2017北京车联网与智能驾驶论坛于9月6-7日在北京昌平小汤山佐智自动驾驶园召开。会上，深圳易成自动驾驶有限公司的CTO郭烽博士做了题为《V2X和IMU在自动驾驶中的应用》的演讲。
郭烽：大家好，我是深圳易成自动驾驶公司的郭烽，今天在这里跟大家报告一下V2X和IMU在自动驾驶中的应用。刚才百度汪博士也讲了自动驾驶有技术关键点和五大挑战，我们也简单总结一下我们面临的问题，并思考需要改进的地方。
首先我们看到现在自动驾驶基本上是基于多传感器的，包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达等，每一种传感器都有它的优势和劣势，比较重要的一点是所有的传感器都是在百米级感知范围，一旦超过百米级感知范围非常有限。但是对于自动驾驶来说，不光是人的行为的驾驶，我们怎么能更好的扩大我们的感知范围？业界比较认同的应用就是结合V2X扩大感知范围和增强车主的协同能力。
另外一点是关键部件。我们知道，摄像头的价格比较便宜，但是激光雷达非常昂贵。还有现在关注点不是特别多的GPS导航部件。我们知道自动驾驶需要高精地图定位，普通的GPS定位不足以支撑我们的自动驾驶，但是对于GPS和IMU高精度定位，成本也是很高昂的。所以关键部件得到比较多的关注，能不能降低成本非常重要。就像现在手机上用的导航系统，是比较便宜而且可靠的。但现在高精地图的制作部署非常昂贵，只有像百度或者比较大的公司，才有比较强的实力做这个事情。
今天的演讲主要集中在V2X和IMU增加什么应用。一块我们认为V2X有扩大环境感知的能力，可以获得周围相关车辆的位置信息，判断周围车辆的行使状态等等，通过协同规划，更好的提高感知精度和自动驾驶的能力。另外，我们是想对于高精导航IMU，可以发展以地图为主的路径来发展自动驾驶技术。
V2X在自动驾驶为什么比较有用？它大概有五个比较关键的应用场景，包括安全预警、智能交通、远程感知、协同路径决策、众包地图等。
对于安全预警来说，这是两个比较简单的例子，一个是交叉路口的盲区预警，一个是危险道路状况提示。对于交叉路口盲区预警比较简单的理解就是如果一辆车需要左右拐，交叉路口通过普通的传感器看不到另一方向的来车，或者被另外一辆车阻挡，或者视野受限，在这种情况下，如果两辆车都装有通信系统，两辆车之间的通信系统可以告诉来车的距离，来车的位置，从而可以作为盲区预警。危险道路状况就是，假设前方有危险道路的警示，普通情况来说我们就放一个警示牌，但是自动驾驶系统可以把危险道路信息直接上传到RSU，再把这个信息直接传递给来车，来车就可以更好的接收危险信息，从而提前预知多数危险状况，这是V2X提供的最基础的安全预警。
第二，因为V2X不仅是对红绿灯传递信息，通过信息流的流动可以做重点车辆的远程监控，通过OBU得到车辆的行驶状态信息，所以我们可以做重点车辆的远程监控。因为我们有交通信号灯，通过交通信号可以做车主引导，红绿灯信息广播，这也是一些非常常规的应用。包括车队管理，也可以提供智能交通的出行能力，包括智能调度，作为一个大的地图来说，我们有动态的车辆行使信息，有路边的信息，就可以来提高智能调度。
第三个是远程感知。假设前方有一些危险状况，我们刚才提到这种危险状况也许是直接可以发送给本车，还有一种情况是，前一辆车作为单独的传感器感受到危险状况，可以把危险信息发给RSU传给V2X服务器，V2X服务器可以广播给后面所有的来车。可以想像现在同一辆车，不管感受到了什么危险信息或者特殊状况，可以远距离的把信息传递给后车。
第四个，V2X里介绍不多的是协同路径决策。因为现在的自动驾驶平台基本上是以高精地图来做全路径规划、导航。我们还有一些自主传感器、雷达、摄像头做局部的路径规划，有了V2X以后，因为地图本身作为规划是一个静态的预先存好的。有了V2X以后，车辆信息还有路况信息都可以作为整个地图的一部分，可以帮助我们更好的做路径决策规划，来实现智能化的自动驾驶功能。
最后是众包地图。高精地图在未来的自动驾驶比较关键，车辆如果作为移动传感器，感知到的信息如果经过简单地分析，我们可以把这些信息准确实时的传递到云端。我们怎么能传递到云端？就是通过V2X设备，可以连接到大的Map，进行地图的在线更新。高效，省时省力。
前面介绍的是V2X在自动驾驶里的基本应用和未来应用。下一步我们关注的点就是高精度定位，其核心的部件就是GPS和惯导IMU。IMU其实是包含陀螺仪和加速度计，可以提供三轴旋转的角速度测量和加速度测量，通过积分可以获得车辆的速度，配合GPS可以获得车辆的位置信息。当然IMU已经被应用了，不管是无人驾驶还是测量导航应用的比较多，它的核心器件现在有MEMS、有FOG，精度越高，价格越贵。
惯导在无人驾驶里主要是配合GPS一起形成一个组合导航，现在的GPS有很多场景是精度不够准确或者无效的。在隧道里，GPS可能信号不好，现在的高架桥也很多，信号也不稳定，在市中心的高楼里，GPS信号容易被折射反射。这个时候IMU目的就是为了配合GPS来增强GPS的导航能力。
GPS和IMU在一块，目的就是为了融合IMU的航向速度、角速度和加速度信息，来提高GPS的精度和抗干扰能力。IMU相对GPS来说，不仅能提供一些信息，还能提供补全导航信息，因为GPS本身只提供位置信息，IMU还可以提供航向姿态信息，这个在车辆控制甚至最基本的车辆控制里也会遇到的信息。因为IMU会提供不同的角度，我们可以非常敏锐实时的监测到车辆姿态的变化，可以更精准的识别一些比较复杂的路况信息。
以上介绍了一下基本的V2X和IMU在自动驾驶的应用。我们是一家创立不久的公司，我们在V2X和IMU方面做了一些研发工作。这个是我们V2X产品的样子，到现在为止已经做成了OBU和RSU，他们是基于协议下的，目前实现的功能包括交通信息播报、刹车预警、智能交通，还有在线更新和云服务的通信能力。这是我们V2X的进展，已经研发出来的OBU和RSU在深圳做了测试，还有软件的界面以及信息交互都有第一期开发测试，现在正在做第二期的进一步测试。
对于IMU我们也做了基本的研发工作，也做成了一个IMU的样品。这是一个组合导航模块，包括GPS还有高精陀螺仪和加速度计。 我们的IMU系统有GNSS和RTK定位的接口，还有高精度陀螺仪和高精度加速度传感器，提供CAN接口，可接入汽车CAN总线，提供了通讯接口。
组合导航需要数据算法的支持，因为刚才IMU主要是配合GPS，一种是提高GPS的导航精度，在过隧道的情况下，如果GPS丢失，这是我们现在做的简单测试，这是本地的一个隧道，可以看到这是我们的IMU的GPS运动轨迹。我们参考了其他公司的导航设备，发现目前数据融合的算法相对精度还是不错的，但是现在只是样品阶段，做到了第一步的样品工作，后续的算法开发提高还有量产正在同步进行。
最后简单的介绍下我们公司，我们公司叫深圳易成自动驾驶公司，今年3月份正式成立，作为一个初创公司，现在有深圳总部和北京有一个研发中心。我们当前有70人，60人左右的研发人员，10多名博士，30多名研究生，主要致力于自动驾驶系统的感知硬件开发，还有决策控制系统开发。这是我今天报告的主要内容，谢谢。
提问：前两天我跟IBM专家沟通的时候，他们也在做自动驾驶研究，日本大陆每年都会有漂移，但是如果单纯的靠GPS，中国会不会有这方面的考虑？
郭烽：我们观察到中国本身的GPS是有简单的漂移，在有些路段，偏差较大。
提问：现在我们用IMU可以避免位置偏移？
郭烽：IMU工作原理上来说跟GPS是紧密相关的，如果GPS本身漂移比较大，IMU只是基于GPS初始的校准提高导航精度，但是如果GPS本身是没有那么准确，你的IMU纠偏也是有限的。
提问：我想问一下，咱们现在GPS加IMU组合的导航，以后往量产上做，和汽车怎么融合？
郭烽：IMU的成本不低，现在自动驾驶GPS和IMU组合价格偏贵。从我们的技术路线来说是两步，第一步也是（采用）国外产的关键器件比较多。国内的关键器件，一个是精度还有可靠性不太够。但是关键器件价格我们认为会从非常高的价格降到比较合理的价格，或者我们有一些适当的降价空间，在这个基础上，我们来做IMU的总体构架。
提问：刚才讲的系统是不是可以跟汽车已经装的系统共用？
郭烽：现在自动驾驶的IMU本身要提供高精度的导航，它和高精度GPS是作为一个整体模块存在于自动驾驶系统。现在思路是IMU设备配合GPS甚至配合RTK作为自动驾驶系统的核心部件，没有考虑利用现车上的IMU平台。因为我们是作为第三方的公司，如果真要和原车的IMU结合会是一个挑战。
郭烽博士邮箱feng.guo@echiev.com ,欢迎业内专家共同探讨，谢谢