FB体育 FB体育平台原极科技：自动驾驶定位需求下的车规 IMU 应用普及还缺什么？

　　FB体育 FB体育平台FB体育 FB体育平台FB体育 FB体育平台原极（上海）科技有限公司总经理杭义军表示：在汽车行业电动化、智能化的大趋势下，自动驾驶产业市场的空间和机会都很大。根据国内的电动汽车销售情况来看：市场竞争激烈，但是盈利能力还有待提升。从自动驾驶装配比例来看，预测到 2028-2029 年 L2+ 占比可能会超过 60%，与此同时，低价车型自驾功能配置空间巨大。

　　原极（上海）科技有限公司总经理杭义军表示：在汽车行业电动化、智能化的大趋势下，自动驾驶产业市场的空间和机会都很大。根据国内的电动汽车销售情况来看：市场竞争激烈，但是盈利能力还有待提升。从自动驾驶装配比例来看，预测到 2028-2029 年 L2+ 占比可能会超过 60%，与此同时，低价车型自驾功能配置空间巨大。

　　当前 L2 辅助自驾体验现状是惊吓多于惊喜，而装配 IMU 将有助于提升 L2 自动驾驶的用户体验。杭博士表示：当下自驾中 IMU 的应用技术发展趋势表现为：

　　原极科技为满足车规级 IMU 的市场的需要，自研了一体式大规模分布式标测技术，在大幅度提高 IMU 的综合性能的同时又保障了 IMU 模组的产量。为了验证同时在大量的应用数据积累下，原极科技对数万套 IMU 数据进行了统计与分析。

　　在电动化和智能化趋势下，在自动驾驶普及的道路上，车规 IMU 的产业市场空间很大，机会也很大；当前 L2 辅助自动驾驶体验现状惊吓多于惊喜；而乘用车重感知、轻地图转变对车载 IMU 需求变化产生了影响。因此，在重感知轻地图的大趋势下，作为 IMU 厂商需要更多的思考和改变发展方向。首先，从国内整体电动汽车销售来看，国内车厂竞争力非常强，但从盈利水平来看，成本和盈利能力仍有很大提升空间；其次，在技术应用体验方面，根据麦肯锡研报，国内电动车车主对于自动驾驶技术的满意度偏低，行业发展仍有很大进步空间；从行业发展方面来看，2022 年国内乘用车电动车销量为 550 万，2023 年可能达到 800 万，预测 2030 年可能达到 2,800 万。

　　从自动驾驶装配比例来看，大约在 2028-2029 年可以实现超过 60% 的 L2+ 装配率，其中 50% 以上的车辆仍由 L2 贡献。因此，需要着重关注 L2 用户的自动驾驶体验。目前标配辅助自驾或高级辅助自驾功能主要集中在 15 万以上的车型上，15 万以下的中低端车型仍有很大的配置空间。从整体来看，降本增效是长期趋势。在 L2+ 的辅助自动驾驶过程中，虽然许多车辆都装备了 L2 功能，但实际上在雨、雪、雾、光线不佳等情况下，整体仍然会出现问题，给用户带来严重的心理负担。使用辅助自动驾驶原本是为了减轻驾驶紧张感，但频繁的退出和急刹等情况会给用户带来更多的是惊吓，而非惊喜。这也是目前推广自动驾驶的重要问题之一，原极希望普及 IMU 模组在 L2 级别的应用，能帮助自动驾驶行业真正提升用户体验。

　　在提升方面，前置传感器融合、BEV/ 空间占用网格等技术都是自动驾驶未来的方向。在乘用车重感知轻地图背景下，还需要思考对车载 IMU 的定位或应用有哪些影响。在自动驾驶方面，首先需要解决三个问题，看得清、看得懂、开得好。IMU 主要是为了提高定位和感知功能，特别是提高交通参与主体和道路建图能力，因为重感知更加重要，高精地图在自动驾驶决策方面则相对弱化。未来，短时精度比长时间精度更重要，相对位置变化比绝对位置精度更重要，IMU 数据可靠性也会更重要。IMU 在车辆上的主要作用是多传感器时空对齐，提高目标预测、跟踪性能，车载传感器实现物理世界中相对位移和坐标姿态的转换

　　原极通过接触到不同车厂和行业的需求，发现大家更关注 IMU 的性能指标。而 IMU 性能指标有几十个，统一的指标要求非常高，但成本却无法下放，因为很多测试选型都与最终成本有关。现状就是需求不变，题目无法变化，答题方式有限。从行业未来普及的角度，融合中可观、可估的 Az（Z 轴加速度）与 Gxy（X 和 Y 轴角速度）的误差对应 IMU 指标可适当放宽，不影响使用精度；融合算法中不可观测的 Axy 和 Gz 的误差对应 IMU 指标需要重点控制。因此，需要适当对 IMU 指标进行区分，原极的 IMU 会重点标注这些对行业有帮助的指标，也会将更多的资源和精力投入到这一领域。此外还需要思考，百万元级别的惯导 ISA-100C 的加速度计零偏不稳定性指标，为什么仅需 100ug。

　　ALLAN 方差作为零偏不稳定性指标，其表示的相关时间，直接与我们需要 IMU 进行 DR 推算的时间长度相关，如 10s 或 60s。在 10 秒 -60 秒区间，零偏不稳定性指标与现在车上使用的很多 IMU 芯片差异不大。因此，在自动驾驶服务商提出更有针对性的指标时，这些指标会极大地影响 DR 推算的短时精度

　　此外，原极科技还对 IMU 进行集成和标定。从标定前后的误差来看，对于大部分 IMU 来说，加速度温漂、陀螺仪温漂、陀螺仪刻度系数、三轴非正交都会有大幅度提升。因此，在成本增加不太多的情况下，对于 IMU 模组进行必要的标定，是很有意义的。

　　在经过多方数据积累后，原极发现 IMU 是一个非常特殊的器件，相对于功能性器件，如 CAN 芯片或 CPU 等，IMU 会受到很多集成焊接和外部机械安装等形变的累计因素影响。这将导致，如果将其作为普通器件集成，就将会对生产芯片的提供商产生巨大要求。在实际操作过程中，也通常会出现诸多技术问题，包括在温度环境发生变化时，IMU 陀螺仪的噪声从零点几度每秒变化到两三度每秒，幅度变化异常；陀螺仪出现几十度每秒的跳点情况；在某个温度点附近开始剧烈振荡；以及输出数据中出现断层现象。因此原极认为，IMU 可以组成模组进行测试筛选，对降低后端应用风险具有重要意义。

　　在过去大量应用和数据积累过程中，原极对数万套 IMU 数据进行产品统计和分析，特别是温度漂移指标，关注 xyz 轴加表温漂和陀螺温漂及整体分布情况，包括量产后品控一致性情况。这些信息会反馈到原极的工艺及标测部分，以进一步提升工艺设计并降低标测成本。

　　原极科技主要关注生产模块化的贴片式模组，即贴片式模组的二次焊接和存储老化后参数的变化。以温漂为例，原极对 IMU 模组进行了 14 天老化后的复测、贴片后的复测以及自然存储三个月后的复测。在合理设计工艺下，整体偏差完全可控。因此，原极科技的 IMU 长期可靠性试验验证方法，值得推荐，并且量产成本上有相当大的优势。

　　原极希望 IMU 模组和标测技术的应用，不仅仅局限于高阶的 L3 高端车型，而是让所有平民车型都能够用得起。在方案设计时，原极充分考虑各环节成本优化，其中包括选型成本、标测成本以及集成方式的成本优势。

　　原极通过对自动驾驶的定位推算和应用，梳理出了车规 IMU 行业技术的发展方向，以及在选型过程中应该更加重视的参数：

　　那些不可被观测或观测性较弱的 IMU 参数在生产端优化参数，并通过算法来减少整体误差，适当弱化以降低需求端成本，或进一步拓宽 IMU 芯片的可选型空间。随着自动驾驶技术逐步发展，也希望大家能多多交流，一起思考行业技术的上限。作为模块和模组提供商，原极希望深度理解这个行业，在能做好的范围内，研发出成本不高、更适合行业未来发展的 IMU 产品。

　　在大规模量产方面，现阶段自动驾驶 IMU 装配的比例仍然很低，在未来 IMU 装车量可能达到 60%-70%，每年需要上千万台。面对大规模的市场需要，原极科技针对 IMU 模组的生产流程进行了特殊设计，采用叠层式标测框架，可以实现单批次最大可标定数量达 512 片。原极坚持推广模组化产品形态，确保生产过程标准化，易于操作，可大规模生产和装配，每月可交付产能为 5 万套。在结构成本方面，原极选择了贴片式 IMU 模组，这个模组方案做到了成本节约 60%。另外，在标测成本方面，原极还可以做到下降 60% 左右。在核心传感器方面，结合原极对行业的理解，可以选择更有针对性的传感器配置方案，通过阵列式技术，多元融合技术生产出更适合行业的定制化传感器，从而更好地平衡高性价比、高性能和高可靠性的量产保证。

　　原极的将 A6Pro 成到 P-box 中，并在城市复杂场景中进行了跑车实验，其航向推算精度漂移可以控制在 0.15 度，位置漂移也可以控制在 1.5 ‰ -2 ‰以内。总体来说，原极的 IMU 性能与行业上批量装备的 IMU 性能相当。

　　原极科技成立于 2019 年，在过去三年多的时间里，原极科技不断探索市场行业对 IMU 在农机自动驾驶和汽车自动驾驶领域进行了重点布局。

　　2022 年，原极在农机在自动驾驶市场 IMU 的渗透率超过 60%，出货量突破 15 万套，目前公司 IMU 模组累计出货量已超过 20 万套。在 2023 年，原极科技获得了 16949汽车行业质量管理认证体系，并推出了车规级 IMU 模组 A6Pro 以及车规组合导航 NAV619。

　　同时，基于特有的 IMU 阵列技术，原极推出了应用于不同行业，不同规格的全系 IMU 模组产品。

　　原极公司的名称是由 原 力—— 极 客组成，表示原极愿意从行业底层的事做起，秉承崇尚科技创造价值的极客精神，致力于使用 MEMS 惯性传感器解决世界范围内的，智能化、自动化发展中的定位问题。。我们希望能制造一款适合乘用车自动驾驶领域，标准化批量应用的车规级 IMU，并通过原极人的技术和努力，在自动驾驶行业快速普及，让更多用户体验自动驾驶乐趣。

　　（以上内容来自原极（上海）科技有限公司总经理杭义军于 2023 年 6 月 14 日在 2023 第五届自动驾驶地图与定位大会发表的《自动驾驶定位需求下的车规 IMU 应用普及还缺什么？》主题演讲。）