车载惯性导航产业分析:自动驾驶渐行渐近,惯性导航刚需爆发

车载惯性导航产业分析:自动驾驶渐行渐近,惯性导航刚需爆发
2022年01月04日 11:29 未来智库官网

(报告出品方/作者:中信证券,尹欣驰、李景涛、李子俊)

1 惯性导航:高可靠性的自主导航系统

惯性导航:不依赖外部信号的自主导航

惯性导航系统可实现自主导航定位,不依赖外界信号。惯性导航(Inertial Navigation System,简称 INS)是以牛顿力学定律为基础,利用惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,简称 IMU)测量载体的比力及角速度信息,结合给定的初始运动条件,与全球导航 卫星系统(GNSS)等系统进行信息融合,从而实时推算速度、位置、姿态等参数的导航 设备,可以输出完备六自由度数据。基于该技术的惯性导航系统可装备于运载体(如飞机、 船舶、汽车、无人机等)并用于实现导航定位,该方法不向外部辐射能量、不依赖于外界 信号,因而具备强自主性。

GNSS+IMU 是常见的组合导航方案,两者互补,满足定位精度和稳定性的要求。 GNSS(全球导航卫星系统)在卫星信号良好时可提供厘米级定位,但在地下车库等卫星 信号微弱的场景下,其定位精度会大幅下降。IMU 即使在复杂工作环境中或极限运动状态 下也可进行准确定位,但其存在误差累计问题。此外,GNSS 更新频率低(仅 10Hz,其 延迟达 100ms),不足以支撑实时位置更新,IMU 的更新频率>100Hz(其延时<10ms), 可弥补 GNSS 的实时性缺陷。因此,通过 IMU 与 GNSS 的组合,可达到优势互补的效果, 大幅提升定位系统的精确度。

IMU 的核心零部件为加速度计和陀螺仪。从组成上来看,IMU 通常由惯性传感器加速 度计、陀螺仪以及其他部件(磁力计、压力传感器等)组成。通常情况下,每套 IMU 装置 包含 3 组陀螺仪和加速度计,分别测量三个自由度的角加速度和线加速度。陀螺仪用以获 取运动体的角速度并测量其角度变化,加速度计用以获取运动体的线性加速度并测量其速 度变化,惯性导航解算软件通过积分运算、姿态矩阵计算等方法计算出地理坐标系下运载 体的速度、位置和姿态。

惯性导航技术起初军用为主,目前民用领域快速发展。惯性导航技术起源于二战期间, 德国以惯性技术为基础成功研制了 V-Ⅱ火箭的制导系统。随着惯性导航技术的普及,其逐 渐应用于导弹、飞机、卫星、潜水艇、太空实验平台等工作环境复杂、数据要求全面的运 载体之上。惯性技术可以实现对运动体高动态、全方位的测量,并在测量结果基础上实现 对运动体的有效控制,进一步应用于工业控制、测量、消费电子、石油、交通、通信、消 费电子等多个行业。

MEMS 惯导有望成为车用领域的主流路线

目前惯性导航在车载领域的产品形态主要以 P-Box(定位盒子)为主。其主要电气架 构包括 IMU 模块、电源、卫星接收机、收发器、天线等。IMU 通常与 GNSS 协同,同时 采用多传感器数据融合技术,实时提供高精度的载体位置、姿态、速度和传感器等信息, 以实现城市峡谷、隧道桥梁、地下车库等卫星信号质量较差环境下的持续高精度定位。

产业链角度看,惯性导航上游主要为各类元器件,如陀螺仪、加速度计等传感器,中 游主要为 INS 模块生产企业及惯性组合导航系统集成商,下游主要为军工领域(航天、导 弹)和民用领域(自动驾驶、无人机)。

MEMS 陀螺仪有望成为车载领域的主流路线。器件层上,陀螺仪可分为激光陀螺仪、 光纤陀螺仪、MEMS 陀螺仪及半球谐振陀螺仪,加速度计主要为 MEMS 加速度计和石英挠性加速度计。激光陀螺仪具有高精度、高可靠性等特点,主要应用于武器装备等军用领 域;光纤陀螺仪同样具有较高的精度及较高的可靠性,同样以军用领域应用为主;而 MEMS 陀螺仪由于体积小、成本适中、性价比高、能满足车规级需求等特点,在智能汽车、民用 导航、控制领域及消费类市场更易得到普及和应用,是惯性导航民用领域应用最为广泛的 陀螺仪。

软件和算法能力对惯导精度影响深刻

惯导算法深刻影响系统精度。在同样的硬件环境下,算法优劣的标准在于尽可能对车 辆精确建模、导航过程中准确测算并及时纠正航位误差、适应多种外部环境特别是在卫星 信号较弱的极端环境。惯导系统的算法包括 GNSS、IMU 子系统内的算法,以及 GNSS 和 IMU 耦合算法,均对定位精度有影响:

1)IMU 子系统内算法:主要是 DR(Dead Reckoning,航位推算)算法,指已知上 一时刻导航状态(状态、速度和位置),根据传感器观测值推算到下一时刻的导航状态。 DR 算法包括姿态编排和位置编排两个部分。

2)GNSS 子系统内算法:GNSS 系统单点定位精度均在米级,需要使用 RTK(Real - time kinematic,实时动态)载波相位差分技术等增强技术达到厘米级定位精度,由于实 际环境、通信情况等因素会影响高精度定位算法的准确性,依赖于长时间积累实现算法迭 代。

3)IMU和GNSS融合算法:INS和GNSS的组合方式可分为松耦合(loosely coupled) 和紧耦合(tightly coupled):

a)松耦合:采用的是 RTK 定位结果+IMU 原始数据来实现融合,系统同时具有独立 的 GNSS 和 INU,各自解算载体方位和运动情况信息,所得结果导入滤波器进行进一步解算,估算 INS 误差情况,从而提高导航精度。松耦合在隧道、地下车库等完全无卫星信号 的场景下与紧耦合相当,但在有卫星信号但是信号被遮挡的场景下,如城市峡谷等,定位 效果不如紧耦合。

b)紧耦合:采用 RTK 定位结果+GNSS 的原始数据+IMU 原始数据。相较于松耦合, 紧耦合不要求完整的 GNSS 结果,根据 GNSS 提供的部分数据即可计算 INS 误差,因此 在 GNSS 受到一定干扰、探测到的卫星数量少于 4 时,得到的信息经解算后依然可以作为 滤波器的依据计算。紧耦合算法的实现需要的计算量较大,此外厂家同时具备 RTK 定位 算法和组合导航算法两种研发能力。

2 惯性导航有望成为自动驾驶标配,空间超500亿

多种优势显著,有望成为 L3 以上自动驾驶标配

自动驾驶获得定位的技术方法通常有 3 种:

1. 基于信号的定位:主要为全球卫星GNSS的卫星信号进行定位的技术,也包括Wi-Fi, UWB(Ultra Wide Band,超宽带)等方式;

2. 环境特征匹配:基于视觉或激光雷达定位,用观测到的特征和数据库里的语义地图 或特征地图进行匹配,得到车辆的位置和姿态;

3. 惯性定位: 依靠惯性传感器获得加速度和角速度信息,通过推算获得当前的位置和 方位的定位技术。

惯性导航系统凭借其自主性成为自动驾驶高精定位中必不可少的关键部件。惯性导航 具备不受雨雪天气、电磁干扰等外界信息扰动的独特优势,且输出信息连续不间断,能够 为决策中心提供连续的车辆位置、姿态信息,在自动驾驶的定位系统中具有不可或缺的位 置。 其核心优势可概括为:

1. IMU 不依赖外部信号,定位稳定且连续,在失去 GNSS/5G/4G 信号后,仍能提供 车道级精度的定位。例如,在车道线识别模块失效时,基于失效前感知到的道路信息和 IMU 对汽车航迹的推演,仍然能够让汽车继续在车道内行驶;

2. IMU 可验证 GNSS 定位的自洽性,对于无法自洽的 GNSS 数据进行过滤和修正。 例如,若 GNSS 输出汽车的绝对位置在短时间内发生了很大的变化,这意味着汽车有很大 的加速度,而此时 IMU 发现汽车并不具备这样的加速度,就表明 GNSS 的定位出了问题, 应该由 IMU 来接管绝对定位系统;(报告来源:未来智库)

3. IMU 能够与车辆轮速、方向盘转角、其他传感器等信息结合,进一步提升定位精度。

GNSS+IMU构成的组合导航系统有望成为L3以上自动驾驶主流定位方案。卫星定位、 环境特征定位、惯性导航三种定位方式各有优劣,需要相互配合补足构成最完美的定位方 案。惯性导航获得相对的位移变量,GNSS 获得车辆初始点信息,即可通过原始参照点+ 相对位移的方法,共同实现既准确又足够实时的位置更新。同时,惯性导航是所有定位技 术中最容易实现与其他传感器提供的定位信息进行融合的主体,作为定位信息融合的中心, 将视觉传感器、雷达、激光雷达、车身系统信息进行更深层次的融合,为决策层提供精确 可靠的连续的车辆位置、姿态信息。

以百度阿波罗的多传感器融合定位系统解决方案为例,惯性导航系统处于定位模块的 中心位置,将 IMU、GNSS、Lidar 等定位信息进行融合,通过惯性导航系统解算修正后最 终输出满足自动驾驶需求的 6 个自由度的高精度位置信息。

多家智能汽车主机厂及自动驾驶科技公司均已采用惯性导航作为定位系统的一部分。 自动驾驶的发展推动高精度定位技术在汽车领域的应用。GNSS+IMU 系统的互补优势逐 渐得到重视,目前其在车中的应用落地正不断加速。小鹏、蔚来、智己、埃安、华为 AITO 等车企均在其量产车型上搭载配置惯性导航的高精度定位单元。Waymo、Apollo、Momenta、 小马智行等专注于 L3-L4 的自动驾驶科技企业亦在其高级别自动驾驶方案中采用惯性导航 作为自动驾驶标配硬件。

中国车载惯导远期空间超 500 亿

当前惯导技术主要应用于军工领域。据智研咨询测算,2019 年中国惯性导航市场规 模约 174 亿元,同比+13.5%,其中军用惯导占比约 82%。近 5 年 CAGR 约 13%。从产 品来看,当前惯导市场以高价格、高精度、高稳定性、广泛应用于军工的激光惯性导航系 统和光纤惯性导航系统为主,合计占比约 66%。

车载惯性导航打开民用领域需求,中国车载惯导市场远期空间超 500 亿。惯性导航目 前的单车价值量在 1000-2000 元左右(根据其不同精度)。目前 L3 及以上自动驾驶渗透率 仍较低,我们预测到 2025 年中国 L3 及以上自动驾驶渗透率可达 26%。作为自动驾驶的标配产品,随着 L3 及以上自动驾驶的逐步渗透,车载惯性导航市场空间有望快速扩大。 若假设其单车价值量为 1500 元/个,L2 及以下车辆不使用,L3 及以上车辆配置 1 个,则 2025年中国惯性导航市场可达 134亿元。若假设 L3及以上自动驾驶渗透率达到 100%后, 则中国惯性导航的远期市场空间有望达到 570 亿元。

上游原器件以外资为主,国产厂商有望在中游应用端发力

惯性导航核心上游元器件仍以外资主导。目前全球较为领先的惯性导航公司包括霍尼 韦尔(Honeywell)、诺格(NorthropGrumman)和赛峰(SAFRAN)。赛迪顾问数据显示,在民 用 MEMS 惯性导航领域,其核心的惯性导航传感器(芯片)由博世、意法半导体、TDK、 ADI等企业主导,合计份额在80%以上。国内惯性导航传感器主要企业包括航天三十三所、 航天电子、赛微电子、中国兵器工业导航与控制技术研究所等军工企业,但其主要产品仍 以军工领域应用的高精度激光陀螺仪、光纤陀螺仪为主,较少涉及民用领域的 MEMS 传 感器。

国内企业有望在软件和应用层取得产品的率先落地。目前国内惯性导航/组合导航企业 主要集中在中游惯性导航系统设计、制造、以及软件算法上。得益于国内智能汽车和自动 驾驶产业的快速发展,主机厂对惯性导航产品的需求持续提升。在此过程中,国内车载惯 导厂商有望与主机厂形成更紧密的合作,在定制化、差异化服务方面占据优势。此外,通 过软件和算法上快速和持续的迭代升级,国内企业有望实现软件性能的领先,并以此实现 应用层产品的率先落地。

3 重点公司分析

华依科技:测试设备与服务先行者,发力智能汽车业务

汽车动力总成智能测试技术先行者。公司于 1998 年成立,是国内领先的汽车动力总 成智能测试台架供应商,面向各大主机厂提供燃油车及新能源汽车动力总成测试台架,并 提供新能源动力总成测试相关服务。公司通过自主研发,打破了外资发动机冷试设备的垄 断,并作为第一起草单位,起草了发动机冷试国家行业标准。公司积极拥抱新能源趋势, 新能源汽车动力总成测试设备以及服务快速发展,2020 年新能源相关的收入占比已达到 约 43%。

设备进口替代空间广阔,测试服务快速发展。汽车动力总成测试设备是汽车生产过程 中不可或缺的设备。2020 年我国及全球汽车动力总成测试设备市场空间分别约 40/116 亿 元,2019 年我国及全球汽车动力总成测试服务市场规模分别约为 119/424 亿元。伴随着 我国车企在新能源领域的研发投入加大及行业车型周期的缩短,整车及核心零部件的研发 测试需求有望快速增长。目前国外龙头在行业竞争中处于优势地位,而随着国产厂商技术 能力与服务水平的进步,以发行人为代表的中国企业市场份额有望持续提升。

前瞻布局 IMU,智能汽车业务有望发力。公司成立智能驾驶事业部,专注研发智能汽 车与自动驾驶相关的前瞻业务。目前,公司已布局自动驾驶核心零部件惯性测量单元(IMU), 并已与上汽集团前瞻技术研究部和奇瑞汽车进行深度合作,相关产品已进入与主机厂匹配 阶段。公司 IMU 工厂建设处于尾声,有望在 2022 年上半年建成投产。公司 IMU 产品满足车规级要求,采用自研算法实现优秀的精度水平,具有技术先进、高性价比、快速响应等 竞争优势,IMU 产品有望逐步放量。

华测导航:卫星导航技术先进,组合导航定点哪吒汽车

国内北斗高精度卫星导航定位产业领先企业,近年来业绩稳健增长。公司成立于 2003 年 9 月,2017 年 3 月在深交所创业板上市,公司聚焦全球高精度卫星导航定位(GNSS) 核心技术研发、制造和产业化推广,是国内北斗高精度卫星导航定位产业领先企业。目前 公司拥有 28 个国内省级本地化服务机构,并设有 8 个海外子公司代表处,经销商逾 150 家,产品已经覆盖全球 100 多个国家和地区。2018-2021Q3 公司实现收入 9.52/11.46 /14.10/12.69 亿元,同比增长 40.4%/20.3%/23.1%/50.8%,归母净利润 1.05/1.39/1.97/1.77 亿元,同比-18.6%/+31.9%/+42%/+61.9%。

数据采集设备、方案化产品双轮驱动,逐渐拓展下游应用领域。公司已经形成了“数 据采集设备+数据应用及解决方案”并重的业务模式,近 5 年来数据采集设备收入平均占 总营业收入的 72%,数据应用及解决方案收入平均占总营业收入的 28%;此外公司提出 “一个核心,两大平台,三大应用”的一二三战略,以高精度卫星导航为技术核心,持续 打造高精度定位芯片技术平台和全球星地一体增强网络服务平台,应用方向包括导航定位 授时、测绘与地理信息、封闭和半封闭场景的无人驾驶。

积极拓展自动驾驶业务,已获哪吒汽车定点。公司导航应用解决方案以北斗高精度 OEM 板卡、定位模块、接收机、GNSS+INS 组合导航类产品为核心,为智能交通、工程 机械自动化控制、农机自动导航、无人驾驶、机器人、无人机、形变监测、机场、船舶、 航天类科研院校提供核心部件及系统解决方案。公司在自动驾驶业务积极拓展,已经被指 定为哪吒汽车和浙江省某车企的自动驾驶位置单元业务定点供应商,项目周期为 2021 年 至 2026 年,目前处于量产前的开发阶段。

星网宇达:专注于惯性技术开发及应用

公司致力于惯性技术开发与产业化。公司成立于 2005 年 5 月,2016 年上市,公司始 终专注于惯性技术开发及产业化应用,主要开展惯性组合导航、惯性测量、惯性稳控产品 的研发、生产及销售,并为航空航天、航海、电子、石油、测绘、交通及通信等多个领域 用户提供全自主、高动态的位置、速度、姿态等信息的感知、测量及稳定控制服务。 2018-2021Q3 公司实现收入 4.02/3.99/6.85/4.02 亿元,同比-1.8%/-0.9%/+71.9%/+13.9%, 归母净利润 0.19/0.12/1.10/0.84 亿元,同比-70.5%/-35.1%/+816.3%/+2.6%。

产品结构、下游应用不断拓展,核心业务为智能无人系统。2010 年之前,公司主要 面向工程项目开发研制相关高新技术产品,产品以惯性技术相关的组件和器件为主; 2010-2016 年,公司以惯性技术为中心进行行业应用拓展,抓住卫星通信和智能驾考两大 市场分别开发了“动中通”和“智能驾考”系列产品;2017 年以来,公司“以惯性技术 引领智能发展”,在实现惯导核心器件自研、打通惯导全产业链的情况下,向无人智能系 统发力。目前星网宇达业务可划分为信息感知、卫星通信和无人系统三个业务板块,核心 业务为智能无人系统,产品包括器件、组件、系统、解决方案等。

智能无人系统目前主要为无人机产品,无人车业务向百度、美团小规模供货。公司 2020 年智能无人系统业务收入 4.5 亿元,其中无人机 2.7 亿元,占比 60%。根据公司 2021 年 7 月 1 日投资者关系活动记录表,无人车板块目前给百度和美团提供的产品数量合计在 三千套左右,单价从千元到万元不等。(报告来源:未来智库)

导远电子:通过 ISO 26262 ASIL-D 功能安全认证,高精度组合定位系统 出货量超 10 万套

专注于为自动驾驶等领域提供高精度组合定位解决方案。公司成立于 2016 年 11 月, 是行业领先的为智能驾驶提供高精度定位技术的科技公司,致力于引领智能驾驶定位技术 的变革。公司总部位于广州,在广州开发区、江苏海门设有制造和研发中心,在上海虹桥、 苏州工业园区设有研发中心,并在北京设有分公司。

配套小鹏汽车,高精度组合定位系统出货量超 10 万套。导远电子是国内首个拥有高 精度组合定位系统的 ISO 26262 ASIL-D 功能安全认证的公司,客户包括国内多家行业领 先的知名主机厂,截至目前已获得了超过 30 个智能汽车车型的定点。2018 年导远电子实 现零的突破,将行业内第一款高精度组合定位系统向乘用车客户前装量产交付。公司获得 小鹏汽车定点,为小鹏 P5、P7 车型供货。公司官网显示,截至 2021 年 8 月,公司已经 累计交付乘用车惯导 10 万套,客户用于实际道路行驶里程超过千万公里。

今年 10 月完成 C 轮融资,获红杉中国、经纬创投、高瓴创投等明星基金投资。2019 年 3 月,公司获合创资本、深圳力合创投、时代伯乐数千万人民币 A 轮融资,2020 年 9 月获国投招商、松禾资本、越秀产业基金等机构 B 轮融资,今年 10 月公司完成 C 轮融资, 红杉中国领投,经纬创投、高瓴创投等机构跟投,老股东国投招商、越秀产业基金、合创 资本等继续加码。

美泰科技:国家“863”MEMS 加工和封装基地

致力于 MEMS 器件与系统的研发、生产和销售。公司控股股东是中国电子科技集团 公司(CETC),长期致力于 MEMS 器件与系统的研发、生产和销售,公司连续多年荣获 “中国半导体 MEMS 十强企业”,是国内领先的 MEMS 核心芯片、器件和系统产品供应 商。公司是国家“863”MEMS 加工和封装基地,拥有国际先进的 6 英寸加工设备,可为 全球提供高水平的加工和封装服务。

公司产品线完备,广泛应用于航天、汽车等领域。经过近 20 年的技术积累,公司现 已推出 MEMS 惯性器件与系统、汽车 MEMS 传感器、射频(RF)MEMS 器件、光 MEMS 器件、MEMS 热式燃气表等 5 大类 25 个系列核心产品,下游应用于航空航天、高铁、汽 车、自动驾驶、通信、地震监测、物联网、智慧城市、智能家电等领域。

(本文仅供参考,不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息,请参阅报告原文。)

精选报告来源:【未来智库】。

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