當(dāng)使用自動(dòng)駕駛車輛的時(shí)候，核心的三個(gè)問題：在哪里？去哪里？如何去？定位系統(tǒng)在自動(dòng)駕駛中專注于解決“在哪里？”這個(gè)問題。自動(dòng)駕駛的核心內(nèi)涵包括定位、感知、決策、執(zhí)行四個(gè)部分，其中定位是決策和執(zhí)行的前提，是自動(dòng)駕駛中必不可少的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

慣性導(dǎo)航定位系統(tǒng)將成為自動(dòng)駕駛剛需

（1）自動(dòng)駕駛已成為汽車行業(yè)發(fā)展的確定性趨勢(shì)。自動(dòng)駕駛的三個(gè)核心問題：在哪里？去哪里？如何去？ 定位系統(tǒng)在自動(dòng)駕駛中專注于解決“在哪里？”這個(gè)問題。

（2）自動(dòng)駕駛定位系統(tǒng)的最核心關(guān)鍵詞是高精度。高精定位能夠?qū)崿F(xiàn)極端天氣和環(huán)境下的車道級(jí)定位、高精度定位要能實(shí)現(xiàn)感知信息的時(shí)空同步、降低自動(dòng)駕駛系統(tǒng)運(yùn)算力要求、降低系統(tǒng)復(fù)雜度、有利于實(shí)現(xiàn)V2X應(yīng)用及自動(dòng)駕駛的安全性和舒適性。

（3）慣性導(dǎo)航系統(tǒng)是高精定位中必不可少的關(guān)鍵部件。慣性導(dǎo)航系統(tǒng)是唯一可以輸出完備的六自由度數(shù)據(jù)的設(shè)備、數(shù)據(jù)更新頻率高、是定位信息的融合中心。目前GNSS+IMU構(gòu)成的組合導(dǎo)航系統(tǒng)是主流的定位系統(tǒng)方案。

車用慣導(dǎo)系統(tǒng)進(jìn)入快速發(fā)展階段，爆發(fā)可期

（1） 慣性導(dǎo)航系統(tǒng)應(yīng)用從軍工走向汽車。慣性導(dǎo)航技術(shù)發(fā)展至今已有百余年歷史。慣導(dǎo)在軍事領(lǐng)域的應(yīng)用相對(duì)成熟，目前已開始應(yīng)用在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，迎來快速增長。

（2）2022年慣導(dǎo)系統(tǒng)全球市場(chǎng)空間將達(dá)45億美元。慣性傳感器IMU到2022年將達(dá)9億美元，慣導(dǎo)系統(tǒng)至2022年為45億美元，對(duì)應(yīng)2018-2022年CAGR為54%。

（3）國內(nèi)慣導(dǎo)系統(tǒng)研發(fā)尚處起步階段。中國整體處于具備部分研發(fā)能力的第三梯隊(duì)。國內(nèi)的慣性導(dǎo)航組合研發(fā)起步較晚，技術(shù)上與國外存在不小的差距。

車用慣導(dǎo)系統(tǒng)的核心關(guān)鍵在算法及芯片

（1） 慣導(dǎo)系統(tǒng)短期內(nèi)是算法的競(jìng)爭(zhēng)。慣導(dǎo)中使用的核心算法主要包括3種：1. 慣性導(dǎo)航解算算法；2. 組合導(dǎo)航的卡爾曼濾波器的耦合。3. 環(huán)境特征信息與慣性導(dǎo)航融合是必然趨勢(shì)。

（2）慣導(dǎo)系統(tǒng)長期競(jìng)爭(zhēng)力在芯片的設(shè)計(jì)及封裝。汽車用的傳感器對(duì)性能、體積、壽命要求非常高，決定了車用慣導(dǎo)傳感器將采用MEMS技術(shù)。同時(shí)對(duì)高性能、低功耗慣性器件及系統(tǒng)的需求，使得MEMS慣性器件朝著高精度、集成化、低成本、組合化和多功能化方向發(fā)展。MEMS的封裝技術(shù)是決定MEMS慣性器件的性能的重要因素。

投資策略

慣性導(dǎo)航是自動(dòng)駕駛不可或缺的定位系統(tǒng)核心，目前已進(jìn)入高速發(fā)展階段。我們建議關(guān)注已經(jīng)在慣性導(dǎo)航系統(tǒng)算法有深厚積累，同時(shí)進(jìn)入主機(jī)廠供應(yīng)體系的相關(guān)公司。

推薦重點(diǎn)關(guān)注企業(yè)： 深圳導(dǎo)遠(yuǎn)科技有限公司。

建議關(guān)注企業(yè)：上海戴世智能科技有限公司、北京羲朗科技有限公司。

風(fēng)險(xiǎn)提示

政策調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)，自動(dòng)駕駛市場(chǎng)化不及預(yù)期的風(fēng)險(xiǎn)。

1 慣性導(dǎo)航定位系統(tǒng)將成為自動(dòng)駕駛剛需

自動(dòng)駕駛已成為汽車行業(yè)發(fā)展的確定性趨勢(shì)。自動(dòng)駕駛最大的意義在于解放駕駛員的雙手，帶來人類空間意義首次的無縫連接，智能汽車使汽車的角色不再局限于交通工具，可以是移動(dòng)的生活空間，通訊工具，娛樂平臺(tái)等更富有想象力的定位。

2020年將是自動(dòng)駕駛關(guān)鍵一年。按照SAE制定的自動(dòng)化標(biāo)準(zhǔn)，自動(dòng)駕駛可分為L0-L5級(jí)別，目前自動(dòng)駕駛的量產(chǎn)車型處于于L2/L3之間的狀態(tài)。隨著芯片、算法、高精度地圖等技術(shù)的日趨成熟，政策法規(guī)的不斷完善，激光雷達(dá)等傳感器技術(shù)發(fā)展，預(yù)計(jì)2020年將迎來L3級(jí)自動(dòng)駕駛的爆發(fā)。JP Morgan預(yù)計(jì)2021年全球智能駕駛汽車超200萬臺(tái)，2024年超1000萬臺(tái)。

當(dāng)使用自動(dòng)駕駛車輛的時(shí)候，核心的三個(gè)問題：在哪里？去哪里？如何去？定位系統(tǒng)在自動(dòng)駕駛中專注于解決“在哪里？”這個(gè)問題。自動(dòng)駕駛的核心內(nèi)涵包括定位、感知、決策、執(zhí)行四個(gè)部分，其中定位是決策和執(zhí)行的前提，是自動(dòng)駕駛中必不可少的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

自動(dòng)駕駛使用的定位系統(tǒng)是以高精地圖為依托，通過慣性傳感器（IMU）和全球定位系統(tǒng)（GNSS），來定位車輛的位置。高精地圖（HD MAP）為車輛環(huán)境感知提供輔助，提供超視距路況信息，并幫助車輛進(jìn)行規(guī)劃決策；慣導(dǎo)系統(tǒng)是不依賴于外部信息、使用慣性傳感器來進(jìn)行定位的自主式導(dǎo)航系統(tǒng)；全球定位系統(tǒng)是通過衛(wèi)星信號(hào)定位，使用三角定位法定位地球表面或近地空間的任何地點(diǎn)的定位系統(tǒng)。

自動(dòng)駕駛定位系統(tǒng)的最核心關(guān)鍵詞是高精度。定位精度越高，自動(dòng)駕駛的可靠性越高。高精度定位系統(tǒng)在自動(dòng)駕駛中的重要性主要體現(xiàn)在5個(gè)方面：

1.2.1高精度定位系統(tǒng)能夠穩(wěn)定實(shí)現(xiàn)極端天氣和環(huán)境下的車道級(jí)位置感知

高精度定位系統(tǒng)不易受環(huán)境及天氣因素的影響，高精度定位系統(tǒng)配合高精度地圖，車輛可以對(duì)自己的位置做出非常準(zhǔn)確的判斷。例如：雨天積水反射燈光、冬天路面積雪覆蓋等情況下，利用視覺傳感器和激光雷達(dá)很難識(shí)別車道線；而在沒有車道線的道路，如開闊的廣場(chǎng)，或較大的停車場(chǎng)等封閉區(qū)域，不一定有明顯的道路邊線，且周圍沒有相對(duì)比較容易辨識(shí)的參照物，視覺和激光雷達(dá)很難做出相對(duì)定位。此外，強(qiáng)陽光會(huì)短暫致盲攝像頭，而夜間行車時(shí)車燈的照明距離有限，視覺系統(tǒng)的精度會(huì)受很大影響。而高精度定位系統(tǒng)需要不受以上等環(huán)境因素影響，能持續(xù)穩(wěn)定地給出定位位置。

1.2.2 高精度定位要能實(shí)現(xiàn)感知信息的時(shí)空同步

一般來說，不同的傳感器有不同的工作時(shí)鐘和延遲，在某些情況下，測(cè)量值和測(cè)量時(shí)刻的位置、時(shí)間對(duì)不上。例如，通常單純采用GNSS的定位系統(tǒng)的延遲是100ms，在車輛行駛的時(shí)候，由于延遲，攝像頭拍攝環(huán)境目標(biāo)的時(shí)候圖像實(shí)際位置和GNSS報(bào)告的位置其實(shí)是不一致的，在時(shí)速120km/h的時(shí)候,100ms的延遲意味著3.3米的誤差。高精度定位系統(tǒng)的延遲比較低，通常在幾ms，這樣能確保拍攝圖像的瞬間、位置和時(shí)間是能實(shí)時(shí)對(duì)應(yīng)上的。

1.2.3 高精度定位系統(tǒng)能夠降低自動(dòng)駕駛系統(tǒng)運(yùn)算力要求，降低系統(tǒng)復(fù)雜度

如圖2所示，自動(dòng)駕駛中，決策層的信息來源包括感知層和定位層信息，其中感知層包含了特征提取、分類處理等模塊，這些模塊均需要較大的運(yùn)算能力和較復(fù)雜的算法支撐。因此通過感知層獲得精度較高的位置信息，系統(tǒng)的復(fù)雜程度也會(huì)隨之提高。

目前一些自動(dòng)駕駛車的后備箱里，放置大型的服務(wù)器來運(yùn)算和處理，這種模式很難實(shí)現(xiàn)工程化或者商業(yè)化應(yīng)用。使用高精度定位系統(tǒng)可以在較少資源下獲得較高的定位精度，從而減少數(shù)據(jù)運(yùn)算量，降低系統(tǒng)復(fù)雜程度。

1.2.4 高精度定位系統(tǒng)有利于實(shí)現(xiàn)V2X應(yīng)用

V2X（vehicle to everything，即車對(duì)外界的信息交換）。在交叉路口的車輛穿行和避讓場(chǎng)景中，如果每一輛車都能夠精確地定出自己的位置，通過車車通信和車路通信把自己的位置分享給其他車輛，由此每輛車都會(huì)對(duì)彼此的位置和路口的交通情況有清楚的了解，通過這種智能路車調(diào)度系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)交叉行駛車輛的調(diào)度。達(dá)到一定程度時(shí)，甚至可以取消紅綠燈。

1.2.5 高精度定位系統(tǒng)有利于自動(dòng)駕駛的安全性和舒適性

車輛在高速路上行使時(shí)，如果有急彎道，用視覺或激光雷達(dá)的方式去判斷，車輛必須快接近這個(gè)彎道時(shí)才能做出響應(yīng)，這樣便會(huì)造成急剎車、急轉(zhuǎn)彎等現(xiàn)象，給駕駛的安全性和舒適性造成影響。

如果使用高精度定位技術(shù)，車輛對(duì)自己的位置有清晰的了解，可以通過智能決策系統(tǒng)去判斷，什么時(shí)候、提前多少米開始剎車、轉(zhuǎn)向以及轉(zhuǎn)向的角度，可以提升整個(gè)駕駛系統(tǒng)的安全性和舒適性。

1.3.1 定位技術(shù)各有優(yōu)劣

自動(dòng)駕駛獲得定位的技術(shù)方法通常有3種：

1. 基于信號(hào)的定位：以通過全球衛(wèi)星GNSS的衛(wèi)星信號(hào)進(jìn)行定位的技術(shù)為代表，其他還包括使用WIFI，F(xiàn)M微波等信號(hào)獲取信息等技術(shù)；

2. 環(huán)境特征匹配：基于視覺或激光雷達(dá)定位，用觀測(cè)到的特征和數(shù)據(jù)庫里的語義地圖或特征地圖進(jìn)行匹配，得到車輛的位置和姿態(tài)；

3. 慣性定位: 依靠慣性傳感器獲得加速度和角速度信息，通過推算獲得當(dāng)前的位置和方位的定位技術(shù)。

1.GNSS定位

GNSS定位技術(shù)是比較成熟的常用技術(shù)。GNSS是使用三角定位法，通過3顆以上的衛(wèi)星，可以準(zhǔn)確地定位地球表面的任一位置。

自動(dòng)駕駛通常使用實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)技術(shù)(RTK)獲得較高精度的定位。

首先需要在地面上建基站（Base Station，基站建立時(shí)，可得到基站的經(jīng)緯度等精確位置信息。

當(dāng)基站的GNSS接收機(jī)與車載GNSS接收機(jī)相距<30km時(shí)，可認(rèn)為兩者的GNSS信號(hào)通過同一片大氣區(qū)域，即兩者的信號(hào)誤差基本一致。

根據(jù)基站的精確位置和信號(hào)傳播的時(shí)間，反推此時(shí)的信號(hào)傳播誤差，之后利用該誤差修正車載的GNSS信號(hào)，即可降低云層、天氣等對(duì)信號(hào)傳輸?shù)挠绊懀瑥亩鴮?shí)現(xiàn)高精度(分米甚至厘米級(jí))的定位。

GNSS-RTK技術(shù)的定位結(jié)果精度較高且穩(wěn)定，目前已廣泛應(yīng)用于自動(dòng)駕駛導(dǎo)航系統(tǒng)中， 但該方法也有比較明顯的缺陷——依賴衛(wèi)星信號(hào)。定位成功至少需三顆可見衛(wèi)星，然而在實(shí)際的運(yùn)行環(huán)境中，例如城市峽谷，由于多路徑效應(yīng)、衛(wèi)星信號(hào)被遮擋等原因，會(huì)使可見星數(shù)目不足，這種情況將影響GNSS-RTK定位和測(cè)速的精確性以及其可靠性。

2．環(huán)境特征匹配

使用攝像頭和激光雷達(dá)等傳感器，獲取周圍環(huán)境信息，經(jīng)過處理后也可以獲得定位信息。

以激光定位為例，激光點(diǎn)云定位一般先通過激光雷達(dá)，獲取車上的實(shí)時(shí)點(diǎn)云，獲得目標(biāo)空間分布和目標(biāo)表面特性的海量點(diǎn)集合。經(jīng)過處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)與預(yù)先制作的地圖進(jìn)行匹配，最終得到車輛的距離、角度和邊界信息。

3. 慣性定位

從慣性傳感器（包含加速度計(jì)和陀螺儀）得到每一刻的加速度和角速度，通過時(shí)間積分，得到速度和角度，再通過空間累加，就可以推算出實(shí)時(shí)的位置。

這三種定位方法各有優(yōu)劣。而慣性導(dǎo)航定位可保證不受外界信息影響，在任何時(shí)刻以高頻次輸出車輛運(yùn)動(dòng)參數(shù)，為決策中心提供連續(xù)的車輛位置、姿態(tài)信息，具有任何傳感器都無法比擬的優(yōu)勢(shì)。

1.3.2慣性導(dǎo)航系統(tǒng)是自動(dòng)駕駛中必不可少的關(guān)鍵部件

慣性導(dǎo)航在自動(dòng)駕駛定位系統(tǒng)中具有不可替代性。慣導(dǎo)具有輸出信息不間斷、不受外界干擾等獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，可保證在任何時(shí)刻以高頻次輸出車輛運(yùn)動(dòng)參數(shù)，為決策中心提供連續(xù)的車輛位置、姿態(tài)信息，這是任何傳感器都無法比擬的。

1. 慣性導(dǎo)航系統(tǒng)是唯一可以輸出完備的六自由度數(shù)據(jù)的設(shè)備，慣導(dǎo)能夠計(jì)算x, y, z三個(gè)維度的平動(dòng)量（位置、速度、加速度）和轉(zhuǎn)動(dòng)量（角度、角速度），并可以通過觀測(cè)模型，推測(cè)其他傳感器狀態(tài)的測(cè)量值，再用預(yù)測(cè)值和測(cè)量值的差用于加權(quán)濾波。若要獲得實(shí)時(shí)的姿態(tài)角、方位角、速度和位置，慣導(dǎo)是唯一的選擇。

2. 慣性導(dǎo)航的數(shù)據(jù)更新頻率更高，可以提供高頻率的定位結(jié)果輸出。攝像頭的幀率一般是30Hz，時(shí)間不確定性為33ms；GNSS延遲一般是100-200ms；而慣導(dǎo)預(yù)測(cè)狀態(tài)的延遲最短只有幾ms，因此可以用慣導(dǎo)估算并補(bǔ)償其他傳感器的延遲，實(shí)現(xiàn)全局同步。

在車輛行駛的時(shí)候，GNSS的延遲是100ms，攝像頭拍攝環(huán)境目標(biāo)時(shí)，圖像實(shí)際位置和GNSS報(bào)告的位置將會(huì)出現(xiàn)不一致，假設(shè)汽車時(shí)速120km/h，100ms的延遲意味著3.3米的距離的延遲，此時(shí)地圖和目標(biāo)識(shí)別的精度再高也失去意義。而如果使用組合慣導(dǎo)，位置的延遲將約為2.5ms，由此導(dǎo)致的誤差僅為0.08m，更能夠保證行車的安全性。

3.慣性導(dǎo)航可以作為定位信息的融合中心，融合激光雷達(dá)、攝像頭、車身系統(tǒng)的信息。在L3及更高級(jí)別的自動(dòng)駕駛汽車中，將引入更多的傳感器來支撐系統(tǒng)的功能，慣導(dǎo)系統(tǒng)是所有定位技術(shù)中最容易實(shí)現(xiàn)與其他傳感器提供的定位信息進(jìn)行融合的主體，作為定位信息融合的中心，將視覺傳感器、雷達(dá)、激光雷達(dá)、車身系統(tǒng)信息進(jìn)行更深層次的融合，為決策層提供精確可靠的連續(xù)的車輛位置、姿態(tài)的信息。

1.3.3 GNSS+IMU構(gòu)成的組合導(dǎo)航系統(tǒng)（INS）是主流的定位系統(tǒng)方案

慣性導(dǎo)航系統(tǒng)與衛(wèi)星定位所得的車輛初始點(diǎn)結(jié)合，可以得到實(shí)時(shí)的精確定位。慣導(dǎo)系統(tǒng)原理是是通過加速度的二次積分，得到相對(duì)的位移變量。但僅依靠慣導(dǎo)，無法獲得車輛的絕對(duì)位置，因此必須加入GNSS所得的車輛初始點(diǎn)信息，即通過原始參照點(diǎn)+相對(duì)位移的方法，共同實(shí)現(xiàn)既準(zhǔn)確又足夠?qū)崟r(shí)的位置更新。

GNSS在衛(wèi)星信號(hào)良好時(shí)可以提供厘米級(jí)定位，但地下車庫和城市樓宇之間等衛(wèi)星信號(hào)丟失或者信號(hào)微弱的場(chǎng)景，提供的定位精度會(huì)大大下降。慣導(dǎo)可以不依賴外界環(huán)境提供穩(wěn)定的信號(hào)。

GNSS更新頻率過低（僅有10Hz）不足以提供足夠?qū)崟r(shí)的位置更新，IMU的更新頻率可以達(dá)到100Hz或者更高完全能彌補(bǔ)GNSS所欠缺的實(shí)時(shí)性。

GNSS/IMU組合系統(tǒng)通過高達(dá)100Hz頻率的全球定位和慣性更新數(shù)據(jù)，可以幫助自動(dòng)駕駛完成定位。

在衛(wèi)星信號(hào)良好時(shí)，INS系統(tǒng)可以正常輸出得到GNSS的厘米級(jí)的定位；而衛(wèi)星信號(hào)較弱時(shí)，慣導(dǎo)系統(tǒng)可以依靠IMU信號(hào)提供定位信息。

2車用慣導(dǎo)系統(tǒng)進(jìn)入快速發(fā)展階段，爆發(fā)可期

慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（INS）是利用慣性傳感器（IMU）測(cè)量載體的比力及角速度信息，結(jié)合給定的初始條件，與GNSS等系統(tǒng)的信息融合，從而進(jìn)行實(shí)時(shí)推算速度、位置、姿態(tài)等參數(shù)的自主式導(dǎo)航系統(tǒng)。具體來說慣性導(dǎo)航系統(tǒng)屬于一種推算導(dǎo)航方式。即從一已知點(diǎn)的位置根據(jù)連續(xù)測(cè)得的運(yùn)載體航向角和速度推算出其下一點(diǎn)的位置，因而可連續(xù)測(cè)出運(yùn)動(dòng)體的當(dāng)前位置。

慣性導(dǎo)航系統(tǒng)采用加速度計(jì)和陀螺儀傳感器來測(cè)量載體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)。其中三個(gè)垂直布置的陀螺儀用于測(cè)量載體繞自身三個(gè)坐標(biāo)軸的轉(zhuǎn)動(dòng)角速度，同時(shí)也敏感地球自轉(zhuǎn)的角速度。

加速度計(jì)基于牛頓第二定律，采用電容式、壓阻式或熱對(duì)流原理，通過在加速過程中對(duì)質(zhì)量塊對(duì)應(yīng)慣性力的測(cè)量來獲得加速度值。用來測(cè)量運(yùn)動(dòng)體坐標(biāo)系上各軸的加速度。

慣性導(dǎo)航系統(tǒng)分為平臺(tái)式和捷聯(lián)式兩類。平臺(tái)式慣導(dǎo)的傳感器安裝在多軸伺服平臺(tái)上作為反饋元件，控制伺服平臺(tái)的姿態(tài)達(dá)到設(shè)定值。捷聯(lián)式慣導(dǎo)的傳感器和載體一同運(yùn)動(dòng)，汽車用慣導(dǎo)目前都是采用捷聯(lián)式的。慣導(dǎo)通過對(duì)陀螺儀測(cè)量的角速度進(jìn)行積分運(yùn)算和坐標(biāo)變換，計(jì)算車體的姿態(tài)角（橫滾、俯仰角）和方位角。根據(jù)姿態(tài)角可以計(jì)算出重力加速度在各個(gè)坐標(biāo)軸上的分量，加速度計(jì)測(cè)量得的各軸加速度，減去重力加速度分量后積分，得到速度和位置。

慣導(dǎo)計(jì)算得到的狀態(tài)，用于預(yù)測(cè)車輛當(dāng)前的位置，再和衛(wèi)星定位接收機(jī)得到的位置（或觀測(cè)數(shù)據(jù)）進(jìn)行比較。比較的偏差包含了慣導(dǎo)的推算誤差和衛(wèi)星接收機(jī)的定位誤差，通過數(shù)據(jù)融合算法進(jìn)行加權(quán)后，用于修正慣導(dǎo)的預(yù)測(cè)，讓慣導(dǎo)的預(yù)測(cè)越來越準(zhǔn)確。

慣性導(dǎo)航技術(shù)起源并發(fā)展于西方，發(fā)展至今已有百余年歷史。其發(fā)展歷程共分為四個(gè)階段。下圖中，折線下方為該階段主要技術(shù)理論，上方為出現(xiàn)的慣性器件及其精度。各技術(shù)發(fā)展階段間并沒有完整界限。

20世紀(jì)初期，隨著火箭技術(shù)的大規(guī)模發(fā)展，慣性技術(shù)開始蓬勃發(fā)展。德國率先以慣性技術(shù)為基礎(chǔ)成功研制了V-Ⅱ火箭的制導(dǎo)系統(tǒng)，標(biāo)志著慣性技術(shù)在導(dǎo)航領(lǐng)域的首次成功應(yīng)用。其后慣性導(dǎo)航不斷被應(yīng)用于潛水艇、衛(wèi)星、導(dǎo)彈、飛機(jī)、太空實(shí)驗(yàn)平臺(tái)等工作環(huán)境復(fù)雜、數(shù)據(jù)要求全面的運(yùn)載體之上。

隨著技術(shù)的進(jìn)步，慣性技術(shù)應(yīng)用的領(lǐng)域得到了不斷的擴(kuò)展。利用慣性技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)體高動(dòng)態(tài)、全方位的測(cè)量，并在測(cè)量結(jié)果基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)體的有效控制，成為了慣性技術(shù)在導(dǎo)航應(yīng)用之外的新興應(yīng)用領(lǐng)域。近年來大量儀器儀表和任務(wù)設(shè)備車載、船載、機(jī)載化的需求，引發(fā)工業(yè)控制、測(cè)量、消費(fèi)電子、石油、交通及通信等多個(gè)行業(yè)的產(chǎn)品正從靜基座向動(dòng)基座轉(zhuǎn)變，慣性測(cè)量和慣性穩(wěn)控作為其核心技術(shù)已在上述行業(yè)中得到廣泛應(yīng)用。

在慣導(dǎo)的眾多應(yīng)用領(lǐng)域當(dāng)中，軍事領(lǐng)域的應(yīng)用相對(duì)成熟，而自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，仍是慣導(dǎo)系統(tǒng)應(yīng)用一片亟待開發(fā)的藍(lán)海市場(chǎng)。目前市場(chǎng)上車載組合系統(tǒng)的價(jià)格普遍在10萬元以上，不能滿足乘用車的成本和產(chǎn)量要求，主要瓶頸在高精度慣組芯片設(shè)計(jì)、封裝以及組合導(dǎo)航算法設(shè)計(jì)技術(shù)上。

慣導(dǎo)系統(tǒng)的市場(chǎng)正起步，2022年全球市場(chǎng)空間將達(dá)45億美元。車用高精度的慣性導(dǎo)航是隨著智能駕駛的興起新增的市場(chǎng)。根據(jù)半導(dǎo)體/傳感器研究機(jī)構(gòu)Yole development的估計(jì)，慣性傳感器IMU的2018年的全球市場(chǎng)空間為1.6億美元，到2022年將達(dá)9億美元。慣性導(dǎo)航傳感器價(jià)格一般是慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的1/5，由此測(cè)算慣導(dǎo)系統(tǒng)的全球市場(chǎng)空間在2018年為8億美元，至2022年為45億美元，對(duì)應(yīng)2018-2022年CAGR為54%。

美國國防部把從事慣性技術(shù)領(lǐng)域研究和開發(fā)的國家分為4個(gè)層次，中國整體處于具備部分研發(fā)能力的第三梯隊(duì)。

國內(nèi)的慣性導(dǎo)航組合研發(fā)起步較晚，技術(shù)上與國外存在不小的差距。慣性導(dǎo)航傳感器的核心元器件是加速度傳感器和陀螺儀，應(yīng)用領(lǐng)域分為消費(fèi)級(jí)、工業(yè)級(jí)和汽車級(jí)、軍工級(jí)和宇航級(jí)。各個(gè)領(lǐng)域中均是國外企業(yè)占據(jù)領(lǐng)先地位。

全球市場(chǎng)：全球高性能的MEMS慣導(dǎo)主要掌握在以下幾家企業(yè)手中：Honeywell、Analog Devices Inc、Sensonor、Silicon Sensing Systems及Systron Donner (QMEMS)。但面向武器裝備和船舶為主，高精度，高成本，幾乎全線禁運(yùn)，并且價(jià)格高昂，最便宜的ADI低端戰(zhàn)術(shù)級(jí)精度價(jià)格>2萬元。

國內(nèi)市場(chǎng)：國內(nèi)傳統(tǒng)慣導(dǎo)技術(shù)源頭包括航天科技13所、航天科工33所、船舶707所、航空618所及兵器214所等。主要為軍工企業(yè)，面向武器裝備為主，高精度，高成本，低產(chǎn)量，對(duì)民用市場(chǎng)不敏感。

3 車用慣導(dǎo)系統(tǒng)的核心關(guān)鍵在算法及芯片

慣性導(dǎo)航系統(tǒng)在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用屬于起步階段，短期內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)力主要體現(xiàn)在算法上。算法的優(yōu)劣決定傳感器是否能發(fā)揮其最佳性能，也決定了慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。慣導(dǎo)中使用的核心算法主要包括3種：

1.慣性導(dǎo)航解算算法。包括MEMS慣性傳感器的標(biāo)定等硬件信息的處理，速度、加速度、航向及姿態(tài)的確定等

2.組合導(dǎo)航的卡爾曼濾波器的耦合。對(duì)IMU及GNSS等的輸出信號(hào)進(jìn)行融合。

3.環(huán)境特征信息與慣性導(dǎo)航融合是必然趨勢(shì)。

3.1.1 慣性導(dǎo)航解算算法

具體以百度阿波羅的慣性導(dǎo)航算法為例，通常分以下幾步：

姿態(tài)更新：對(duì)陀螺儀輸出的角速度進(jìn)行積分得到姿態(tài)增量，疊加到上次的姿態(tài)上；

比力坐標(biāo)轉(zhuǎn)換：從IMU載體坐標(biāo)系到位置、速度求解坐標(biāo)系（慣性坐標(biāo)系）；

速度更新：需要考慮重力加速度的去除，得到慣性系下的加速度，通過積分得到速度；

位置更新：通過速度積分得到位置。

在慣性導(dǎo)航中，導(dǎo)航方程的每一次迭代都需要利用上一次的導(dǎo)航結(jié)果作為初始值，因此慣導(dǎo)的初始化是比較重要的部分之一。姿態(tài)對(duì)準(zhǔn)是指得到IMU的roll, pitch, yaw。roll, pitch的對(duì)準(zhǔn)過程一般稱為調(diào)平。使當(dāng)車靜止時(shí)，加速度計(jì)測(cè)量的比力僅由重力導(dǎo)致，可以通過f=C*g來求解；對(duì)于非常高精度的IMU可通過羅經(jīng)對(duì)準(zhǔn)的方式，車靜止時(shí)，通過測(cè)量載體系中的地球自轉(zhuǎn)來確定載體的方位(yaw)。

3.1.2. 基于卡爾曼濾波器組合導(dǎo)航的定位結(jié)果融合

使用Kalman濾波器的耦合，對(duì)IMU和GNSS即點(diǎn)云定位結(jié)果進(jìn)行融合。可分為松耦合和緊耦合兩種方法。

松耦合濾波器采用位置、速度量測(cè)值和解算的位置速度之差作為組合導(dǎo)航濾波器輸入，也即卡爾曼濾波器的量測(cè)量。緊耦合的數(shù)據(jù)包括GNSS的導(dǎo)航參數(shù)、定位中的偽距、距離變化等。

以百度阿波羅使用的慣導(dǎo)系統(tǒng)為例，采用了松耦合的方式，并且使用了一個(gè)誤差卡爾曼濾波器。慣性導(dǎo)航解算的結(jié)果用于Kalman濾波器的時(shí)間更新，即預(yù)測(cè)；而GNSS、點(diǎn)云定位結(jié)果用于Kalman濾波器的量測(cè)更新。Kalman濾波會(huì)輸出位置、速度、姿態(tài)的誤差用來修正慣導(dǎo)模塊，IMU期間誤差用來補(bǔ)償IMU原始數(shù)據(jù)。

3.1.3. 環(huán)境特征信息與慣性導(dǎo)航融合是必然趨勢(shì)

目前常用的GNSS+IMU組合慣導(dǎo)方案在一些場(chǎng)景的定位精度穩(wěn)定性仍不能完全滿足自動(dòng)駕駛的要求。例如，城市樓宇群、地下車庫等GNSS長時(shí)間信號(hào)微弱的場(chǎng)景下，依靠GNSS信號(hào)更新精確定位穩(wěn)定性不足，因此必須引入新的精確定位更新數(shù)據(jù)源，在組合慣導(dǎo)中引入并融合激光雷達(dá)/視覺傳感定位等環(huán)境信息進(jìn)行融合定位成為必然趨勢(shì)。

環(huán)境特征信息與慣性導(dǎo)航融合可以大大提升高精度定位系統(tǒng)的場(chǎng)景覆蓋能力。通過GNSS-RTK的定位技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)65%綜合場(chǎng)景定位誤差小于20cm的覆蓋率，GNSS+IMU的組合慣導(dǎo)則可以實(shí)現(xiàn)85%左右的覆蓋，但距離自動(dòng)駕駛對(duì)定位誤差小于20cm的綜合場(chǎng)景覆蓋要達(dá)到97.5%以上的要求仍有差距。而GNSS+IMU+LiDAR/CV的融合高精度定位系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)使覆蓋率達(dá)到97.5%以上。組合導(dǎo)航系統(tǒng)與環(huán)境特征信息融合將成為必然趨勢(shì)。

以百度阿波羅的多傳感器融合定位系統(tǒng)解決方案為例，慣性導(dǎo)航系統(tǒng)處于定位模塊的中心位置，模塊將IMU、GNSS、Lidar等定位信息進(jìn)行融合，通過慣性導(dǎo)航系統(tǒng)解算修正后最終輸出滿足自動(dòng)駕駛需求的6個(gè)自由度的高精度位置信息。

汽車用的傳感器對(duì)性能、體積、壽命要求非常高，決定了車用慣導(dǎo)傳感器將采用MEMS技術(shù)。從長遠(yuǎn)看，慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的競(jìng)爭(zhēng)力在慣性傳感器芯片設(shè)計(jì)和封裝能力。隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)級(jí)別的提升，對(duì)MEMS慣性傳感器芯片的性能要求將持續(xù)提高；同時(shí)隨著慣性導(dǎo)航系統(tǒng)算法的不斷成熟，通過算法優(yōu)化來提升系統(tǒng)性能的空間越來越小，而對(duì)慣性傳感器芯片硬件性能的依賴程度則會(huì)相應(yīng)提高。汽車行業(yè)使用的MEMS傳感器必須兼?zhèn)涓呔取㈤L期穩(wěn)定性和大批量生產(chǎn)的特性。MEMS慣性傳感器芯片的設(shè)計(jì)、制造、封測(cè)及標(biāo)定將成為慣性導(dǎo)航系統(tǒng)中比較關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。

同時(shí)對(duì)高性能、低功耗慣性器件及系統(tǒng)的需求，使得MEMS慣性器件朝著高精度、集成化、低成本、組合化和多功能化方向發(fā)展。2011年，慣性傳感器僅和磁傳感器融合，發(fā)展到2017年，慣性傳感器已經(jīng)演變到9軸，并且能夠?qū)崿F(xiàn)與MCU的融合。這種出現(xiàn)在移動(dòng)終端的MEMS慣性傳感器高集成化的趨勢(shì)，汽車MEMS慣性傳感器也在經(jīng)歷這種過程。對(duì)MEMS慣性傳感器芯片的設(shè)計(jì)提出了更高的要求，芯片的設(shè)計(jì)能力也成核心的競(jìng)爭(zhēng)力。

MEMS慣性傳感器的封裝技術(shù)是決定MEMS慣性器件的性能的重要因素。MEMS陀螺儀的器件級(jí)真空封裝的難點(diǎn)是如何降低封裝應(yīng)力、提高真空度以及高真空保持度。對(duì)于MEMS慣性傳感器，其性能更是容易受封裝的應(yīng)力、真空度、氣密性、隔離度等影響。例如氣密性，MEMS陀螺的可靠性和穩(wěn)定性受氣密性影響很大，必須在穩(wěn)定的氣密條件下次才能可靠長期地工作。

此外，MEMS封裝通常需要考慮電源分配、信號(hào)分配、散熱通道、機(jī)械支撐和環(huán)境保護(hù)等內(nèi)容。MEMS慣性傳感器高集成化的趨勢(shì)，也對(duì)封裝技術(shù)提出了新的要求。MEMS慣性芯片的封裝技術(shù)已成為核心的技術(shù)。

4 投資策略

定位系統(tǒng)是自動(dòng)駕駛決策和執(zhí)行的前提，實(shí)現(xiàn)高精定位是自動(dòng)駕駛汽車路徑規(guī)劃的必要條件，是未來出行可能性的基礎(chǔ)保障。而慣性導(dǎo)航系統(tǒng)由于具有的輸出信息不間斷、不受外界干擾的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，同時(shí)可以將多傳感器及車身信息進(jìn)行更深層次的融合，為決策層提供精確可靠的連續(xù)的車輛位置，因而將成為定位信息融合的中心。

目前國內(nèi)已有多家優(yōu)秀初創(chuàng)企業(yè)在車用慣性導(dǎo)航系統(tǒng)領(lǐng)域發(fā)展較快：

深圳導(dǎo)遠(yuǎn)科技有限公司：公司專業(yè)從事慣性導(dǎo)航和光電技術(shù)開發(fā)，是國內(nèi)先進(jìn)慣性及光電傳感產(chǎn)品的供應(yīng)商。目前已為主流主機(jī)廠多款車型定點(diǎn)配套供貨。

上海戴世智能科技有限公司：目前已與上汽有戰(zhàn)略合作。核心團(tuán)隊(duì)有汽車行業(yè)背景。公司慣導(dǎo)產(chǎn)品算法融合了車輛動(dòng)力學(xué)方程，產(chǎn)品已經(jīng)應(yīng)用在無人機(jī)系統(tǒng)、汽車自動(dòng)駕駛測(cè)試領(lǐng)域。

北京羲朗科技有限公司：公司團(tuán)隊(duì)在軍用慣導(dǎo)領(lǐng)域有深厚積累。目前已與京東無人車等進(jìn)行合作。

我們建議關(guān)注已經(jīng)在慣性導(dǎo)航系統(tǒng)算法有深厚積累，同時(shí)進(jìn)入主機(jī)廠供應(yīng)體系的相關(guān)公司。

公司成立于2014年，擁有IATF16949:2016汽車行業(yè)質(zhì)量體系認(rèn)證和ISO9001:2015質(zhì)量體系認(rèn)證，國標(biāo)委成員單位，是一家專注于提供MEMS慣性測(cè)量單元，組合導(dǎo)航，航姿及控制解決方案的技術(shù)型企業(yè)。公司產(chǎn)品用于定位及導(dǎo)航的使用場(chǎng)景，主要客戶群體為整車主機(jī)廠、汽車Tier 1供應(yīng)商、軍工企業(yè)和自動(dòng)駕駛解決方案公司。公司核心優(yōu)勢(shì)主要有四點(diǎn)：

擁有組合導(dǎo)航系統(tǒng)和高性能IMU慣組的設(shè)計(jì)和批產(chǎn)能力：多年來同時(shí)參與軍工和汽車項(xiàng)目研發(fā)，技術(shù)積累深厚。車規(guī)級(jí)組合導(dǎo)航總成級(jí)產(chǎn)品能實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)動(dòng)態(tài)定位精度和2‰D的短期航位推算精度，以及0.1°的動(dòng)態(tài)姿態(tài)精度。產(chǎn)品在航空航天、船舶、衛(wèi)星通信等專業(yè)市場(chǎng)上也有應(yīng)用。

團(tuán)隊(duì)技術(shù)背景雄厚，能力圈互補(bǔ)性強(qiáng)：導(dǎo)遠(yuǎn)團(tuán)隊(duì)核心成員擁有12年的組合導(dǎo)航及超過20年的MEMS研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，行業(yè)理解深刻，能為公司發(fā)展提供較強(qiáng)技術(shù)支撐。除了技術(shù)方面人才，公司還擁有工作經(jīng)驗(yàn)和行業(yè)積累豐富的銷售和運(yùn)營人才。團(tuán)隊(duì)背景雄厚，在行業(yè)中有較深積累，能力圈互補(bǔ)性強(qiáng)。

技術(shù)實(shí)力領(lǐng)先，對(duì)視覺-衛(wèi)慣組合進(jìn)行前瞻布局：公司的融合算法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)空間環(huán)境的圖像特征點(diǎn)和地理位置的關(guān)系進(jìn)行辨識(shí)、預(yù)測(cè)和匹配，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)高精度地圖快速構(gòu)建以及動(dòng)態(tài)目標(biāo)的識(shí)別和跟蹤。通過高精度定位和機(jī)器視覺融合實(shí)現(xiàn)輕量級(jí)SLAM（同步定位和地圖構(gòu)建），并進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)載體的實(shí)時(shí)路線規(guī)劃。主要應(yīng)用場(chǎng)景是：場(chǎng)地?zé)o人車，場(chǎng)地高精度地圖低成本構(gòu)建，無人機(jī)目標(biāo)跟蹤和動(dòng)態(tài)著陸。

渠道擴(kuò)展能力強(qiáng)，先發(fā)優(yōu)勢(shì)明顯：相比同行尚未進(jìn)入汽車廠商供應(yīng)體系，導(dǎo)遠(yuǎn)科技的組合導(dǎo)航產(chǎn)品已經(jīng)為主流主機(jī)廠多款車型定點(diǎn)配套供貨，技術(shù)和質(zhì)量得到了主機(jī)廠的認(rèn)可。導(dǎo)遠(yuǎn)科技的產(chǎn)品將于2019年開始進(jìn)入放量階段。通過所配套的L2.5和L3智駕車型上市帶來的品牌效應(yīng)和宣傳效果，導(dǎo)遠(yuǎn)電子可以更容易開拓新客戶市場(chǎng)，占據(jù)更大的市場(chǎng)份額，獲得值得期待的發(fā)展前景。

5 風(fēng)險(xiǎn)提示

（1）政策調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)：汽車行業(yè)受政策影響較大，宏觀和行業(yè)政策決定行業(yè)發(fā)展大方向。智能汽車及自動(dòng)駕駛的相關(guān)政策直接影響技術(shù)路線和盈利水平，若出現(xiàn)預(yù)期之外的政策調(diào)整將對(duì)現(xiàn)有市場(chǎng)形成較大沖擊。

（2）自動(dòng)駕駛市場(chǎng)化不及預(yù)期的風(fēng)險(xiǎn)：自動(dòng)駕駛處于快速發(fā)展階段，但依然存在技術(shù)落地進(jìn)度較慢、市場(chǎng)化不及預(yù)期、市場(chǎng)接受度不達(dá)預(yù)期的風(fēng)險(xiǎn)。