文｜Lynn
近期，定位傳感器供應商Fixposition（非普導航科技）正式推出了其四年磨一劍的全局高精度定位産品Vision-RTK 2。這是一款新一代多源融合定位傳感器，針對無人車、無人機、機器人等對全場景、高精度全局定位的需要，幫助使用者平台實作在應用中安全、高效的自動化作業。
Vision-RTK 2深度融合了計算機視覺、RTK-GNSS、慣性傳感器（IMU）與輪式裡程計資料，并結合機器學習算法，即使在GNSS（全球導航衛星系統）信号被遮擋、屏蔽、受到反射折射等多徑幹擾等苛刻場景下，也能輸出連續、實時、可靠的厘米到分米級高精度全局定位。
通過非普導航科技對外公布的測試視訊可以看到，搭載了Vision-RTK 2的無人車在園區内運作時，連續多次穿過路況複雜的廣場、人行通道和地下停車場，在頻繁的室内、室外場景轉換下，實時定位的車輛行駛軌迹和實際路線保持高度一緻而且軌迹平滑，完美避免由于多徑，弱信号，衛星數不足等引起的位置偏移。
經過實測，Vision-RTK 2水準和高程定位精度在RTK FIX狀态下均達到1.0cm + 1ppm；在城市“峽谷”中也能實作分米級定位精度。即使是在室内完全沒有導航衛星信号的情況下，位置漂移也控制在0.5%（有輪速計資料）到1.5%（無輪速計）的誤差以内。值得一提的是，相比正常慣性導航産品（RTK+IMU+WO)的位置漂移會随時間累積，Vision-RTK 2的漂移隻與室内移動的距離相關。是以Vision-RTK 2特别适用于需要在衛星信号欠佳的複雜環境中作業的低速自動駕駛平台。
此次釋出的産品針對中小型尺寸，中低速（100km/h以下）以及超低速地面機器人平台進行了性能優化，特别适合室外物流機器人、無人投遞車、室外自動清掃機器人、農業機器人、自動割草機等。
對比市面上其他同類産品，Vision-RTK 2以高成本效益取勝，用合理的價格實作在複雜、嚴苛環境下持續輸出厘米到分米級的全局定位，大規模量産後價格還有進一步優化的空間。
出色産品的背後
Vision-RTK 2能擁有如此卓越的性能，與公司實力雄厚的産品研發和市場分析團隊密不可分。
2017年8月，蘇黎世聯邦理工的兩個先鋒學者團隊創立了非普導航科技(Fixposition AG)， 團隊在衛星導航和計算機視覺技術方面有超過10年的科研與實踐經驗。蘇黎世聯邦理工是愛因斯坦的母校，聞名全球的頂尖研究型大學，在機器人、無人駕駛、定位導航等領域擁有世界領先的實驗室和科研實力，享有“歐陸第一名校”的美譽。非普導航科技成立後，很快被選中加入歐洲航天局瑞士商業孵化中心。此後，公司團隊不斷壯大，吸引了許多定位導航領軍企業的資深工程師和專家加入。
非普導航科技聯合創始人兼CEO蘇振中提到，在蘇黎世聯邦理工博士研究期間，起初他的科研項目核心是把消費級的GNSS定位（比如手機裡使用的定位晶片）從幾米提升到幾厘米的定位精度。博士的最後兩年，恰逢全球自動駕駛技術迎來快速發展，蘇振中意識到高精定位将在自動駕駛領域有廣闊的市場需求，他便從那時候開始着手創業，緻力于打造一款能夠為自動駕駛規模化落地助力的高精度定位産品。另一位聯合創始人兼CTO Lukas Meier也是蘇黎世瑞士理工先鋒學者，專注于計算機視覺與機器人技術。通過将視覺與衛星導航進行創新性結合，非普導航找到了一條有别于正常的技術路線。
2019年12月，公司完成了由矽谷頂級風投True Ventures領投的種子輪融資。同時，導航定位領軍企業u-blox的聯合創始人Daniel Ammann也參與跟投，并加入公司董事會。
随着産品量産即将就緒，2021年10月，公司再獲老股東持續跟投的種子+輪融資。同時，也吸引了很多國内外優秀的新投資機構，包括陸奇博士的奇績創壇等。
“我們深耕于視覺定位，高精度衛星導航定位，以及多傳感器資料深度融合技術多年。在2020年10月釋出了第一代Vision-RTK工程測試機，并在市場和客戶中赢得廣泛好評。在确定市場對該技術有剛需的同時，我們也虛心接受了很多客戶意見和回報，更加清楚客戶的需求。帶着這些收獲，重新經過一年時間的打磨、優化，我們于今年3月底正式釋出了更新量産版，即Vision-RTK 2。”蘇振中介紹，這是一款極具突破性、成本效益極高的高精定位産品。
Vision-RTK
Vision-RTK 2
蘇振中表示，目前無人駕駛的導航定位方式多樣，但室外使用最廣泛的還是衛星導航定位。RTK-GNSS可基于載波差分定位技術獲得厘米級的定位精度，但它隻能在導航衛星信号接收良好的開闊場地實作，一旦進入複雜場景就無法實作實時高精度輸出，例如隧道和高架橋下的區域，信号被遮擋、弱化。在這種情況下，純粹基于衛星導航技術，甚至無法擷取可用的定位；在城市“峽谷”中，由于高樓的遮擋和反射衛星信号形成的多徑效應影響，定位精度也會降低至幾米甚至幾十米；而基于攝像頭的純視覺導航定位或是雷射雷達，雖然可以進行很好的相對定位，但在雨、雪、霧等惡劣天氣裡，其性能也無法得到保障。
是以，沒有任何一種單一的定位技術能夠滿足全場景的高精度定位需求。這一痛點是目前阻礙自主移動機器人應用大面積落地的原因之一。
針對這一痛點，非普導航科技推出Vision-RTK。通過計算機視覺與高精度衛星導航定位的深度融合，強強互補，讓無人駕駛車輛、自主機器人能在各種複雜環境下保持高精度、高穩定性的定位。
作為全新更新的第二代産品，Vision-RTK 2的産品性能大幅提升，且擁有了更豐富的接口滿足更多客戶的需要。蘇振中特别介紹，Vision-RTK 2不限于某些場景、某類産品的應用，它的核心價值是将基于GNSS的全局定位拓展到更多的場景裡去，以幫助客戶優化自動駕駛方案并降低其定位導航的成本，最終拓展客戶産品的應用範圍。是以，除了視覺和衛星導航技術，Vision-RTK 2還融合了慣性傳感器、輪式裡程計并且融入了機器學習算法，這種創新融合方式不僅能解決GNSS信号受到遮擋、反射的問題，也能避免純視覺裡程計定位受強烈光線變化的幹擾。無論白天黑夜，甚至是從地下車庫行駛至敞亮地帶這種光線對比強烈的情況下，Vision-RTK2都能實作實時穩定的高精度定位輸出。
目前，Vision-RTK 2主要應用于低速無人車、某些特種行業車輛、無人農機，或是無人機、割草機等自主機器人，它們對各種場景下的定位有更明确、更嚴格的要求。
合作方的無人車平台
如無人配送、無人巡邏車，使用Vision-RTK 2能幫助車輛經過城市“峽谷”、出入車庫不受信号反射、光線變化影響，獲得準确位置。
客戶的割草機器人
如割草機，即使機器人頻繁經過樹蔭下，Vision-RTK 2多源傳感器深度融合技術能保證機器人實作厘米級定位，在邊界範圍内正常作業。此外還能避免以往采用埋線劃定作業邊界後期會面臨的維護費時、成本高昂等問題，真正實作無邊界線全自動割草。
技術引領，創造未來
“The best way to predict the future is to create it.”在蘇振中看來，非普導航科技現階段雖然還隻是一個非常小的團隊，但聚集的都是一群相信夢想、創造未來的人。
非普導航科技團隊合影
為建構無處不在的高精度定位，讓自動駕駛變得更簡單可靠，公司團隊深耕相關技術多年并研發出Vision-RTK産品，并快速疊代到第二代量産版，為更多自動駕駛車輛和自主機器人提供了更佳的定位解決方案。這對于非普導航科技而言，是一個裡程碑式的突破；同時也為無人駕駛行業注入了一股新生技術力量。
目前，非普導航科技已在中國、美國、德國、法國、荷蘭、阿聯酋、南韓等全球多個國家擁有近30家客戶，與國内的松靈機器人（AgileX）, PIX移動空間（PIX Moving）等簽訂了架構批量訂購合同，與新石器（Neolix）簽訂合作備忘錄，并與2家頭部割草機器人公司進行深度合作。
蘇振中表示，公司希望以農業、物流和割草機器人為切入點，最終實作自主機器人的規模化應用，以滿足精準農業，智慧物流，智慧城市和工業4.0的剛需。目前，非普導航的客戶主要集中在中國、美國和歐洲。其中，歐美的農林業機械化程度高，在農業機器和割草機器人的存量市場巨大，非普導航科技緻力于滿足他們下一代産品自動化更新中對高精定位技術的需求。
中國農業機械化、自動化發展迅速。加上近年來國家政策支援，自動化農機應用快速增長，帶來高精定位需求的大量增加，割草機和農業機器人的成長空間都非常巨大。公司着眼于增量市場。
另外，作為低速無人駕駛産業聯盟成員機關之一，非普導航科技特别看好中國低速無人駕駛行業的發展。蘇振中認為，目前國内無人駕駛技術不管是在科研投入力度，還是創業公司數量上都有很大的優勢，整體發展速度與規模均領先于其它地區。而低速場景能夠最早實作商業化落地，包括無人配送、無人巡邏、無人零售、無人環衛等，其增量市場還在持續擴大。
非普導航科技中國銷售總監王代航擁有15年以上的電子行業銷售及研發經驗，曾是u-blox區域銷售經理。他介紹，針對中國市場，非普導航科技在2021年底就開啟了Vision-RTK 2搶先體驗計劃，産品已經在國内進行上萬公裡的測試，并同步在多家客戶的無人駕駛車輛、自主機器人上初步內建并且測試，收集了大量典型的客戶測試場景資料，解決了很多客戶目前面臨的難點，同時研發團隊也不斷根據這些資料持續優化産品性能，産品正式釋出後公司向更多客戶推廣測試該産品，争取進入更多需要高精度定位方案的無人車輛和機器人廠商的供應鍊。
據悉，非普導航科技目前掌握着計算機視覺定位，高精度衛星導航定位，多源傳感器深度融合，以及基于機器學習的資料融合這四大核心技術。未來，公司希望不僅僅局限于實作高精定位技術上的疊代更新，還将考慮産品的子產品化和軟體化，為自動駕駛行業提供更具成本效益的産品。同時，拓展技術在雲端平台的應用，拓展對純室内機器人的定位導航的支援，以雲端更強的算力，結合機器學習，進一步優化産品的導航定位能力。
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