智驾无图真的可以实现吗？

智驾最前沿

2024-11-14 08:40发布于广东

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划重点

01高精度定位技术为智能驾驶车辆在复杂的城市交通场景下提供了稳定的导航与控制支持，满足了其对安全性、精确性和实时性的高标准要求。

02传统GPS提供的普通导航定位精度一般在10 m～30 m，无法满足自动驾驶系统对厘米级甚至毫米级精度的需求。

03PPP-RTK技术、GNSS+IMU深耦合卫惯组合技术等高精度定位技术在智能驾驶领域得到广泛应用。

04由于高精度定位技术的需求增长，中游企业逐渐向上游和下游延伸产业链条，以实现软硬件一体化解决方案的开发和应用。

05未来，高精度定位技术将在智慧城市、公共安全、个人智能穿戴等多个领域展现出更广阔的应用前景。

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自动驾驶技术的快速发展正加速推动整个汽车行业向智能化、自动化和网联化方向演进，车辆的定位、感知及决策需求也不断提升，为了实现城市复杂路况下的自动驾驶，精准的定位信息成为汽车实现自动驾驶的基本要求。传统GPS提供的普通导航定位精度一般在10 m～30 m，无法满足自动驾驶系统对厘米级甚至毫米级精度的需求，尤其是在高速行驶或面对复杂交通环境时，定位误差可能会直接导致车辆的驾驶决策失误，带来安全隐患。

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自动驾驶技术架构图
高精度定位技术的出现，为智能驾驶系统解决了“我在哪”的核心问题。通过提供厘米级别的精准定位，高精度定位技术为智能驾驶车辆在复杂的城市交通场景下提供了稳定的导航与控制支持，满足了其对安全性、精确性和实时性的高标准要求。高精度定位技术不仅可以提供基于全球坐标系的绝对位置，还能够通过实时动态定位、精密单点定位等技术手段，将定位精度提升至厘米级，极大地减少了因定位误差带来的决策偏差。
与车载摄像头、激光雷达等相对定位传感器不同，高精度定位在提供绝对位置信息方面具备全天候、不间断的特点，因此可以作为车载传感器的冗余手段，在传感器信号失效或环境感知不稳定的情况下，持续为车辆提供精确的位置信息。
高精度定位技术的发展与普及在很大程度上得益于北斗卫星导航系统、5G通信网络、低轨卫星等新兴技术的推动。近年来，国内外逐渐兴起了以城市NOA（导航辅助驾驶）为代表的L3级别智能驾驶应用场景。相比于高速公路，城市道路的行驶环境更为复杂，存在着较多的交叉路口、动态障碍物等问题，对高精度定位技术的需求更大。
随着华为、小鹏等企业在L3级别智能驾驶技术上的突破，高精度定位逐步成为智能驾驶应用中的重要支撑技术，并在政策支持和市场需求的双重推动下快速增长。即便在进入2024年后，越来越多车企提出了轻地图，甚至无图方案，但高精度地图在智能驾驶中的实际应用依然很多，高精度地图依然是众多车企实现自动驾驶必不可少的一项技术。

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城市导航辅助驾驶与高精度定位的发展
1.1 城市NOA发展现状
城市导航辅助驾驶（NOA）作为L3级别智能驾驶技术的重要应用方向，是近年来自动驾驶领域的关键突破之一。与高速公路上的自动驾驶不同，城市NOA需要车辆在具有复杂交通环境的城市道路中实现自动驾驶功能。2023年，国内多家知名车企，如华为、小鹏等，纷纷推出了具备城市NOA功能的智能驾驶车型，推动了高精度定位技术的进一步发展。根据市场调研数据显示，2022年搭载NOA功能的车型数量约为26万辆，到2023年迅速增长至95万辆，并预计2024年将达到150万辆以上，这意味着在短短两年间NOA车型年均增长率将达到300%以上。

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标配NOA/城市NOA功能汽车数量（万辆）

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各大品牌高精度定位技术的车型
这种显著的增长趋势表明，市场对高精度定位技术的需求极为旺盛，同时也反映出智能驾驶在中国城市交通中的重要性逐渐提升。城市道路的复杂性，例如频繁的路口、动态障碍物以及多样化的道路特征等，使得高精度定位系统在城市NOA的应用场景中愈发不可或缺。不同于高速公路上简单的路线和较少的交通变量，城市道路要求车辆具备精确的路径跟踪、动态避障和实时决策能力，这些都对高精度定位提出了极高的要求。
智能驾驶在复杂的城市交通中应用，需要车辆实现对路径规划和环境感知的精确控制，因此定位精度和定位稳定性成为了影响城市NOA落地的重要因素。高精度定位在城市场景中的广泛应用不仅能满足车辆对厘米级别的精确定位需求，还能在车载传感器不稳定、信号遮挡等情况下提供稳定的定位服务，进一步保障智能驾驶系统的行驶安全和稳定性。未来，随着更多车企加入城市NOA的推广行列，高精度定位技术的需求预计将持续增长，从而推动智能驾驶和高精度定位技术的发展实现双赢。
1.2 高精度定位的技术路径
高精度定位技术路径的多样化，是应对城市道路复杂性和精确性需求的必然趋势。传统的GPS定位系统，由于受到大气误差、设备误差以及卫星轨迹误差等因素的影响，其定位误差较大，无法满足智能驾驶系统的高精度需求。为了达到厘米级的定位精度，RTK（实时动态定位）、PPP（精密单点定位）和PPP-RTK等多种高精度定位方案被广泛应用到智能驾驶场景中。
RTK定位技术是一种利用基准站和流动站之间的差分信息进行定位的方案，具有较高的实时性和精度。在RTK系统中，通过接收和解析基准站发送的误差修正信息，流动站可以将定位精度提高至厘米级。然而，RTK技术的应用受到基准站布设密度和信号覆盖范围的限制，适合于相对固定、基站密度较高的场景。
PPP（精密单点定位）技术则通过提供精确的卫星轨道数据，使接收器能够实现无需基站支持的高精度定位。与RTK技术相比，PPP定位精度高且适用范围广，适合跨区域应用，但需要较长的收敛时间，且实时性较差。近年来，PPP-RTK技术结合了RTK和PPP的优势，通过全球基站网络和区域性基站的协同合作，在实现厘米级定位精度的同时，提供了更广泛的信号覆盖范围和更强的实时性 。
在城市NOA应用中，PPP-RTK已成为主流的定位技术路径。PPP-RTK不仅弥补了RTK在城市场景中的信号覆盖不足，还通过区域性基站有效消除了卫星轨道和信号传输过程中的误差，为城市智能驾驶系统提供了稳定可靠的厘米级定位支持。此外，低轨卫星技术的发展也为PPP-RTK技术的广域覆盖和信号增强提供了有力支持。未来，随着北斗系统和5G通信网络的完善，PPP-RTK技术将在智能驾驶领域发挥更大的作用，为高精度定位的规模化应用创造条件。

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PPP-RTK 技术示意图

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有图与无图模式下的高精度定位应用
2.1 有图模式与无图模式的技术对比
在智能驾驶的高精度定位应用中，有图模式和无图模式是两种主要的技术实现路径。两者的技术差异显著，各自适用于不同的道路场景和应用需求。有图模式是指智能驾驶系统依赖高精度地图来实现车辆定位、路径规划和驾驶决策。这种模式通常使用高精度地图作为主导数据源，将道路环境的细节信息（如车道线、交通标志等）预先存储到地图数据库中，车辆在行驶过程中利用高精度地图进行路线规划和环境识别。
在有图模式下，高精度地图中的详细数据可以帮助车辆准确识别车道位置、路标信息和道路边界，从而在驾驶决策时提供精确的路径指引和控制策略。相较于无图模式，有图模式在环境相对稳定的高速公路和快速路等结构化道路上表现尤为优越。然而，这种模式对地图实时更新要求较高，一旦地图数据出现偏差或滞后，可能会导致车辆决策失误。此外，高精度地图的存储和实时更新需要占用大量的计算资源和存储空间，这在一定程度上限制了有图模式的推广。

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高精度地图车道示意图
与之相比，无图模式是一种依赖车载传感器（如激光雷达、摄像头等）进行环境实时感知和驾驶决策的模式。无图模式不依赖高精度地图，而是通过激光雷达、摄像头等传感器实时获取车辆周围的环境数据，利用计算算法和感知技术进行障碍物检测、道路识别和导航决策。无图模式的优势在于能够快速应对道路上的突发变化，并适用于交通频繁变动的城市道路环境。
无图模式的缺点是，车辆在感知算法和计算力方面的依赖性较高，系统对数据处理的要求非常严格，尤其在复杂道路环境中更需要强大的算力支撑。此外，由于无图模式在导航过程中完全依赖车载传感器，如果遇到遮挡或信号受限的情况，系统可能无法获取到足够的信息，从而影响驾驶决策。总体而言，有图模式和无图模式各具优势，但随着智能驾驶的发展，越来越多的厂商选择在不同场景中灵活应用两种模式，以达到最优的安全性和可靠性。

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有图模式与无图模式对比
2.2 “轻地图重感知”方案在智能驾驶中的应用
传统高精度地图模式虽然在高速公路等结构化道路上表现优越，但由于城市道路的动态特征较多，频繁更新地图信息成为技术上的难题，且成本较高。为解决这一问题，业内逐渐采用了“轻地图、重感知”的技术方案，以降低智能驾驶系统对高精地图的依赖，同时实现高精度定位在城市复杂道路中的广泛应用。轻地图方案的核心在于减少地图信息的存储量和更新频率，仅保留重要的道路特征信息。

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高精地图与轻地图对比
在轻地图方案中，高精度定位技术为车辆提供了重要的绝对位置信息，使车辆在没有完整的高精度地图支持的情况下，仍能通过车载传感器感知周围环境，进行实时定位和路径决策。轻地图方案有效降低了地图更新频率和成本，尤其在城市复杂场景中可以减少系统对云端地图的依赖，提高了系统的独立性和反应速度。通过结合高精度定位和实时感知算法，轻地图模式可以应对复杂的城市环境变化，为智能驾驶提供高效、可靠的定位和导航支持。
在轻地图重感知的应用场景中，高精度定位为智能驾驶系统的路径规划和决策提供了底层支撑，尤其是在遇到复杂的交通环境时，通过高精度定位技术与传感器的多帧融合，可以提高车辆在障碍物识别、路面判断和环境感知中的准确性。未来，轻地图模式的推广将有助于降低智能驾驶技术的落地成本，增强智能驾驶系统在多样化环境中的适应能力，为实现更广泛的市场应用提供了可能。

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高精度定位核心技术方案
3.1 主要技术：RTK、PPP和PPP-RTK的详细分析
高精度定位技术中的RTK（实时动态定位）、PPP（精密单点定位）和PPP-RTK（混合定位）是当下智能驾驶领域最为常用的几种高精度定位技术。这些技术的差异主要体现在使用场景、精度需求以及信号覆盖范围等方面。
RTK技术是基于载波相位差分的定位技术，通过设置固定的基准站和车载的流动站，实时接收卫星信号和基站发出的差分校正数据，将定位精度提升至厘米级别。RTK的实时性较强，适用于短距离范围内的高精度定位。然而，RTK技术的应用在一定程度上受制于基准站的密度分布和信号覆盖情况。例如，在城市道路中，RTK的性能可能会因为高楼遮挡或基站信号不稳定而受到限制。因此，RTK技术更适合应用在基站网络完善的高速公路等固定路线场景中，而在信号复杂、基站布局不足的城市道路中，RTK的稳定性会有所下降。
PPP技术则采用精确轨道和钟差数据进行单点定位，无需基站支持，可以实现广域范围内的定位，并且具备厘米级精度。PPP的优势在于不需要建立昂贵的基站网络，适用于需要长时间连续定位的场景，例如无人机巡航、海洋船只导航等。但PPP技术的不足之处在于其收敛时间较长，通常需要15分钟甚至更长时间才能达到稳定精度，且PPP在实时性方面的表现不如RTK，因此在智能驾驶中的应用相对有限。
PPP-RTK是一种将PPP和RTK两种技术结合的混合定位方案。其优势在于通过全球基站网络提供的卫星轨道数据实现广域覆盖，再结合区域基站的差分信号校正误差，使得车辆可以在城市道路或信号复杂的场景中实现高精度、实时的定位。PPP-RTK不仅解决了RTK受限于信号覆盖的不足，还通过区域性基站校正了卫星轨道误差和环境误差，从而提供了更加精准且稳定的定位服务。未来，随着低轨卫星的普及和北斗系统的完善，PPP-RTK将在智能驾驶和智慧交通等领域中展现更大的应用潜力，成为城市NOA等智能驾驶应用的主要定位方案。
3.2 GNSS+IMU深耦合卫惯组合技术的应用
GNSS（全球导航卫星系统）与IMU（惯性测量单元）深耦合的卫惯组合技术是目前车载高精度定位系统中最常用的一种方案，广泛应用于智能驾驶的定位和导航系统中。GNSS模块负责提供车辆的绝对位置信息，但在高楼林立的城市区域，卫星信号可能会受到遮挡，从而影响车辆的定位精度。IMU模块则通过加速度传感器和陀螺仪等元件测量车辆的加速度和角速度，实现高频率的位置和姿态更新，即便在GNSS信号不稳定或暂时丢失的情况下，IMU也可以提供短期内的位置信息补偿，从而实现无缝的导航体验。

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卫惯组合导航形成安全冗余
GNSS和IMU的深度耦合是通过多层次数据融合实现的。简单的组合导航方案可以分为松耦合和紧耦合，而深耦合技术则是将GNSS信号处理和IMU数据采集高度集成，使其在复杂城市环境中也能够保持高精度的定位效果。在智能驾驶中，深耦合卫惯组合系统可以有效提高系统在信号波动、遮挡等不利环境中的适应性。例如，当车辆在隧道、高架桥下方或多层停车场等信号遮挡较多的场景中行驶时，深耦合系统通过IMU提供的惯性导航信息，可以确保车辆的定位数据保持连续性，从而避免因定位失准导致的驾驶失误。
卫惯组合系统的另一优势在于，它能够对传感器数据进行融合，通过多源信息的冗余设计，为智能驾驶系统提供更高的定位精度和数据可靠性。未来，随着深耦合算法的进一步优化和硬件性能的提升，卫惯组合技术将在高阶智能驾驶应用中进一步扩大其市场应用，为智能驾驶提供更安全可靠的导航支撑。

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高精度定位的产业格局及主要企业
4.1 高精度定位产业链的结构及核心环节
高精度定位产业链包含了从上游的元器件供应、中游的系统方案集成、到下游的应用行业三个主要环节。产业链上游主要由芯片、天线、传感器等核心元器件供应商构成，提供高精度定位所需的基础硬件；中游则由系统方案集成商和定位服务提供商组成，这一环节是将硬件、软件和服务进行整合，形成具备广泛应用能力的高精度定位系统和服务平台；而下游则涵盖了智能驾驶、智慧交通、无人系统等多个行业应用，推动高精度定位技术在实际市场中的规模化落地。
在高精度定位产业链中，元器件供应商如天线和传感器生产商是技术发展的重要支撑，尤其是GNSS接收器和IMU传感器等核心器件的生产水平直接影响了整个定位系统的精度和稳定性。中游的系统方案集成商主要负责将硬件与定位算法、数据服务相结合，开发高精度定位解决方案。目前国内外的高精度定位服务提供商多通过云端服务平台和增强基站网络，向用户提供基于订阅模式的定位服务 。随着高精度定位需求的增加，中游企业逐渐向上游和下游延伸产业链条，以实现软硬件一体化解决方案的开发和应用。
4.2 代表性企业及其市场布局
北斗星通：北斗星通是中国高精度定位行业的龙头企业之一，作为国内最早进入高精度导航芯片和GNSS模块领域的企业之一，北斗星通在智能驾驶和物联网市场中占有重要地位。该公司的高精度导航芯片和定位模组已在汽车前装市场占据超过50%的份额，并广泛应用于智能驾驶领域。北斗星通的核心优势在于其芯片设计能力和定位技术创新，通过与NVIDIA等国际科技公司的合作，北斗星通正在加速高精度定位产品的海外市场布局，推动其定位芯片、数据服务在智能驾驶中的广泛应用。
中海达：中海达是一家高精度定位全产业链企业，主要业务涵盖了从核心元器件、定位算法到终端应用的全套解决方案。中海达的市场定位不仅局限于高精度定位设备，还覆盖了自动驾驶、智慧城市等领域，为智能驾驶车辆提供高精度的定位与导航服务。该公司与国内知名车企上汽集团合作开发了基于北斗的车载高精度定位系统，并为多个城市的智慧交通项目提供了高精度定位支持。中海达的多元化市场布局和技术集成能力，极大地提升了其在高精度定位领域的市场竞争力。
此外，还有其他国内厂商如海格通信、华测导航等，也在不断扩展其在高精度定位行业的业务领域。海格通信作为特种无线通信设备的领先厂商，正在积极进军北斗导航产业链，推出了从芯片到整机的多种定位产品。华测导航则通过构建高精度定位芯片平台和全球星地一体的增强网络服务，成为了国内高精度定位领域的重要参与者。总体而言，国内高精度定位产业正处于快速发展的阶段，市场需求的增长和政策的推动将进一步强化行业龙头企业的竞争力。

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国内导航设备终端主要企业部分业务及产品对比

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结论
高精度定位作为智能驾驶系统的核心支撑技术之一，已在近年内实现了从高速公路到城市道路的应用拓展。高精度定位不仅为智能驾驶车辆提供了精确的路径规划和实时决策支撑，也为智慧交通和公共安全等领域提供了重要的数据支持。未来，随着高精度定位技术的不断发展，PPP-RTK、GNSS+IMU等定位技术的优化升级，以及5G、低轨卫星等新兴通信技术的加持，高精度定位将在智慧交通、公共安全、个人智能穿戴等多个领域展现出更广阔的应用前景。总之，高精度定位技术在政策扶持、市场需求和技术创新的多重推动下，必将成为智慧城市和智能驾驶不可或缺的重要支柱。

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