中电昆辰是从事UWB高精度定位底层技术研发的行业解决方案公司，在国内人员监管领域位于市场领先地位，为多达20个省市的人员监管机构、企业提供人员监管行业方案和落地实施服务。
进入2017年，中电昆辰迅速布局自动驾驶领域，与国内顶尖主机厂联合开发了自动驾驶定位系统，成为国内首款自动驾驶量产车型的自动驾驶定位技术单一供应商。
随着“最后一公里自动泊车“项目的顺利交付，中电昆辰已然成为自动驾驶领域的定位技术龙头企业，其为自动驾驶行业提供的整套行业解决方案成为国内外多家主机厂的首选方案，众多项目已经进入合作阶段。中电昆辰正在自动驾驶领域复制他们在人员监管行业的成功，市场占有率正在飞速扩大。
8月2日，2018自主泊车与代客泊车论坛在北京召开。中电昆辰董事长、电子科技大学副教授朱晓章博士在会上做了《鹰眼超宽带空间定位——自动泊车的厘米级定位》的主题演讲。
朱晓章：大家好！作为一个科技型的新兴公司，我们怎么参与汽车电子、自动驾驶？
先看一下现在L4自动驾驶的几种车型，这都是世界上领先企业的标杆车型，但消费者真的买不到。
为什么买不到？因为没有办法量产，至少现阶段没有办法量产。为什么没有办法量产？它每个零部件都太贵了，没有办法让消费者能够买得起。
来源：中电昆辰
L4级自动驾驶需要厘米级的定位精度，我们来看看这些车里面都用什么设备来满足。
首先是LiDAR-SLAM，能发出多线激光，较多的有64线或128线。激光扫描周围环境产生点云图像，然后通过不断比对每次点云的差别来获得车身相对移动的位置，或者通过比对基础地图来获得厘米级的定位。
其次是RTK-GNSS。但要想在复杂的环境里面获得厘米级精度，至少需要两个路径：要么在地面加增强接收站，要么增加来自于卫星的信号，而且最好不要有高楼大厦的反射。但在乘用车上面，有抗多径功能天线的卫星接收机就很贵，可能上万。
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第三是360度环视SLAM，将整个车身周围一圈的画面高清录制下来，并且一帧一帧地比对它的移动距离。
第四是RF-Radar SLAM。我认同把视觉和RF-Radar两者结合起来做一个融合的观点，这样能够加快它进入量产。
这些设备加起来，为了获得厘米级的位置，大概需要10万元的传感器包。
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而中电昆辰参与研发的带有自主泊车系统的量产车，具备正常的外观，可承受的价格，在停车场里可以实现自动驾驶，而且在2018年就可以在市场上见到了。
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这辆车的厘米级定位，我们采用鹰眼超宽带定位技术来实现，没必要让每个传感器都参与定位了，这样就可以降低整车传感器的成本。
• LiDAR：可以退化为激光探测仪。
• RTK-GNSS：不需要抗多径的天线，单接收机就可以，也可支持座舱仪表。
• 环视SLAM：只需做车道线识别。
• RF-Radar：只需做前车跟踪，类似于自适应巡航，这样的传感器在第一梯队的供应商那里只需要几百块。
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下图是量产方案，加入厘米级定位技术之后，就可以实现停车场的定位、代客泊车、常规环境下的自主泊车。
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我们在鲨鱼鳍里集成了自己的部件，包括4G天线、卫星接收天线，组成了为车辆提供高精度定位的量产部件。
在鹰眼超宽带空间定位系统里，各有一个UWB发射标签和位置广播回传接收机，能够收到自己的位置和其他停车场定位目标的位置。通过两者配合，就能获得本车在停车场的精确位置。
我们看到当鲨鱼鳍发射一个脉冲的时候，类似于当人发出一个声音时，离得近的听的早，离得远的听的晚，而鹰眼定位系统就可以根据不同位置的定位基站收到信号的时间差来计算当前车辆的精确位置。当车发出脉冲的时候，红线是定位基站信号传输路径，计算出车辆位置之后，可以通过位置广播网，广播给所有的车辆，这样就获取到了位置和网络分发。这种方式可以让汽车零部件更简单，能实现消费者购车附加成本更低，把成本转嫁到停车场。
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目前我们改造停车场有几种方式，一种是车厂主动改造停车场，还有通过汽车出行服务商进行停车场的改造等等，消费者那端感受不到这些成本的存在。
测试数据
如何知道鹰眼超宽带空间定位系统（Eagle Eye）实际效果？知道了精度，但怎么样证明场景精确度？我们做了拍电影的轨道，把系统放到三脚架上进行测试。橙色的点是我们打出来的基准点，所有测量的点（蓝点）会形成一条线，然后蓝色点和橙色点之间有一个距离误差。这个距离误差是7.5到-1.3，相当于一个苹果或者一个小碗那么大。
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我们在所有的地下车库的弯道都做了测试，还做了道路测试。左右晃动和超出多少的距离测试，测试结果大概是3-4CM的标准，能满足地库泊车需要。99.7%的概率可以信任我们的定位系统，偏离真实的位置不会超过一个苹果那么大，能够让车实现厘米级定位，知道自己的位置。然后获取姿态和速度，再加上其他传感器感受周边环境，最终实现代客泊车。
除此之外，Eagle Eye厘米级精度的定位还能应用在哪里？
在自动驾驶测试场，Eagle Eye可以建立一个基础坐标系，然后把自动驾驶的汽车做的各种动作记录下来，分析其轨迹和性能。
在驾校，可以给教练车做改装，七八千块钱的成本就可以实现精确的动作轨迹跟踪。这样学员可以在车上看到自己驾驶的情况，和正确行驶路线的偏差，从而不断校正。驾校可以获取和记录车辆的位置，从而判断学员的训练情况是否合格。
我们原本不是做汽车电子的，可以说是被动的加入到汽车电子洪流中。以前的客户利用Eagle Eye，在场地里面做虚拟现实，多个玩家戴上头盔在场地里面打游戏、对战。无人机在室内飞行没有卫星定位，要做到高精度定位也需要Eagle Eye。
另外就是智慧工厂，在汽车生产线上有这样的应用，梅赛德斯奔驰在土耳其的卡车生产线用我们的设备对工人、车辆以及大型物料进行监督和跟踪。富士康用我们的产品来跟踪生产线上的手机，京东方也是我们的客户，还有在叉车的自动驾驶、港口机械的自动驾驶、监狱犯人看管等领域，都有我们传统的客户。正是因为有了在这些市场上的技术积累，我们才可以做到对停车场车辆进行高精度定位。
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今天在地下车库做自动驾驶，不代表未来在社会道路上也一样能铺开，因为我们的基站在地下车库进行改造，而社会道路那么多，不可能完全做改造。我们要为未来做准备。
社会道路方案FocuStar
我们和三大运营商合作，在道路上的路灯、交通标识灯、广告牌等路侧设备上附加我们的信标，车辆上有接收机，把GPS卫星信号传至路侧设备，使车辆在很近的距离上与信标通信，避免了电离层、高层建筑以及雨、雪、云、雾霾这类天气对卫星信号的影响。
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可以看到整体的性能都是这样的。UWB是非常可靠的设备，我们可以达到5CM的精确度，指标远超GPS。我们在室内做的测试，平均精度基本保持在5CM。
我们在服务每家整车厂的时候，感觉车厂不能“闭门造车”，独立进行自动驾驶的开发。自动驾驶需要多方支持，满足多方标准。
我们特别希望，能够和各位供应商朋友实现技术互补。我们和国内两大主机厂，都是双方一起做地下停车库的位置获取和距离感知，一起解决地下车库环境下遇到的各种各样的问题，共同实现可量产产品。而通过更多的技术合作，我们可以一起实现自动驾驶历史性的创新。