改善汽车中的卫星导航系统的新方法详细剖析
无联机的航位推算法提供了一种原来无法实现的基于汽车的导航方法。不论是在隧道、高楼林立的城市还是多层停车场里行驶，udr都能提供持续的导航，并且不需要连接车辆自己的网络。并且能够在短时间的信号中断中持续导航。
编者按：不论是对用户还是导航系统的设计者，目前的卫星导航系统都不尽人意。本文介绍了一种提高准确性的办法。
在汽车中使用“卫星导航”的上，我们都面临挑战。
无论是工厂安装的设备还是后装的设备，都有其局限性。有几个值得我们思考，其中，最明显的是，当驾驶者这些车穿过布满高楼大厦的城区时，导航的精度变得有限甚至很差。
在城市中，用户通常会感受到导航系统的视线干扰和中断，但城市反而是最需要精确、可靠的导航的地方。高层建筑也可以反射全球定位导航系统（gnss）的信号，进一步弱化了信号清晰度。
另一个常见的情况是，当车辆穿过隧道时，导航数据就会丢失，当车辆驶出时，通常需要一段时间才能重新定位到隧道外的正确位置。
不过，别担心，在整个汽车市场，全球导航卫星系统已经开始有了创新。
最初只能在高端汽车中找到的汽车航位推算法（automotive dead reckoning，adr），将gnss数据与从安装在车身和车轮上的传感器收集到的位置信息相结合。
通过这种方式，使用简单的航位推测技术，就可以计算出当前位置相对于上一次gnss定位（fix）的距离。这要求车辆自身数据网络集成度要足够高，以便在制造车辆时能进行装配。
udr（untethered dead reckoning 无联机的航位推算法）是一种有望能够提供比仅仅使用gnss更好，又能接近adr效果的办法，这种办法并不需要与车辆网络连接起来。udr通过将惯性传感数据与gnss数据结合起来推算——参见图1。
图1
微机电系统加速度计和微机电陀罗仪用于提供角度和加速的精确测量数据，这些数据又会与gnss数据结合，在gnss信号被干扰或者失真时提供即时的定位修正。
通过记录车辆最后的位置，例如在一个多层或地下停车场的位置，然后在车辆重新启动的时候，能够立即导航。下图表示了在一个被高建筑物包围的一个区域中udr的定位精度：
图2
图2的测试结果显示出了gnss和udr两中方案之间的精度差距。udr方案中，在实验车辆的挡风玻璃上安装了一个天线。在这次实验中，udr方案的定位精度是仅仅使用gnss的3倍。
另一个实验进一步说明udr在信号不良的条件下的能力。在该实验中，天线是安装的车底部的，就在仪表盘的下方，测试结果如图3。虽然其绝对位置的定位精度不如将天线安装在挡风玻璃上，但udr方案的精度仍然是仅用gnss的3倍。仅仅用gnss的结果则是惨不忍睹。
图3
上述的两个实验中，都是用了ublox的udr组件——neo-m8u。这一袖珍组件的尺寸仅为12.2 x 16.0 x 2.4 mm，包括了3d惯性传感器。它能支持多重卫星系统的gnss，能够接收来自gps、glonass，北斗和伽利略等系统的信号。
另外的udr组件，eva-m8e，则更小，它能够提供相同的功能，但是为了获取更高精度的信息，需要额外安装的陀螺仪和加速度计。
那些完全集成的udr组件，例如neo-m8u，能够协助系统到到最高的定位精度。图4显示了m8的设计。可以看得出，m8使用了一个斤耦合的卡尔曼滤波器，能够将追踪精度的信息反馈到gnss组件中。
卡尔曼滤波器，也是一种线性二次估计算法，基于一系列的测量用来估计车辆的位置，并提供更精准的定位。通过这种方法，有可能是衡量了所有gnss和传感器信号之后，再得出3d精度最高的结果。
当在城市林立的高楼之间导航时，从一个或两个卫星中获得的数据都能增加航位推算法的定位精度。而如果不用这种方法，定位精度将会非常差，甚至根本无法定位。
图4
udr方案的另外一个重要的特点是，该方案能够提供高刷新频率的定位信息，或者是实时的高导航率结果（hnr，high navigation rate）。当仅仅依赖于gnss信号时，位置的计算存在内部的长时间延迟。
大众市场上典型的使用gnss的系统，其最大的刷新频率是10赫兹，每秒最多修正10次。在能够获得卫星信号的时候，这样的系统还能够在反映汽车所在的区域。但udr就不一样了，它能够将刷新频率提高两倍。到20赫兹，极大地提高导航率。
图5
图5说明了时延在两种方案中对导航的影响程度。基于v2x基础设施的防碰系统和车距保持的关键就是时延，时延越短越好。从图中可以看出，udr的时延更短。为了在紧急情况下能够迅速反应，短时延和高导航率对于v2x应用来说，是不可或缺的。
在u-blox 的neo-m8u和eva-m8e的组件中，包含3轴陀螺仪、3轴加速度计和组件的温度传感器的原始数据将会以100赫兹的频率进行更新。这些数据传输到了uart或者i2c兼容界面中，能够用于描述驾驶员表现，在按里程付费保险应用或者事故重现上也会有用。
如果你有使用基于udr的系统的打算，最好还是先仔细考察相关udr组件的能力，以及有助于设计原型和加快进入市场的开发工具的能力。需要关注的重点包括他们能够适应的温度范围，汽车质量标准认证，例如aec-q100，以及是否符合如iso 16750这类规定了上路汽车运行条件的标准。
制作初始的概念模型也需要一些评估套装或者一些能够马上体验的设计，例如测试不同的天线位置，评估不同的组件功能，并将gnss和传感器的表现用图表表示出来。
无联机的航位推算法提供了一种原来无法实现的基于汽车的导航方法。不论是在隧道、高楼林立的城市还是多层停车场里行驶，udr都能提供持续的导航，并且不需要连接车辆自己的网络。并且能够在短时间的信号中断中持续导航。
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在城市中，用户通常会感受到导航系统的视线干扰和中断，但城市反而是最需要精确、可靠的导航的地方。高层建筑也可以反射全球定位导航系统（gnss）的信号，进一步弱化了信号清晰度。
另一个常见的情况是，当车辆穿过隧道时，导航数据就会丢失，当车辆驶出时，通常需要一段时间才能重新定位到隧道外的正确位置。
不过，别担心，在整个汽车市场，全球导航卫星系统已经开始有了创新。
最初只能在高端汽车中找到的汽车航位推算法（automotive dead reckoning，adr），将gnss数据与从安装在车身和车轮上的传感器收集到的位置信息相结合。
通过这种方式，使用简单的航位推测技术，就可以计算出当前位置相对于上一次gnss定位（fix）的距离。这要求车辆自身数据网络集成度要足够高，以便在制造车辆时能进行装配。
udr（untethered dead reckoning 无联机的航位推算法）是一种有望能够提供比仅仅使用gnss更好，又能接近adr效果的办法，这种办法并不需要与车辆网络连接起来。udr通过将惯性传感数据与gnss数据结合起来推算——参见图1。
图1
微机电系统加速度计和微机电陀罗仪用于提供角度和加速的精确测量数据，这些数据又会与gnss数据结合，在gnss信号被干扰或者失真时提供即时的定位修正。
通过记录车辆最后的位置，例如在一个多层或地下停车场的位置，然后在车辆重新启动的时候，能够立即导航。下图表示了在一个被高建筑物包围的一个区域中udr的定位精度：
图2
图2的测试结果显示出了gnss和udr两中方案之间的精度差距。udr方案中，在实验车辆的挡风玻璃上安装了一个天线。在这次实验中，udr方案的定位精度是仅仅使用gnss的3倍。
另一个实验进一步说明udr在信号不良的条件下的能力。在该实验中，天线是安装的车底部的，就在仪表盘的下方，测试结果如图3。虽然其绝对位置的定位精度不如将天线安装在挡风玻璃上，但udr方案的精度仍然是仅用gnss的3倍。仅仅用gnss的结果则是惨不忍睹。
图3
上述的两个实验中，都是用了ublox的udr组件——neo-m8u。这一袖珍组件的尺寸仅为12.2 x 16.0 x 2.4 mm，包括了3d惯性传感器。它能支持多重卫星系统的gnss，能够接收来自gps、glonass，北斗和伽利略等系统的信号。
另外的udr组件，eva-m8e，则更小，它能够提供相同的功能，但是为了获取更高精度的信息，需要额外安装的陀螺仪和加速度计。
那些完全集成的udr组件，例如neo-m8u，能够协助系统到到最高的定位精度。图4显示了m8的设计。可以看得出，m8使用了一个斤耦合的卡尔曼滤波器，能够将追踪精度的信息反馈到gnss组件中。
卡尔曼滤波器，也是一种线性二次估计算法，基于一系列的测量用来估计车辆的位置，并提供更精准的定位。通过这种方法，有可能是衡量了所有gnss和传感器信号之后，再得出3d精度最高的结果。
当在城市林立的高楼之间导航时，从一个或两个卫星中获得的数据都能增加航位推算法的定位精度。而如果不用这种方法，定位精度将会非常差，甚至根本无法定位。
图4
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图5
图5说明了时延在两种方案中对导航的影响程度。基于v2x基础设施的防碰系统和车距保持的关键就是时延，时延越短越好。从图中可以看出，udr的时延更短。为了在紧急情况下能够迅速反应，短时延和高导航率对于v2x应用来说，是不可或缺的。
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无联机的航位推算法提供了一种原来无法实现的基于汽车的导航方法。不论是在隧道、高楼林立的城市还是多层停车场里行驶，udr都能提供持续的导航，并且不需要连接车辆自己的网络。并且能够在短时间的信号中断中持续导航。
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