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L3量产前后，测试验证与智能定位“换挡提速”「GGAI年会」
2020-01-14 23:07:51· 来源：高工智能汽车
在自动驾驶系统中，智能定位所代表的是一套综合系统。过去大家比较重视差分卫星定位（Differential GNSS）。随着越来越多主机厂的开发演进，系统中与定位功能相
在自动驾驶系统中，智能定位所代表的是一套综合系统。
过去大家比较重视差分卫星定位（Differential GNSS）。随着越来越多主机厂的开发演进，系统中与定位功能相关的子模块，包括卫星、惯性、车辆、视觉或者激光雷达，未来基于5G的V2X车路协也会一同参与融合进来，完成车道级的三维导航功能。
过去大家比较重视差分卫星定位（Differential GNSS）。随着越来越多主机厂的开发演进，系统中与定位功能相关的子模块，包括卫星、惯性、车辆、视觉或者激光雷达，未来基于5G的V2X车路协也会一同参与融合进来，完成车道级的三维导航功能。
在《2019高工智能汽车年会》上，戴世智能CEO陆海峰表示，我们从系统层面的需求出发，发现智能定位系统的痛点第一是精度，第二是可靠性。
这里的精度强调的是全天候、全场景下的有效定位精度。而与之相辅相成的可靠性，对应到行业标准上，可能需要达到功能安全B级以上的可靠性，而在运动与姿态感知原始数据上，甚至要达到D级可靠性。
在众多可以为定位功能服务的传感器中，在性能、成本和可靠性上都各有长处。比如长期精度角度来看，单纯的RTK（载波相位差分技术）已经可以达到厘米级；
而短期精度，指的是高机动的场景，INS（组合惯导）得分会比较高。这是因为惯性本身是百微秒级的数据更新率，它能把离散的数据串联起来，而且是符合物理运动规律的串联，不是一般意义上的差值。
“城市山谷”泛指高楼林立的场景，多路径效应会使RTK定位精度降级，这个时候基于摄像头或是激光类的环境匹配定位就能起到较好互补作用。而在“城市平原”上，类似广场或是隧道，这样的单一场景反而会让“匹配”变得很“困惑”。
就可靠性而言，IMU（惯性测量单元）是一个非环境交互式的独立工作模块，它可以做到非常高的功能安全等级。这在卫星或者摄像头失效的情况下，作为最后一道保障就显得尤为重要了。
不过，在很长一段时间里，测绘用途的组合惯导价格昂贵，不论是进口还是国产，都是十几万到近百万元的售价。但是随着技术的快速迭代，针对车用场景的新一代的产品和成本都在大幅度优化，未来量产时成本将不是问题。
高速自动驾驶是一个有效解决疲劳驾驶痛点的产品，不论是L2的HWA（高速驾驶辅助）还是L3的HWC（高速自动驾驶巡航），大家都关注卫星、惯性和视觉的融合。
在量产方案中，高精度卫星的更新率一般低于10Hz；视觉的定位精度虽然不高，但是车道级的保持，稳定性非常好；惯性推算在定位精度上虽然有累计误差，但是短期稳定性相当优秀。
如果遇到遮挡、逆光、雨雪或是光线变化剧烈的场景，视觉和卫星都存在一定的风险点，这就可以通过异构冗余来对治共因失效。
所谓“一个和尚挑水喝，两个和尚担水喝。”对于ASIL等级，我们经常会说：
ASIL A级的功能要小心；
ASIL B级的功能要很小心；
ASIL C级的功能要非常小心；
ASIL D级的功能要非常非常小心；
如果一个D级系统的成本和开发量太大，那分解为A+C，或是两个B，不失为一种明知的方案。
陆海峰表示，戴世智能从2015年飞行姿态控制器开始，2016年正式将车用INS系统作为一个专业的产品序列独立出来，从工具链产品到惯导系统，都已经和国内外的主机厂和Tier1建立了良好的合作关系。
2019年，戴世智能在上海嘉定新建了工厂，为L3产品的量产做好了准备。
量产前的系统级别测试验证
从2015到2019年，整个L2系统渗透率和市场占率不断提升，全球市场至少有150亿美金的现有容量。而各大主流车企随着产品规划逐步兑现落地，从高端车到中低端车，都开始搭载L2系统。
L4系统更是如火如荼，虽然也有一些公司“离开”，但也有更多新兴公司进来。尤其是与限定场景相结合的方案，能为大多数企业带来很好的短期回报，来支撑持续的研发投入。
可以说目前行业内并没有推演出一个最优的或者统一的解决方案，各大公司都有自己的擅长，有些以视觉为主或者以激光雷达为主，或是做更低成本的方案，整体系统造价这几年快速迭代，令人充满期待。
那么戴世智能可以为这个产业链做些什么？
陆海峰表示，首先戴世智能在开发工具链上有多年的积累，可以覆盖L2到L4市场的所有场景，为研发做好服务。
最常见的就是L2，比如常见的车规认证，到底什么是车规？一个温度指标、或是防护等级能代表车规吗？
站在车规背后，还是整个行业多年积累的开发流程和体系。不论多简单的系统，都需要层层解构，明确功能和需求后逐一验证。如何验证？这就需要依据规范，而且是可以定量的、可执行的测试验证规范。
不论是AEB（前车碰撞预警）还是BSD（盲区检测），在开发阶段都需要大量的系统级别测试验证。
这些功能最后都体现的是车辆与环境的相对关系：车与车之间、车与道路之间等等。处理这些关系，工程师都需要一把精准的“尺子”去动态的测量、记录、回放和分析数据。
所以，大量开发工作都是隐含在简简单单的“车规”两个字背后的，是汽车工业深沉的积淀。最终在消费者手中，会感觉一切都那么流畅、自然，就好像什么都没有发生过。
开发工具产品
戴世智能在2020年初会推出IFS3000系列系统，它基本涵盖所有车辆的运动信息，并且可以支持多台车辆的组网测试，支持点到点、点到轮廓、轮廓到点、车到车道线。
在全国各个测试场，可以看到越来越多的假人、假车，配合目标车一起测试。我们的主机厂和Tier1花费了大量的时间、人力和成本去开展这些严谨且高覆盖的试验。
那这些来之不易的数据有没有被记录，有没有做好分析工作呢？如果只重视测试，不重视数据的整理和分析，最终的效益会很打折扣。
IFS3000系统是软硬件一体化的方案，可以帮助用户做运动学信息的获取、视频同步和回放。尤其关注为多目标互动场景，提供有效的真值，并将数据相互关联。最终可以帮助工程师节省工作量，聚焦到产品本身的开发中去。
限定场景的自动驾驶应用在2020年会迎来大量令人期待的项目落地。而同时也对组合惯导系统提出了更高的要求，尤其是在卫星条件不佳的工况中，整个导航系统所给予定位数据连贯性、动态机动性是不是能真实的反应车辆的状态。
在这些项目中，我们的2000系列产品已经得到了广泛的应用和验证。这得益于一个摆脱传统测绘惯导设计的新系统，重构式开发的软硬件架构。一直以来，2000系列在处理隧道、高架等过渡场景中表现出了出色的适应性和稳定性。同时帮助客户降低70%的成本。
更重要的是，组合惯导底层有大量的参数和数据，都可以为用户在开发过程中提供支撑。这都可以通过2000系统的硬件接口与DS Insight软件的结合来实现。
而戴世智能会配合用户去分析解决应用过程遇到的很多棘手问题，而这些技术服务在都是免费的。“用户可能是一个图像处理的专家，但是对于组合惯导的底层原理并不需要花费太多的时间去深入。”陆海峰表示，这本就是我们需要为用户提供的技术支持。
L3量产前夜
所有汽车供应链的产品，都面临着进入前装量产市场的门槛。
国内目前L3基本上进入了商业化量产导入阶段，很多供应商都在尝试导入像蔚来、威马、小鹏等新兴头部车企，而L4现在处于测试验证的阶段。
这个过程中，戴世智能新一代的DS系列产品正在配合主机厂，有序的展开量产前的大量开发工作。传感器价格将不是问题，在未来可行性规划中达到功能安全B级以上的传感器，戴世已将其成本控制在多家OEM的预期之内。
陆海峰表示，在自动驾驶量产之前，戴世智能可以为用户提供全方位的测试服务和测试开发工具，这个过程中希望用技术为客户提供高质量的附加值，缩减开发周期；在量产之后可以持续提供高性能、低成本、满足车规要求的传感器方案。
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