中国5G推进组发布的车联网高精度定位技术解析

“车辆高精度定位白皮书-2019.pdf”是由IMT-2020(5G)推进组发布的关于5G时代车联网高精度定位技术的专业文献，涵盖了车联网定位的发展趋势、需求与挑战、系统架构、关键技术、C-V2X高精度定位的未来方向等内容。 在车联网领域，高精度定位技术是实现智能交通系统和自动驾驶的关键因素。当前，由于对定位精度和连续性的不同需求，车联网应用中通常会结合多种技术，如全球导航卫星系统（GNSS）、传感器融合、V2X（Vehicle-to-Everything）通信等，以克服环境因素（如遮挡、光照、天气变化）带来的影响，确保定位的稳定性和可靠性。 1.1 车联网高精度定位现状 当前，车联网的定位方案多样化，依赖于特定场景和所需的定位性能。GNSS作为基础定位手段，能提供米级或更高级别的定位精度，但在城市峡谷、隧道等复杂环境下可能受限。因此，融合其他技术，如惯性导航系统（INS）、视觉定位、Wi-Fi指纹定位等，可以增强定位能力，尤其是在对精度要求更高的自动驾驶场景下。 1.2 车联网定位需求与挑战 随着自动驾驶技术的发展，对车辆定位精度的要求不断提升。辅助驾驶需要米级精度，而自动驾驶则要求亚米级乃至厘米级的精度。此外，实时性和稳定性也是关键，需要保证在各种条件下都能提供可靠的位置信息。 1.3 车联网高精度定位系统架构 一个完整的高精度定位系统通常包括数据采集模块（如GPS接收器、雷达、摄像头等）、数据处理模块（用于融合多种信息源并提高定位精度）、通信模块（如V2X通信，用于与其他车辆和基础设施交换定位信息）以及应用层（将定位信息用于导航、避障、路径规划等）。 1.4 车辆高精度定位关键技术 - GNSS增强：通过地面站和差分定位技术，提高GNSS信号的质量和定位精度。 - 多模融合：结合多种定位技术，如GNSS、Wi-Fi、蓝牙、激光雷达等，实现全方位、高冗余的定位。 - V2X通信：通过车与车、车与基础设施之间的通信，获取周围环境信息，辅助定位。 - 机器学习和人工智能：用于优化定位算法，提升在复杂环境下的定位性能。 1.5 C-V2X高精度定位技术发展方向 C-V2X（Cellular-V2X）是基于4G/5G蜂窝网络的V2X通信，其高速率、低延迟特性有望进一步提升车辆定位的效率和精度。未来，C-V2X将结合其他技术，如边缘计算和AI，为车联网提供更精确、实时的定位服务。 白皮书总结了车联网高精度定位的现状、挑战和未来趋势，对相关产业的发展提供了重要的参考依据，同时也强调了国际合作和标准制定的重要性，以推动车联网技术的创新和应用。参与单位主要包括中国的主要运营商、制造商、高校和研究机构，共同致力于5G技术的研究和推广。