汽车公司都在布局自动驾驶。自上世纪 70
年代开始,自动驾驶汽车的发展经历了技术研究的兴起、自动驾驶技术可行性和实用性方面的进展等阶段,目前行业已经逐步进入到了市场化的阶段。

Momenta拥有世界顶尖的深度学习专家,如图像识别领域最先进的框架Faster
R-CNN和ResNet的作者, ImageNet 2015、ImageNet 2017、MS COCO Challenge
2015等多项比赛冠军。团队成员主要来源于世界顶尖高校以及知名高科技公司,拥有深厚的技术积累、极强的技术原创力和丰富的行业经验。

基于上述的技术,羲朗科技针对自动驾驶客车、AGV、智慧农机、巡检机器人等不同应用场景提供不同产品,售价从数千元到三万多元不等。

可见,自动驾驶已成为汽车行业发展的确定性趋势。自动驾驶最大的意义在于解放驾驶员的双手带来人类空间意义首次的无缝连接,智能汽车使汽车的角色不再局限于交通工具,可以是移动的生活空间,通讯工具,娱乐平台等更富有想象力的定位。

ADI在MEMS惯性传感器设计上已经拥有超过30年的经验,其MEMS IMU
在航空电子设备和智能农业领域拥有很多成功案例,这些应用场景有着和自动驾驶一样的需求。且ADI的
IMU经过了市场广泛的检验,能在包括时变、撞击和震动以及各种温度条件、环境下保持诸如偏移、灵敏度、轴交叉灵敏度等关键参数稳定。

羲朗科技告诉36氪,目前针对AGV、智慧农机、巡检机器人的导航产品已进入小批量生产阶段,订单均在百套左右;适用于自动驾驶大巴导航设备的惯导产品进入中试后期,已进入国内第一梯队的大巴公司的最终PK阶段,预计10月份开始全车匹配测试,并开始签订小批量订货合同;适用于无人机及水下机器人的产品目前处于中试阶段,预计2018年底完成中试。

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▲自动驾驶发展历程

惯导系统作为各类无人运载器的必备导航系统之一,已有数十年的历史,早期一直应用于军事用途。受造价昂贵、生产周期长、维护成本高等条件限制,多在飞机、火箭、航天飞机、潜艇等产品中应用,难以在民用领域推广。

欧美企业的自动驾驶技术处于领导者地位。根据市场研究机构 Navigant Research
发布了 2017 年的自动驾驶技术汽车公司排名,第一梯队领导者的 8家企业中,有
4 家美国企业、3 家德国企业联盟和 1 家日本企业,只有 1
家中国公司排入第二梯队行列。

十多年前,以低精度(相对于军用而言)的惯导与高精度GNSS实时动态差分(RTK)技术构成的POS系统产品已经十分成熟,并应用于精确测绘等工业领域,但其数十万元的价格,很难真正被用于民用级别量产的产品。

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近年来,惯导公司,如法国SBG
、荷兰Xsens、英国OxTS等均已推出3-5万元级别产品,但受制于精度,往往还只能用于无人船、农用机械等场景,受制于其价格,也很难应用于AGV等产品。因此,也为羲朗科技和产品提供了市场空间。

▲世界自动驾驶技术水平格局

惯导产品上游主要是惯性器件芯片和GNSS板卡(模组),有包括InvenSens、BOSCH、ST、ADI、MTi、合众思壮、北斗星通、上海司南、上海井融、NovAtel、Trimble等在内的多家供应商可选,使得羲朗原材料采购上有较多选择,且可实现1-2周的平均供货周期。

黄金发展期的背后驱动力

供应商的选择丰富,同时也意味着羲朗科技有可能面临多家竞品公司的竞争。李刚告诉36氪,目前公司的主要核心壁垒是建立在软件算法建模经验之上的,虽然在产品推出有有可能面临山寨的风险,但这些厂商的产品要真正达到商用仍需要大量数据的积累,而羲朗科技的技术已经在全国20多个省市1万多台车上经过了大约73万小时的测试,其他厂商重新获得丰富的测试数据需要大量的时间;另外在这期间,公司很可能已经与诸多大客户完成了产品联合开发和测试阶段,商业上很可能错过了市场的最佳时期。

政策、经济、社会、技术等多维因素的推动,极大地促进了中国智能汽车行业的发展。

一般来说,上游元器件行业,创业公司的成长很大程度上依赖于下游市场的繁荣,当前包括自动驾驶、AGV、智慧农机、巡检机器人等在内的几个行业都处于快速发展中,市场规模分别有望达到800万辆(2030年)、1.5万台(2018年)、
40 – 50 亿元(国内体量)、159亿元(2018年)。

政策层面,国家从战略层次进行规划,引导汽车行业向智能化方向做大做强。政府在《汽车产业中长期发展规划》、《国家车联网产业标准体系建设指南》等一系列文件中都提到要估计和促进智能汽车的发展。尤其是
2018 年1 月 5
日国家发改委发布《智能汽车创新发展战略》,对智能汽车的市场化做了长远的规划。

2017年羲朗科技已实现近百万元销售,2018年销售额达到数百万,团队预计2019年销售额可达数千万元。

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目前,羲朗科技组建了十多人团队。核心团队均来自航天院所,此前有多年惯导项目经验。CEO李刚此前还曾在一家车联网公司任副总经理。

▲智能汽车发展规划

现阶段,惯导领域国内上市公司主要有耐威科技(300456)和星网宇达(002829)两家,前者市值在70亿元左右,后者市值在30亿元以上。返回搜狐,查看更多

社会层面,自动驾驶可以给社会带来良好的效益,激发消费者兴趣、提升接受度。根据德勤对全球消费者的调查,中国消费者对自动驾驶技术保持了较高的兴趣和接受度,其中很大一部分原因是自动驾驶可以减少交通事故发生率、降低伤亡,同时也可以提升通行效率。

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▲消费者对不同级别自动驾驶汽车的感兴趣比例

技术层面,新技术的发展为自动驾驶技术赋能。人工智能技术如深度神经网络的机器学习算法让车辆对周边物体的探测和分类能力大幅提高,传感器数据的融合也变得更准确;5G
的高带宽、低延迟、大容量数据传输特性可以为自动驾驶海量数据传输提供解决方案。这一系列新技术的发展为自动驾驶的发展提供了基础。

在政策、技术发展、社会需求等多维度因素的推动下,中国有望成为全球最大的智能汽车市场。根据基业常青经济研究院发布的《汽车如何走进智能时代》报告的估计。预计至
2030 年,汽车传感器市场规模将达到 2077 亿元,2017 年至 2030 年 CAGR 为
19%;由此推算国内智能驾驶市场规模至 2030 年有望达到 4154 亿元。

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▲国内智能驾驶市场规模趋势

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自动驾驶的发展现状

技术研发包括三种路径自动驾驶的分级方法比较公认的是SAE的
3016的方法:《关于自动驾驶系统的分级和术语定义》。此标准在2014年1月发表,于2016年9月进行改版。根据当前自动驾驶的发展现状,改版对很多定义做了更加细致的解释与说明。

按照 SAE J3016 的定义,自动驾驶的分类可分为 L0-L5 等 6
个级别;每个级别对转向及加减速、驾驶环境的监控、驾驶接管的执行要求的主体及系统使用的场景进行了严格的区分。目前自动驾驶处于
L2/L3 发展阶段,

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