航位推算，实现高精度车载导航定位

汽车在使用GPS或者GNSS定位时，需要同时接收到多个卫星信号才能保证精确定位。因此我们可以看到当汽车行驶到隧道等存在遮蔽的环境里时，GPS 或GNSS定位精度会出现不同程度的降低，甚至是完全丢失。

航位推算DR通常被用来弥补GPS 或GNSS的定位困难，在卫星定位精度降低的时候，航位推算通过使用来自各种传感器（陀螺仪传感器，加速度计，速度脉冲等）的信息来计算汽车当前位置，维持汽车的定位精度。

无联机航位推算的精准定位

航位推算最常见的是使用IMU来推算车辆的即时航向。借助该信息再加上行驶的距离，导航系统可以正确确定车辆的位置。高端汽车中的航位推算ADR是将GNSS数据与从安装在车身和车轮上的相关传感器收集到的位置信息相结合，然后进行定位推算。这种最精准的定位需要车辆自身数据网络集成度要足够高。

那在车辆自身数据网络集成度不那么高的情况下能否也实现比单GNSS更准确的定位呢？那就是无联机航位推算UDR。无联机航位推算可以实现比GNSS定位效果更好，且十分接近ADR。无联机航位推算这种办法并不需要与车辆网络连接起来，它只将惯性传感数据与GNSS数据结合起来推算得到车辆位姿信息。

无联机航位推算模块通过获取IMU的角度和加速度的精确测量数据在GNSS信号被干扰或者失真时提供即时的定位修正。目前的能够支持无联机航位推算的芯片或模块，车辆即使在没有地图匹配的情况下，位置精度也相当高，基本等同于车载导航精度。

特色技术下的航位推算芯片修正车辆位置信息

航位推算模块现在有不少供应商在做，而且都开始推出无联机航位推算功能。基本的原理都是相同的，具体的技术细节会有些不一样，比如SkyTraq Technology的S1722DR8，结合GNSS位置数据、陀螺仪数据（测量转角）和里程表数据（测量行驶距离）。-148dBm冷启动灵敏使它能够在极弱的信号环境中自动获取、跟踪和定位位置。SkyTraq Technology通过扩展卡尔曼滤波算法将GNSS和传感器数据与依赖于GNSS信号质量的加权函数相结合，降低误差效果显著。SkyTraq Technology去年推出的PX1120D则是集成6轴IMU和四核GNSS，前装应用提供wheel-tick融合航位推算，后装应用则是满足传感器融合级别的无联机航位推算，提供100%位置覆盖。

SkyTraq Technology
u-blox的NEO-M9V模块航位推算模块同样是IMU结合四核GNSS，提供无联机航位推算，运用的dead reckoning（死区计算）技术，相较于单个GNSS模块能够提升三倍精度，在常见的环境中能做到分米级别的精度。NEO-M9V也使用了耦合的卡尔曼滤波器将追踪精度的信息反馈到GNSS组件中，衡量所有GNSS和传感器信号。NEO-M9V还有一个特点，高刷新频率，提供实时的HNR。另外，模块集成的SAW/LNA缓解了一部分射频干扰。无联机航位推算模块里结合实时运动学（RTK）技术和校正服务的高精度算法在多频段中可实现高精度位置的快速收敛和重新收敛。
带-M9V模块航位推算模块的GNSS芯片，u-blox
ST的Teseo III，Teseo-VIC3DA模块同样结合了6轴IMU与GNSS IC，内置航位推算，不仅功耗更低，还加入了更高精度的载波相位跟踪。-163dBm灵敏度跟踪能够实现1.5m CEP的精度定位。Teseo-VIC3DA 的航位推算定位速率高达30Hz，延迟很低，可以大幅减少UART通道抖动。ST硬件设计上的领先性在该模块里也得以体现，Teseo-VIC3DA在16.0 mm x 12.2 mm 的小尺寸内，由于板载提供了卓越的准确性温度补偿晶体振荡器（TCXO）和缩短的首次定位时间（TTFF）。

虽然各个不同厂商的航位推算模块使用的特色硬件、软件技术不一样，但是原理相同，都是通过收集传感器内部的数据计算出当前位置相对于上一次卫星定位的距离。当然，想实现高精度的航位推算对传感器的要求也很高，除了必要的精度之外，器件功耗必须要低，这样才能始终保持开启模式，并为航位推算提供数据。

如何进一步提高航位推算精度

从上面这些航位推算模块我们可以看到，IMU是相当重要的。IMU测量车辆的旋转速率，代表车辆即时航向的角度通过计算旋转速率的时间积分而求得，再结合航向和行驶距离即可以确定车辆的位置。在航位推算导航中使用IMU的一个重大挑战是，卫星信号可能会丢失较长时间，结果使累积角度误差过大而无法精确定位车辆。

从计算的角度来说，随着所需积分时间变长，累积误差会随之变大，这也是为什么在航位推算应用中，较长的运行时间会导致精度出现偏差。想要提升推算精度，提升传感器整体性能当然是一个方法，减少IMU的速率误差是很传统的降低角度误差的办法。不过从现在的MEMS系统来看，车规级IMU已经做到很精密了，在这一性能上改善的空间有限。

那另一个角度，就是通过缩短积分时间来降低误差。一般使用低通滤波器来缩短这个时间，用低通滤波器过滤掉数字域中的噪声，减少无效的积分时间。在IMU中，设定一个阈值，小于该阈值的速率样本做归零处理，在航位推算时只取剩下的有效速率。受IMU本身性能（主要是噪声）的影响，这些无效积分时间有时候会很多，甚至超过有效积分时间。在过滤之后，积分时间大大缩短，累积的角度误差也可以明显降低。

在传感器性能能提升的空间相对有限的情况下，通过低通滤波器缩短积分时间是一种简单且有效地提升航位推算精度的方法。

小结

在GPS 或GNSS无法独立工作的场景里，如何精准定位车辆需要依赖航位推算。目前航位推算模块也表现出完全匹配车载导航水平的高定位精度，大大降低了车载导航的局限性。

导航定位高精度精度

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