座舱定位子系统需求

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#座舱子系统

1. 文档目的与范围 (Purpose & Scope)

1.1 目的 (Purpose)

本文档旨在定义智能座舱平台中定位子系统的功能、性能、接口及质量需求。本子系统负责为座舱应用（如导航、位置服务、场景感知）提供统一、可靠、高可用的位置、速度、时间、航向等信息，并确保其与整车时间同步系统深度融合，满足功能、性能及安全要求。

1.2 范围 (Scope)

本文档适用于【公司/平台】的智能座舱平台，涵盖定位子系统的多源融合定位（GNSS、IMU、蜂窝网络等）、数据服务、高精度定位使能、与时间同步系统交互等方面。

2. 系统概述 (System Overview)

2.1 系统功能描述 (System Function Description)

座舱定位子系统是智能座舱感知层的关键组成部分，主要功能包括：

  • 多源融合定位：融合GNSS（GPS、BDS等）、惯性测量单元（IMU）、蜂窝网络定位、Wi-Fi定位、车载传感器（如轮速）等数据，提供连续、稳定、高精度的位置、速度、时间（PVT）及航向（Heading）解算。

  • 高精度定位使能：支持RTK（实时动态定位）、PPP（精密单点定位）等增强服务接口，为高级导航和高精地图匹配提供厘米级定位能力。

  • 统一位置服务：为上层应用（导航、AR-HUD、智能语音、位置分享）提供统一、易用的位置数据查询接口（API）。

  • 场景自适应：根据环境（如隧道、城市峡谷、地下停车场）动态调整定位策略和源权重，实现无缝定位覆盖。

  • 时间同步深度集成：作为GNSS时间的高优先级源接入整车时间同步系统，并为所有定位数据打上统一、可信的时间戳。

2.2 与时间同步系统的关系

定位子系统与时间同步系统存在深度双向依赖：

  1. 作为高优先级时间源：GNSS模块输出的UTC时间是整车最高优先级的外部时间源之一，通过CarTimeSync服务接入并参与仲裁。

  2. 依赖统一时基：所有定位数据的生成、融合、上报必须使用整车统一的单调时间和日历时间进行标记，确保跨域数据（如与智驾感知数据）的时间对齐。

  3. 支持时区解析：提供精确的地理位置信息，作为T-Box或IDC自动判断和切换时区的关键输入。

2.3 系统框图 (System Block Diagram)

+----------------+ +----------------+ +-----------------+
| GNSS接收机     | | IMU (6/9轴)    | | 网络定位模块    |
| (多频，多模)   | | (加速度/陀螺仪)| | (蜂窝/Wi-Fi)    |
+-------+--------+ +-------+--------+ +--------+--------+
        |                   |                    |
        +-------------------+--------------------+
                            |
                    +-------v--------+
                    | 原始数据预处理 |
                    | (滤波，标定)   |
                    +-------+--------+
                            |
                    +-------v--------+      +-------------------+
                    | 融合定位引擎   <------+ 车辆传感器        |
                    | (Kalman Filter)|      | (CAN: 轮速，转向) |
                    +-------+--------+      +-------------------+
                            |
         +------------------+------------------+
         |                  |                  |
+--------v-------+ +--------v-------+ +--------v-------+
| 标准定位服务   | | 高精度定位服务 | | 定位状态管理   |
| (PVT输出)      | | (RTK/PPP接口)  | | (健康诊断)     |
+--------+-------+ +--------+-------+ +--------+-------+
         |                  |                  |
         +------------------+------------------+
                            |
                    +-------v--------+
                    | 统一服务网关   |
                    | (API, VHAL)    |
                    +-------+--------+
                            |
         +------------------+------------------+
         |                  |                  |
+--------v-------+ +--------v-------+ +--------v----------------+
| 座舱应用       | | 时间同步系统   | | 其他域控制器          |
| (Nav， AR-HUD) | | (CarTimeSync)  | | (智驾， 车身)         |
+----------------+ +----------------+ +-------------------------+

3. 功能需求 (Functional Requirements)

3.1 需求矩阵 (Requirements Matrix)

需求IDL1功能L2功能功能描述海外平台EEA2.5海外平台EEA3.0国内平台
LOC-FUNC-0101多源数据采集GNSS原始数据支持多星座（GPS, GLONASS, BDS, Galileo）多频点原始观测数据（伪距、载波相位）采集与输出。●●●
LOC-FUNC-0102多源数据采集IMU原始数据持续采集6轴（加速度、角速度）或9轴（含磁力计）IMU原始数据，输出频率≥100Hz。●●●
LOC-FUNC-0103多源数据采集网络辅助定位支持通过蜂窝网络（A-GNSS）或Wi-Fi（基于MAC地址数据库）获取辅助定位信息。●●●
LOC-FUNC-0201融合定位解算紧组合融合采用紧组合（Tightly Coupled）算法，深度融合GNSS观测量与IMU数据，提升抗遮挡和动态性能。●●●
LOC-FUNC-0202融合定位解算航向解算在GNSS信号不佳时，利用IMU及车辆转向信息，持续输出稳定可靠的航向角。●●●
LOC-FUNC-0203融合定位解算场景自适应根据卫星数、信号强度、车辆运动状态等，自动切换融合策略（如GNSS主导、IMU主导、纯惯性导航）。●●●
LOC-FUNC-0301高精度定位RTK使能提供接口接收RTK差分数据（通过蜂窝网络或V2X），输出厘米级定位结果。○●●
LOC-FUNC-0302高精度定位PPP使能提供接口接入PPP校正服务，在无基站区域提供亚米级定位能力。○○●
LOC-FUNC-0401时间同步集成GNSS时间上报将解析出的GNSS UTC时间、闰秒信息及时间质量标志，实时上报至CarTimeSync服务。●●●
LOC-FUNC-0402时间同步集成定位数据时间戳所有输出的定位数据（位置、速度、航向）必须使用从CarTimeSync获取的整车统一单调时间戳进行标记。●●●
LOC-FUNC-0501服务与接口统一位置API为Android/QNX应用提供统一的Java/C++ API，用于查询实时位置、速度、航向及定位状态。●●●
LOC-FUNC-0502服务与接口VHAL属性将关键定位状态（如定位模式、精度、卫星数）暴露为车辆硬件抽象层（VHAL）属性，供系统服务诊断。●●●
LOC-FUNC-0503服务与接口车规协议输出通过CAN或SOME/IP协议，将必要的定位信息（如经纬度、高度）发送给智驾、车身等域控制器。●●●
LOC-FUNC-0601性能与可靠性启动首次定位时间冷启动条件下，首次定位时间（TTFF）≤ 30秒；热启动 ≤ 2秒。●●●
LOC-FUNC-0602性能与可靠性定位精度开阔天空条件下，单点定位水平精度 ≤ 2.0米（95%），融合定位水平精度 ≤ 1.0米（95%）。●●●
LOC-FUNC-0603性能与可靠性连续性在短隧道（≤30秒）场景下，依靠IMU保持定位连续，水平位置漂移 ≤ 10米。●●●

●：必须支持 ○：可选支持

3.2 GNSS原始数据

项目描述
概述/Overview将GNSS接收机解算出的高精度、可追溯至UTC的时间信息，作为最高优先级的外部时间源之一，可靠地上报至整车时间同步管理系统（CarTimeSync）。
输入/Input 1. GNSS接收机输出的UTC时间、日期、闰秒信息。
2. GNSS时间状态标志（是否有效、锁定状态、时间不确定性）。
处理过程/Process1. 数据解析与校验：解析GNSS协议（如NMEA-0183），获取UTC时间。校验其有效性（如卫星数>4，精度因子良好）。
2. 格式转换与封装：将时间信息转换为CarTimeSync服务定义的格式（如Unix时间戳、纳秒级精度）。
3. 服务质量标注：附带时间源质量信息（如“GNSS_3D_FIX”）。
4. 周期性上报：通过IPC（如Binder）或共享内存调用CarTimeSync的reportGpsTime()接口，以不低于1Hz的频率上报。
输出/Output1. 标准化的GNSS时间戳及质量标签，上报至CarTimeSync。
2. 内部日志，记录每次上报事件及时间值。
性能要求/Performance1. 上报延迟：从GNSS模块输出到调用CarTimeSync接口 ≤ 50 ms。
2. 时间精度：上报时间戳的精度与GNSS源保持一致（典型值微秒级）。
3. 可用性：GNSS有效时，上报成功率 ≥ 99.9%。 
对运行环境的依赖和影响依赖：
1. GNSS硬件模块功能及信号正常。
2. CarTimeSync服务运行且IPC通道畅通。
影响：
1. 为整车提供最权威的外部时间基准，直接影响所有基于绝对时间的系统功能。
验证标准/Verification criteria1. 在开阔天空下，对比CarTimeSync记录到的GNSS时间与高精度参考时钟，误差在GNSS模块标称精度内。
2. 模拟GNSS信号丢失与恢复，验证上报的启停与状态切换符合预期。
验证方法/ Verification 1. 日志分析：同时抓取GNSS模块串口日志和CarTimeSync服务日志，对比时间戳的传递延迟和一致性。
2. 仪器测试：使用GNSS信号模拟器注入带有精确时间标记的信号，验证系统上报值。
可行性/Feasibility 可行。技术路径清晰，为标准的数据采集与上报流程，依赖的软硬件接口均为平台已有能力。
可验证性/Verifiability高度可验证。可通过日志、系统调试接口和外部测试设备进行定量和定性验证。
需求分配/Distribution系统设计：SYE（定义接口协议、服务质量标准）
软件：Android（定位服务层实现上报逻辑）
硬件/驱动：T1（确保GNSS模块稳定输出）
测试：测试团队（验证功能与性能

 3.3 LOC-FUNC-0102 IMU原始数据

项目描述
概述/Overview系统应能够持续采集高频率的惯性测量单元原始数据，为融合定位提供车辆运动状态信息，弥补GNSS信号在遮挡环境下的不足。
输入/Input1. IMU传感器输出的加速度计和陀螺仪原始数据。
2. 系统配置：采样频率、量程范围、滤波器设置。
处理过程/Process1. 数据采集：通过SPI/I2C接口以≥100Hz频率读取IMU传感器数据。
2. 数据预处理：进行温度补偿、零偏校准、标度因数校正。
3. 数据滤波：应用低通滤波器减少高频噪声。
4. 时间戳对齐：为每个数据样本打上精确的时间戳（与GNSS时间同步）。
5. 数据输出：将处理后的数据发送给融合定位引擎。
输出/Output1. 校准后的三轴加速度、三轴角速度数据。
2. 时间戳信息。
3. 数据质量标志（传感器状态、数据有效性）。
性能要求/Performance1. 采样频率：数据输出频率 ≥ 100 Hz。
2. 数据延迟：从传感器采集到数据输出延迟 ≤ 10 ms。
3. 零偏稳定性：加速度计零偏稳定性 ≤ 0.1 mg，陀螺仪零偏稳定性 ≤ 1°/h（典型值）。
4. 数据同步精度：IMU数据与GNSS数据时间戳对齐误差 ≤ 1 ms。
对运行环境的依赖和影响 依赖：
1. IMU传感器硬件性能及安装位置（靠近车辆重心为佳）。
2. 传感器标定参数准确。
影响：
1. IMU数据质量直接影响GNSS信号丢失期间的定位连续性。
验证标准/Verification criteria1. 在静态条件下，测量IMU输出数据的噪声水平和零偏稳定性。
2. 在已知运动轨迹下，验证IMU数据积分结果与真实位移的一致性。
3. 验证IMU与GNSS数据的时间同步精度。
验证方法/ Verification1. 实验室测试：使用转台和振动台验证IMU性能指标。
2. 实车测试：在车辆进行标准机动动作时，记录IMU数据并分析其准确性。
可行性/Feasibility可行。车规级MEMS IMU技术成熟，可满足性能要求。
可验证性/Verifiability高度可验证。可通过专业设备对标定后的IMU进行性能测试。
需求分配/Distribution系统设计：SYE（定义性能指标、校准流程）
硬件：T1（IMU传感器选型、安装设计）
软件：Android/QNX（传感器驱动、校准算法）
测试：测试团队（性能测试、标定验证）

3.4 LOC-FUNC-0103 网络辅助定位

项目描述
概述/Overview系统应能通过蜂窝网络或Wi-Fi获取辅助定位信息，加速GNSS首次定位时间，并在GNSS信号弱时提供粗略位置参考。
输入/Input1. 蜂窝网络信号（4G/5G）或Wi-Fi扫描结果（MAC地址列表、信号强度）。
2. 从T-Box或网络模块接收的辅助数据（星历、历书、近似位置等）。
处理过程/Process1. 网络信息获取：通过蜂窝网络模块获取基站ID、信号强度等信息；通过Wi-Fi模块扫描周边AP信息。
2. 辅助数据请求：向辅助定位服务器（如SUPL服务器）请求星历、历书等数据。
3. 位置解算：基于蜂窝三角定位或Wi-Fi指纹数据库计算粗略位置。
4. 数据融合：将网络定位结果作为先验信息提供给GNSS接收机，或作为低权重源输入融合引擎。
输出/Output1. 网络辅助数据（星历、历书、近似位置等）。
2. 基于网络的位置估计结果（经纬度、精度半径）。
3. 网络定位状态标志。
性能要求/Performance1. TTFF加速：使用A-GNSS时，冷启动TTFF ≤ 15秒。
2. 网络定位精度：蜂窝定位精度 ≤ 500米（95%），Wi-Fi定位精度 ≤ 50米（95%）。
3. 数据更新率：网络辅助数据更新周期可配置，默认1小时。
对运行环境的依赖和影响依赖：
1. 蜂窝网络或Wi-Fi连接可用。
2. 辅助定位服务器可访问且数据有效。
影响：
1. 显著改善GNSS启动性能，提升用户体验。
验证标准/Verification criteria1. 在信号屏蔽环境下，验证开启A-GNSS后的TTFF改善效果。
2. 验证网络定位结果在合理精度范围内。
3. 验证网络中断时系统能否优雅降级。
验证方法/ Verification1. 功能测试：模拟不同网络条件，验证A-GNSS和网络定位功能。
2. 性能测试：使用网络模拟器控制网络参数，测量定位精度和TTFF。。
可行性/Feasibility可行。A-GNSS和网络定位是成熟技术，主流定位芯片均支持。
可验证性/Verifiability 高度可验证。可通过控制网络环境和模拟服务器响应进行测试。
需求分配/Distribution系统设计：SYE（定义网络定位策略、数据接口）
软件：Android（网络定位服务、SUPL客户端）
网络模块：T-Box供应商（提供基站/Wi-Fi数据）
测试：测试团队（网络场景测试）

3.5 LOC-FUNC-0201 紧组合融合

项目描述
概述/Overview系统应采用紧组合算法，深度融合GNSS原始观测量与IMU数据，实现优于松组合的精度和鲁棒性，特别是在信号遮挡和动态场景下。
输入/Input1. GNSS原始观测量（伪距、载波相位）。
2. IMU原始数据（加速度、角速度）。
3. 车辆传感器数据（轮速、转向角）。
4. 时间同步系统提供的统一时间戳。
处理过程/Process1. 时间对齐：将多源数据统一到同一时间基准。
2. 状态预测：基于IMU数据，使用惯性导航方程预测车辆下一时刻状态（位置、速度、姿态）。
3. 测量更新：使用GNSS观测量（伪距、载波相位）对预测状态进行修正，计算卡尔曼滤波增益并更新状态估计。
4. 误差估计与反馈：估计并补偿IMU的零偏和标度因数误差，反馈给IMU数据预处理模块。
5. 完整性监测：实时监测GNSS观测量质量，排除异常卫星数据。
输出/Output1. 融合后的PVT解（位置、速度、时间）。
2. 车辆姿态角（横滚、俯仰、航向）。
3. 定位结果的不确定性估计（协方差矩阵）。
4. 融合系统状态（收敛、发散、异常）。
性能要求/Performance1. 定位精度：开阔天空下，水平定位精度 ≤ 1.0米（95%）。
2. 连续性：在GNSS信号部分遮挡时，水平定位误差增长 ≤ 0.1米/秒。
3. 输出频率：融合PVT输出频率 ≥ 100 Hz。
4. 计算延迟：从数据输入到结果输出延迟 ≤ 20 ms。 
对运行环境的依赖和影响依赖：
1. 高质量的GNSS和IMU原始数据。
2. 准确的传感器标定参数和时间同步。
影响：
1. 提供全场景下最优的定位性能，是定位子系统的核心价值所在。
验证标准/Verification criteria1. 在开阔天空下，对比融合定位结果与高精度参考轨迹，验证精度指标。
2. 在模拟信号遮挡场景（如隧道）下，验证定位连续性和误差增长。
3. 在高动态场景下，验证融合系统跟踪能力。
验证方法/ Verification1. 仿真测试：使用MATLAB/Simulink搭建算法模型，进行大规模场景仿真验证。
2. 实车测试：搭载高精度组合导航系统作为参考，在各种典型场景下进行对比测试。
可行性/Feasibility 可行。紧组合算法理论成熟，有开源和商业库可用（如RTKLIB, inertialSense）。但需要较强的算法工程化能力。
可验证性/Verifiability高度可验证。通过与更高精度的参考系统对比，可量化评估性能。
需求分配/Distribution算法设计：SYE/算法团队（紧组合滤波器设计、调参）
软件实现：Android/QNX（算法移植、优化）
系统集成：SYE（数据接口、时间同步）
测试：测试团队（性能对标测试）

3.6 LOC-FUNC-0202 航向解算

项目描述
概述/Overview系统应在GNSS信号不佳或缺失时，利用IMU和车辆传感器数据持续输出稳定可靠的车辆航向角，确保导航系统方向指引的连续性。
输入/Input1. IMU数据（角速度、加速度）。
2. 车辆CAN数据（转向角、轮速）。
3. 最后一次有效的GNSS航向信息。
处理过程/Process1. 航向初始化：使用GNSS速度矢量或磁力计（若可用）初始化航向。
2. 陀螺仪积分：在GNSS可用时，使用陀螺仪积分计算航向变化，并用GNSS航向进行卡尔曼滤波校正，估计陀螺仪零偏。
3. 航向保持：当GNSS不可用时，使用校正后的陀螺仪积分推算航向。
4. 车辆运动约束：结合车辆非完整约束（如前进方向近似为航向）和转向角信息，进一步约束航向解算。
5. 异常处理：检测并处理陀螺仪异常、磁干扰等情况。
输出/Output1. 车辆航向角（0-360°，以北为0°）。
2. 航向角精度估计（标准差）。
3. 航向解算模式（GNSS主导、IMU主导、车辆约束）。
性能要求/Performance1. 航向精度：GNSS可用时，航向角精度 ≤ 0.5°（1σ）。
2. 航向保持：GNSS丢失60秒内，航向角漂移 ≤ 2°（静止或直线运动）。
3. 输出延迟：航向角输出延迟 ≤ 50 ms。
4. 模式切换平滑性：航向解算模式切换时，输出角度无跳变。 
对运行环境的依赖和影响依赖：
1. IMU陀螺仪零偏稳定性。
2. 车辆CAN数据的准确性和延迟。
影响：
1. 在隧道、地下车库等场景，确保导航箭头方向正确，提升用户体验。
验证标准/Verification criteria1. 在开阔天空下，对比系统航向与高精度参考航向，验证精度。
2. 在长隧道中行驶，验证GNSS丢失前后航向的一致性。
3. 验证车辆转弯时航向变化的响应速度和准确性。
验证方法/ Verification1. 转台测试：将IMU安装在转台上，控制精确旋转，验证航向解算精度。
2. 实车测试：安装高精度光纤陀螺作为参考，在各种场景下进行对比测试。
可行性/Feasibility 可行。基于IMU的航向保持是成熟技术，结合车辆约束可进一步提升性能。
可验证性/Verifiability高度可验证。可通过参考系统对比进行量化评估。
需求分配/Distribution算法设计：SYE/算法团队（航向融合算法）
软件实现：Android（航向解算模块）
系统集成：SYE（CAN数据接入）
测试：测试团队（场景测试、精度验证）

3.7 LOC-FUNC-0203 场景自适应

项目描述
概述/Overview系统应能自动识别当前定位环境（如开阔天空、城市峡谷、隧道、地下停车场），并动态调整融合定位策略和各数据源的权重，以优化定位精度和连续性。
输入/Input1. GNSS状态信息（卫星数、信噪比、定位模式）。
2. IMU数据质量指标。
3. 车辆运动状态（速度、转向角）。
4. 历史定位轨迹。
5. 地图匹配信息（如已知隧道、高架桥区域）。
处理过程/Process1. 特征提取：实时计算GNSS可用卫星数、DOP值、信噪比分布、IMU数据噪声水平等特征。
2. 场景分类：基于规则或机器学习模型，将当前环境分类为：开阔天空、城市峡谷、隧道、地下停车场、高架桥下等。
3. 策略调整：根据场景分类结果，动态调整：
a) 融合滤波器中GNSS观测量的噪声方差矩阵。
b) IMU零偏估计的更新速率。
c) 是否启用车辆运动约束。
d) 是否切换到纯惯性导航模式。
4. 平滑过渡：策略切换时，采用平滑过渡机制，避免定位结果跳变。
输出/Output1. 当前场景分类结果。
2. 融合定位策略参数。
3. 定位性能自评估报告。
性能要求/Performance1. 场景识别准确率：对开阔天空、隧道等典型场景的识别准确率 ≥ 95%。
2. 识别延迟：场景变化到系统识别并完成策略调整 ≤ 3秒。
3. 策略有效性：启用场景自适应后，在挑战性环境下的定位精度提升 ≥ 30%（相对于固定策略）。
对运行环境的依赖和影响依赖：
1. 准确的场景特征提取和分类模型。
2. 足够丰富的训练数据。
影响：
1. 显著提升复杂环境下的定位鲁棒性，是智能定位系统的关键特征。
验证标准/Verification criteria1. 在包含多种场景的固定路线上测试，验证场景识别准确率。
2. 对比开启/关闭场景自适应功能在相同挑战性路段（如长隧道出口）的定位表现。
3. 验证策略切换过程中定位输出的平滑性。
验证方法/ Verification1. 数据回放测试：采集大量实车数据，离线回放验证场景识别算法。
2. 实车路测：设计覆盖典型场景的测试路线，进行系统性测试。
3. 仿真测试：使用仿真工具生成各种场景的传感器数据，进行算法验证。
可行性/Feasibility可行。基于规则和机器学习的场景识别是当前研究热点，已有较多工程实践。
可验证性/Verifiability可验证。可通过设计针对性场景进行测试验证。
需求分配/Distribution算法设计：SYE/算法团队（场景识别算法、自适应策略）
软件实现：Android（场景识别模块、策略管理）
数据采集：测试团队（采集训练和测试数据）
测试：测试团队（场景覆盖测试）

3.8 LOC-FUNC-0301 RTK使能

项目描述
概述/Overview系统应提供实时动态定位接口，能够接收并处理RTK差分数据，实现厘米级高精度定位，满足车道级导航、高精地图匹配等应用需求。
输入/Input1. GNSS原始观测数据（基准站和移动站）。
2. RTK差分数据（通过蜂窝网络、V2X或本地电台接收）。
3. 差分数据格式配置（RTCM 2.x/3.x）。
处理过程/Process 1. 差分数据接收：通过蜂窝网络模块或专用RTK接收机接收差分数据。
2. 数据解析与同步：解析RTCM报文，并将差分数据与本地GNSS观测数据在时间上对齐。
3. 整周模糊度解算：使用载波相位观测值，采用LAMBDA等方法解算整周模糊度。
4. 固定解计算：在模糊度固定后，计算厘米级精度的位置解。
5. 质量控制：检查固定解的Ratio值、残差等指标，确保结果可靠。
6. 结果输出：输出固定解、浮点解及对应的精度指标。
输出/Output1. RTK定位结果（固定解/浮点解）。
2. 定位精度（水平/高程）。
3. RTK状态（初始化、固定、浮点、无效）。
4. 质量指标（Ratio值、卫星数）。
性能要求/Performance1. 定位精度：固定解水平精度 ≤ 2 cm（1σ），高程精度 ≤ 3 cm（1σ）。
2. 初始化时间：在良好条件下，RTK初始化时间（TTFF）≤ 30秒。
3. 固定率：开阔天空下，RTK固定率 ≥ 95%。
4. 差分数据延迟容忍：能处理延迟 ≤ 5秒的差分数据。
对运行环境的依赖和影响依赖：
1. 稳定的差分数据源（基准站网络或V2X）。
2. 高质量的GNSS原始数据（多频点）。
影响：
1. 实现车道级定位能力，是高级自动驾驶功能的基础。
验证标准/Verification criteria1. 在已知坐标点上进行静态测试，验证RTK固定解的精度和重复性。
2. 在动态场景下，对比RTK轨迹与高精度参考轨迹。
3. 测试在差分数据中断时的降级恢复能力。
验证方法/ Verification1. 基准站测试：搭建本地基准站，在已知基线长度下进行精度测试。
2. 网络RTK测试：接入商业网络RTK服务，进行大范围动态测试。
3. 对比测试：使用专业高精度接收机作为参考。
可行性/Feasibility可行。RTK技术成熟，有多种商业和开源解决方案（如RTKLIB）。但需要解决车规环境下的可靠性和成本问题。
可验证性/Verifiability高度可验证。可通过已知坐标点或参考系统进行精度验证。
需求分配/Distribution

系统设计：SYE（定义RTK集成方案）
硬件：T1（支持多频RTK的GNSS接收机）
算法：算法团队（RTK算法移植与优化）
软件：Android（RTK服务、数据接口）
测试：测试团队（精度测试、场景测试）

3.9 LOC-FUNC-0302 PPP使能

项目描述
概述/Overview系统应提供精密单点定位接口，能够利用精密星历和钟差产品，在全球范围内无需本地基准站的情况下实现亚米级定位精度
输入/Input1. GNSS原始观测数据（多频点）。
2. 精密星历和钟差产品（通过互联网或卫星播发接收）。
3. 相位缠绕、潮汐、天线相位中心等误差模型参数。
处理过程/Process1. 精密产品获取：从服务器下载或实时接收精密星历（如IGS最终/快速产品）和钟差。
2. 误差修正：应用各种精密误差模型修正观测值，包括：卫星天线相位中心、相位缠绕、固体潮、海洋负荷、对流层延迟（使用模型或估计）、电离层延迟（使用双频消除或全球电离层地图）。
3. 参数估计：使用扩展卡尔曼滤波等方法，估计位置、接收机钟差、对流层延迟、浮点模糊度等参数。
4. 收敛判断：监测位置估计的收敛状态，通常在20-30分钟后达到亚米级精度。
5. 结果输出：输出PPP定位结果及精度指标。
输出/Output1. PPP定位结果（经纬度、高度）。
2. 定位精度估计。
3. PPP状态（收敛中、已收敛、发散）。
4. 收敛时间。
性能要求/Performance1. 定位精度：收敛后，静态水平精度 ≤ 0.2米（95%），高程精度 ≤ 0.3米（95%）。
2. 收敛时间：在良好条件下，收敛到亚米级精度所需时间 ≤ 30分钟。
3. 动态性能：动态条件下，水平精度 ≤ 0.5米（95%）。
4. 产品延迟容忍：支持使用数小时前的精密产品。 
对运行环境的依赖和影响依赖：
1. 可获取的精密星历和钟差产品。
2. 多频GNSS观测数据以消除电离层延迟。
影响：
1. 为无基准站区域（如海洋、偏远地区）提供高精度定位可能。
验证标准/Verification criteria1. 在已知坐标点上进行长时间静态测试，验证PPP收敛后的精度。
2. 对比PPP动态轨迹与参考轨迹。
3. 测试不同精密产品（最终、快速、超快速）下的性能差异。
验证方法/ Verification1. 静态测试：在已知点进行24小时以上数据采集，进行后处理PPP解算，分析精度和收敛时间。
2. 动态测试：使用高精度参考系统对比。
3. 产品测试：测试不同来源和延迟的精密产品对定位性能的影响。
可行性/Feasibility 可行。PPP算法成熟，有开源实现（如RTKLIB的PPP模块）。主要挑战在于收敛时间和车载环境下的可靠性。
可验证性/Verifiability高度可验证。可通过长时间静态测试验证其理论精度。
需求分配/Distribution算法设计：算法团队（PPP算法研究与优化）
系统设计：SYE（定义产品获取与更新机制）
软件：Android（PPP服务、数据管理）
测试：测试团队（长时测试、性能评估）

3.10LOC-FUNC-0402 定位数据时间戳

项目描述
概述/Overview所有输出的定位数据（位置、速度、航向）必须使用从整车时间同步系统获取的统一单调时间戳进行标记，确保跨域数据的时间一致性和可追溯性。
输入/Input1. 定位子系统内部生成的定位结果（PVT、航向等）。
2. 从CarTimeSync服务获取的当前高精度单调时间戳（如CLOCK_MONOTONIC）。
处理过程/Process 1. 时间戳请求：在准备输出一批定位数据时，立即向CarTimeSync服务请求当前时间戳。建议使用高精度调用（如clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC)），该调用已由CarTimeSync同步到统一时基。
2. 时间戳关联：将该时间戳与定位数据严格绑定。对于异步处理管道，需确保数据与时间戳的正确对应关系，避免错位。
3. 数据封装：将时间戳作为元数据的一部分，与定位数据一同封装到输出数据结构或消息中。
4. 输出：将带时间戳的定位数据发送给内部模块或通过API/VHAL/CAN输出给消费者。
输出/Output 1. 附带精确时间戳的定位数据包。
2. 时间戳同步状态（正常/异常）。
性能要求/Performance1. 时间戳精度：时间戳与数据实际生成时刻的偏差 ≤ 1 ms。
2. 时间戳获取延迟：从调用时间接口到获得时间戳的延迟 ≤ 100 µs。
3. 一致性：所有输出通道（API、VHAL、CAN）的同一组定位数据携带相同的时间戳。
对运行环境的依赖和影响依赖：
1. CarTimeSync服务正常运行并提供高精度时间。
2. 系统提供低延迟的时间查询接口。
影响：
1. 是实现多传感器（如摄像头、雷达）数据融合时，时间对齐的基础。
验证标准/Verification criteria1. 注入已知时间模式的定位数据，检查输出数据包的时间戳序列是否连续、无跳变、与注入时间对齐。
2. 对比定位数据时间戳与外部高精度时间参考（如PPS信号）的差异。
3. 验证多输出通道时间戳的一致性。
验证方法/ Verification1. 注入测试：开发测试工具，模拟生成带时间标记的定位数据，验证系统输出时间戳的正确性。
2. 硬件测试：使用带时间标记的信号源（如GNSS模拟器输出PPS）和逻辑分析仪，测量实际输出时间戳的精度。
3. 日志分析：在系统关键节点打时间戳日志，进行端到端延迟分析。
可行性/Feasibility可行。本质是软件工程的最佳实践，技术上无难点，但需要在整个数据处理链路上进行严格的设计和测试。
可验证性/Verifiability高度可验证。可通过时间注入和硬件测量进行定量验证。
需求分配/Distribution系统设计：SYE（定义时间戳规范、数据流设计）
软件实现：Android（在所有数据输出点集成时间戳调用）
测试：测试团队（时间戳精度与一致性测试）

3.11 LOC-FUNC-0501 统一位置API

项目描述
概述/Overview为上层应用程序提供一套统一、易用、高性能的位置数据查询接口（API），隐藏底层定位技术的复杂性，确保应用能可靠地获取所需的位置、速度、航向等信息。
输入/Input1. 应用程序的API调用请求（如获取最后一次已知位置、请求位置更新）。
2. 定位子系统内部产生的带时间戳的定位数据。
3. 系统权限设置（如应用是否具有位置访问权限）。
处理过程/Process 1. 权限验证：检查调用应用的权限，拒绝无权限访问。
2. 请求解析：解析API请求参数（如所需精度、更新频率、功耗模式）。
3. 数据匹配：从定位引擎缓存或实时流中匹配符合要求的数据（如精度、新鲜度）。
4. 数据封装：将定位数据封装成标准格式（如Android的Location对象）。
5. 回调或返回：根据调用方式（同步或异步）将结果返回给应用。
6. 生命周期管理：管理应用对位置更新的订阅，在应用退订或结束时停止不必要的定位计算以节省资源。
输出/Output1. 标准格式的位置数据返回给应用程序。
2. 权限错误或参数错误等异常信息。
3. 系统日志，记录API调用情况用于诊断。
性能要求/Performance1. API响应时间：同步调用返回时间 ≤ 10 ms（命中缓存）。
2. 数据新鲜度：通过API获取的位置数据时间戳与当前时间的延迟 ≤ 定位数据输出周期+100 ms。
3. 并发支持：支持至少20个应用同时订阅位置更新。
4. 功耗影响：在满足应用需求的前提下，优化后台定位策略，最小化功耗。
对运行环境的依赖和影响依赖：
1. 底层定位引擎稳定输出数据。
2. 系统权限管理框架正常工作。
影响：
1. 是大多数座舱位置相关应用（导航、天气、本地服务）的基石，直接影响用户体验。
验证标准/Verification criteria1. 开发测试应用，调用所有API接口，验证返回数据的正确性和格式。
2. 验证权限控制机制是否有效。
3. 测试在高频率、多应用并发调用下的稳定性和性能。
4. 测量不同API调用模式下的系统功耗。
验证方法/ Verification1. 单元测试：对API模块进行全面的单元测试。
2. 集成测试：开发多个测试应用模拟真实使用场景。
3. 压力测试：使用自动化工具模拟高并发请求。
4. 功耗测试：在暗室中使用电源分析仪测量API调用对系统功耗的影响。
可行性/Feasibility可行。Android系统本身已提供LocationManager等成熟API框架，基于此进行定制和增强即可。
可验证性/Verifiability高度可验证。可通过开发测试程序进行全面验证。
需求分配/Distribution

系统设计：SYE（定义API接口规范）
软件实现：Android（基于AOSP Location框架进行增强和定制）
测试：测试团队（API功能、性能、兼容性测试）

3.12 LOC-FUNC-0502 VHAL属性

项目描述
概述/Overview将定位子系统的关键状态、配置和诊断信息以车辆硬件抽象层属性的形式暴露，供车辆诊断系统、工程测试工具和其他系统服务查询和监控。
输入/Input1. 定位子系统内部状态（定位模式、卫星数、精度、融合状态等）。
2. 诊断命令请求（通过VHAL接口）。
处理过程/Process1. 属性定义：在VHAL属性列表中定义一组定位相关的属性（如VEHICLE_PROPERTY_LOCATION_STATUS, VEHICLE_PROPERTY_GNSS_SATELLITE_INFO）。
2. 状态映射：建立从定位引擎内部状态到VHAL属性值的映射关系。
3. 属性更新：当内部状态变化时，主动更新VHAL属性值（对于可读属性）。
4. 请求响应：响应来自VHAL客户端的属性读取或设置请求。
5. 权限控制：对敏感属性（如原始位置数据）的访问进行权限控制。
输出/Output1. 更新的VHAL属性值，可供订阅者获取。
2. 对属性设置请求的响应（成功/失败）。
性能要求/Performance1. 属性更新延迟：内部状态变化到VHAL属性更新的延迟 ≤ 200 ms。
2. 查询响应时间：响应属性查询请求的延迟 ≤ 50 ms。
3. 属性数量：支持至少20个定位相关属性。
对运行环境的依赖和影响依赖：
1. 车辆硬件抽象层（VHAL）框架正常运行。
2. 定位引擎提供清晰的状态接口。
影响：
1. 为车辆诊断、产线测试、售后维修提供了标准化的状态访问接口。
验证标准/Verification criteria1. 使用标准VHAL测试工具（如lshal）或开发测试程序，查询所有定义的定位属性，验证值与实际状态一致。
2. 模拟状态变化，验证属性更新是否及时。
3. 验证属性读写权限控制是否生效。
验证方法/ Verification1. 工具测试：使用Android HAL测试工具进行自动化测试。
2. 集成测试：与诊断系统集成测试。
3. 功能测试：人工操作触发各种定位状态，检查VHAL属性变化。
可行性/Feasibility可行。VHAL是Android Automotive的标准框架，扩展属性是常规操作。
可验证性/Verifiability高度可验证。可通过标准化工具和自定义测试程序验证。
需求分配/Distribution系统设计：SYE（定义属性列表、数据类型、权限）
软件实现：Android（实现VHAL定位属性服务）
测试：测试团队（VHAL属性功能与集成测试）

3.13 LOC-FUNC-0503 车规协议输出

项目描述
概述/Overview将必要的定位信息（如经纬度、高度、速度、航向、精度）通过车载网络（CAN或SOME/IP）以标准化的协议格式发送给其他域控制器（如智驾、车身、底盘），满足跨域功能对位置信息的需求。
输入/Input1. 定位子系统生成的带时间戳的定位数据。
2. 目标网络协议配置（CAN DB或SOME/IP服务描述文件）。
3. 其他域的订阅请求（对于SOA）。
处理过程/Process1. 数据筛选与转换：从完整的定位数据中提取目标域所需的信息，并转换为符合协议规定的数据类型和单位（如度转为0.000001度，米/秒转为0.01 km/h）。
2. 协议封装：
a) CAN：将数据填充到预定义的CAN信号中，计算校验和，封装成CAN报文。
b) SOME/IP：将数据序列化为SOME/IP服务方法或事件的数据结构。
3. 定时/事件触发发送：
a) CAN：以固定周期（如100ms）发送。
b) SOME/IP：以事件方式通知订阅者，或响应方法调用。
4. 网络管理：处理网络唤醒、休眠等状态下的发送策略。
输出/Output1. 符合车规网络协议的定位数据报文（CAN帧或SOME/IP消息）。
2. 发送状态统计（成功、失败、超时）。
性能要求/Performance1. 发送周期稳定性：CAN报文发送周期抖动 ≤ ±10%。
2. 端到端延迟：从定位数据生成到报文发出 ≤ 50 ms。
3. 协议符合性：报文格式、信号定义、通信矩阵100%符合整车设计规范。
对运行环境的依赖和影响依赖：
1. 车载网络通信栈（CAN Stack, SOME/IP Stack）正常工作。
2. 整车通信矩阵（DBC, ARXML）定义清晰且稳定。
影响：
1. 是实现智驾融合定位、车身位置服务（如迎宾灯）等功能的关键数据桥梁。
验证标准/Verification criteria1. 使用CANoe/Vehicle Spy等工具捕捉网络报文，验证数据内容、周期、格式与通信矩阵一致。
2. 模拟定位数据变化，验证输出报文内容同步更新。
3. 在网络负载压力下，验证报文发送的实时性和可靠性。
验证方法/ Verification1. 网络抓包分析：使用专业工具进行离线或在线分析。
2. 仿真测试：在台架中模拟完整车载网络环境，进行系统集成测试。
3. 实车测试：在实车中验证与其他域控制器的实际通信效果。
可行性/Feasibility可行。基于成熟的AUTOSAR通信栈或开源SOME/IP实现，工程实现明确。
可验证性/Verifiability高度可验证。网络报文是可观测的，便于分析和测试。
需求分配/Distribution系统设计：SYE（定义通信矩阵、报文内容）
网络集成：网络团队（DBC/ARXML设计、网络负载评估）
软件实现：Android/QNX（CAN/SOME/IP通信模块）
测试：测试团队（协议符合性、网络集成测试）

3.14 LOC-FUNC-0601 启动首次定位时间

项目描述
概述/Overview系统在冷启动（长时间断电后）或热启动条件下，应能快速完成首次定位，满足用户对定位服务即时性的要求。
输入/Input1. 系统上电或唤醒信号。
2. GNSS天线信号。
3. 可能的辅助数据（星历、历书、近似位置、时间）。
处理过程/Process1. 模块初始化：GNSS接收机、IMU等硬件上电初始化，软件服务启动。
2. 辅助数据加载：尝试从非易失存储加载上次保存的星历、历书、近似位置和時間。如果可用且未过期，进入热启动流程；否则进入冷启动。
3. 卫星搜索：根据可用信息，在可能的频点和空间范围内搜索卫星信号。
4. 信号捕获与跟踪：捕获卫星信号并建立稳定跟踪。
5. 定位解算：获得至少4颗卫星的有效观测后，解算位置。
6. 融合初始化：将首次GNSS定位结果与IMU等进行对齐，初始化融合滤波器。
输出/Output1. 首次有效的定位结果（PVT）。
2. TTFF值（可用于诊断和日志）。
3. 启动类型（冷/热/温启动）。
性能要求/Performance1. 冷启动TTFF：无任何先验信息，开阔天空下 ≤ 30秒。
2. 热启动TTFF：有有效星历、近似位置和时间，开阔天空下 ≤ 2秒。
3. 温启动TTFF：有过期星历， ≤ 15秒。
4. A-GNSS辅助TTFF：有网络辅助数据， ≤ 15秒（冷启动条件下）。
对运行环境的依赖和影响依赖：
1. GNSS信号质量。
2. 辅助数据的有效性和存储可靠性。
影响：
1. 直接影响用户上车后使用导航等位置服务的等待时间，是重要的用户体验指标。
验证标准/Verification criteria1. 在标准测试环境（开阔天空）下，多次重复冷/热启动，统计TTFF满足性能要求的比例（应≥95%）。
2. 验证辅助数据存储和加载功能正常，能有效缩短TTFF。
验证方法/ Verification1. 标准测试：使用GNSS信号模拟器，模拟冷/热启动条件，精确测量TTFF。
2. 实车测试：在真实环境下，进行多次上电重启测试，记录并分析TTFF数据。
3. 辅助数据测试：模拟删除辅助数据文件，验证冷启动性能；注入有效辅助数据，验证热启动性能。
可行性/Feasibility可行。TTFF是GNSS模块的关键性能指标，主流模块均可满足。通过优化辅助数据管理和使用A-GNSS可进一步改善。
可验证性/Verifiability高度可验证。TTFF是可测量的明确指标。
需求分配/Distribution系统设计：SYE（定义TTFF指标、辅助数据管理策略）
硬件：T1（选择TTFF性能达标的GNSS模块）
软件：Android（辅助数据存储与加载逻辑、TTFF测量点）
测试：测试团队（TTFF专项测试）

3.15 LOC-FUNC-0602 定位精度

项目描述
概述/Overview系统在各种典型环境下应达到规定的定位精度水平，为上层应用提供可靠的位置信息。
输入/Input1. 多源传感器数据（GNSS, IMU等）。
2. 环境信息（可间接从信号质量推断）。
3. 高精度定位增强数据（RTK/PPP，若启用）。
处理过程/Process1. 数据质量评估：实时评估各传感器数据质量。
2. 融合解算：执行紧组合等融合算法，输出最优估计位置及其协方差（精度估计）。
3. 环境自适应：在信号好的环境（开阔天空）主要依赖GNSS；在信号差的环境（城市峡谷）加大IMU权重；在隧道内切换至纯惯性导航。
4. 增强定位：如果启用RTK/PPP，则调用相应模块输出高精度解。
输出/Output1. 定位结果（经纬度、高度）。
2. 定位精度估计值（如CEP95，水平/垂直精度）。
3. 当前定位模式（GNSS, GNSS+IMU, DR等）。
性能要求/Performance1. 开阔天空：单点定位水平精度 ≤ 2.0米（95%），融合定位水平精度 ≤ 1.0米（95%）。
2. 城市峡谷：融合定位水平精度 ≤ 5.0米（95%）。
3. 隧道内（惯性）：60秒内水平位置误差增长 ≤ 10米（95%）。
4. RTK固定解：水平精度 ≤ 2厘米（1σ）。
5. PPP收敛后：水平精度 ≤ 0.2米（95%）。
对运行环境的依赖和影响依赖：
1. 环境因素（卫星几何分布、多径、遮挡）。
2. 传感器性能（GNSS接收机、IMU等级）。
影响：
1. 定位精度直接决定导航、ADAS等功能的可用性和安全性。
验证标准/Verification criteria1. 在受控测试场（有已知坐标参考点）进行静态和动态精度测试。
2. 在典型城市峡谷、高架桥下、林荫道等真实场景进行精度测试。
3. 对比系统输出的精度估计值与实测误差，验证其置信度。
验证方法/ Verification 1. 参考系统对比：使用高精度组合导航系统（如NovAtel SPAN）作为参考真值，进行实车对比测试。
2. 固定点测试：在已知精确坐标的点上长时间静态测试，计算误差统计。
3. 场景测试：设计包含多种环境的固定测试路线，重复行驶采集数据进行分析。
可行性/Feasibility可行。通过选用性能达标的硬件和优化融合算法，可以达到上述精度目标。但极限环境（如深峡谷）下的精度保障具有挑战性。
可验证性/Verifiability高度可验证。通过与更高精度的参考系统对比，可以定量评估。
需求分配/Distribution系统设计：SYE（定义精度指标、测试场景）
硬件：T1（选择满足精度潜力的传感器）
算法：算法团队（优化融合算法以达成精度目标）
测试：测试团队（精度对标测试、场景测试

3.16 LOC-FUNC-0603 连续性

项目描述
概述/Overview系统在GNSS信号暂时中断（如短隧道、高架桥下）时，应能利用惯性导航等技术保持定位输出的连续性，避免位置跳变或丢失，确保导航等应用的流畅体验。
输入/Input1. GNSS信号状态（是否中断、信号质量）。
2. IMU数据（加速度、角速度）。
3. 车辆传感器数据（轮速、转向角）。
4. 信号中断前最后的高精度位置和速度信息。
处理过程/Process1. 中断检测：实时监测GNSS卫星数、信噪比等，判断信号是否中断或严重恶化。
2. 模式切换：当检测到中断时，平滑地从“GNSS/IMU融合模式”切换到“纯惯性导航（DR）模式”。
3. 惯性推算：在DR模式下，基于IMU和车辆里程计数据，积分推算当前位置、速度和航向。
4. 误差抑制：应用车辆运动约束（非完整约束），并利用地图匹配（如已知在隧道内）等信息，约束推算误差的增长。
5. 重捕获处理：当GNSS信号恢复时，快速将惯性推算的位置与GNSS新位置进行比对和校正，平滑切换回融合模式，并重新校准IMU误差。
输出/Output1. 连续不间断的定位数据流。
2. 定位模式标识（融合/DR）。
3. 信号中断/恢复事件通知。
性能要求/Performance1. 短隧道保持：在长度≤500米、直线行驶的隧道中，全程定位输出连续，出口处水平位置误差 ≤ 10米（95%）。
2. 模式切换平滑性：模式切换时，位置、速度输出无跳变（变化率连续）。
3. 中断检测延迟：从GNSS信号实际丢失到系统识别并切换模式 ≤ 1秒。
4. 重捕获收敛时间：信号恢复后，在10秒内定位精度恢复到正常水平。
对运行环境的依赖和影响依赖：
1. IMU和车辆里程计数据的准确性。
2. 中断检测算法的灵敏度和鲁棒性。
影响：
1. 确保用户在穿越隧道等场景时导航不中断，提升产品体验的可靠性。
验证标准/Verification criteria1. 在模拟隧道或实际短隧道中多次测试，统计出口处定位误差满足要求的比例。
2. 分析数据日志，验证模式切换过程平滑，无跳变。
3. 模拟GNSS信号瞬间中断与恢复，验证检测和收敛时间。
验证方法/ Verification1. 实车隧道测试：选择不同长度和线形的隧道进行测试，使用参考轨迹评估连续性误差。
2. 信号模拟器测试：使用GNSS信号模拟器，精确控制信号中断和恢复的时机，进行可重复的测试。
3. 数据回放分析：采集包含中断场景的实车数据，离线回放分析算法行为。
可行性/Feasibility可行。惯性导航和里程计推算技术成熟，结合车辆约束和地图信息可以有效抑制误差增长。
可验证性/Verifiability高度可验证。可通过特定场景的实车测试和信号模拟进行验证。
需求分配/Distribution算法设计：SYE/算法团队（DR算法、中断检测、模式平滑切换）
软件实现：Android（模式管理、连续性保障逻辑）
测试：测试团队（隧道场景专项测试、信号中断模拟测试）

4. 系统原型 (System Prototype)

4.1 物理原型 (Physical Prototype)

注：硬件依赖。

  • GNSS天线：支持多频点，抗干扰，安装位置符合整车EMC要求。

  • GNSS接收机模块：车规级，支持多模多频，具备原始观测值输出。

  • IMU模块：车规级6/9轴MEMS传感器，与主机通过SPI/I2C高速通信。

4.2 用户界面原型 (User Interface Prototype)

注：定位子系统主要为后台服务，UI体现于应用层。

  • 设置界面：提供“定位服务开关”、“高精度模式开关”、“定位数据清除”等入口。

  • 诊断界面：在工程模式下，显示实时卫星星空图、信号强度、融合状态、各源权重等详细信息。

5. 接口需求 (Interface Requirements)

5.1 外部接口 (External Interfaces)

接口名称类型描述
CarTimeSync服务接口上报GNSS时间，查询统一时间戳。
Vehicle CAN Bus总线接口输入轮速、转向角等车辆信号；输出标准位置报文（如Pose）。
Cellular Modem网络接口接收A-GNSS辅助数据及RTK/PPP差分数据。
Audio Manager服务接口在特定场景（如隧道惯性导航）下，可能需要音频提示。

5.2 内部接口 (Internal Interfaces)

接口模块描述
GNSS Driver HAL提供GNSS模块控制、数据读取原始接口。
IMU Sensor HAL提供IMU传感器数据高速采集接口。
Fusion Engine Core核心算法库，输入多源原始数据，输出融合后的PVT。
Location Service API对上应用暴露的标准化查询接口。

6. 设计约束 (Design Constraints)

约束类型描述
硬件平台必须采用平台指定的车规级GNSS芯片（如U-blox F9系列，高通QCM6490内置）及IMU传感器。
操作系统Android R及以上，需实现HIDL/AIDL接口；QNX侧需实现POSIX兼容接口。
算法性能融合定位引擎在指定硬件（如RK3588）上的CPU占用率峰值 ≤ 15%。
数据安全用户地理位置数据必须加密存储，对外传输需脱敏或获得用户明确授权。

7. 质量需求 (Quality Requirements)

类别需求ID描述验证标准
性能LOC-QUAL-0101精度：城市峡谷环境，融合定位水平精度 ≤ 5米 (95%)。实车在典型城市峡谷路段测试，对比参考轨迹。
性能LOC-QUAL-0102延迟：从传感器数据采集到应用API可查询到新位置的总延迟 ≤ 100ms。使用高精度时间戳注入与采集工具测量。
可靠性LOC-QUAL-0201MTBF：定位子系统软件服务平均无故障运行时间 ≥ 5000小时。依据可靠性测试标准进行长时压力测试。
安全性LOC-QUAL-0301功能安全：输出给智驾域的位置、速度数据应满足ASIL-B等级要求（若智驾需求）。按照ISO 26262进行流程和产品审核。
信息安全LOC-QUAL-0401隐私保护：未经用户授权，不得将原始GNSS数据或高精度位置信息上传至云端。进行渗透测试与数据流审计。
可维护性LOC-QUAL-0501诊断：支持通过诊断命令读取定位引擎内部状态、故障码及性能统计信息。使用诊断工具验证命令可达性与数据正确性。

8. 实施需求 (Implement Requirements)

8.1 测试验证需求

  • MIL/SIL测试：对融合定位算法模型进行模型在环/软件在环测试。

  • HIL测试：在硬件在环台架中，接入GNSS信号模拟器、IMU仿真器和CANoe，模拟复杂场景。

  • 实车路测：覆盖开阔天空、城市峡谷、长短隧道、地下车库、高架桥等典型场景。

8.2 交付需求

  • 交付融合定位引擎库文件及API文档。

  • 交付GNSS/IMU驱动及配置参数。

  • 交付定位子系统集成测试报告及性能标定报告。

9. 法律约束与标准遵从 (Legal Constraints and Standards Compliance)

9.1 法律法规

  • 符合销售地关于地理信息数据采集、存储和传输的法律法规（如中国《网络安全法》、《数据安全法》）。

  • 遵守欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）关于位置隐私的规定。

9.2 标准要求

  • 定位精度测试标准：遵循ISO 19116（地理信息 定位服务）相关方法论。

  • 车规环境标准：满足AEC-Q100（芯片）及相应模块的可靠性要求。

座舱子系统需求&方案
MatrixMind的博客
12-27 154
座舱子系统分类统计
蓝牙子系统
MatrixMind的博客
12-28 623
如针对Android Automotive OS、Linux或QNX的蓝牙服务（Bluetooth Service）和硬件抽象层（HAL），为上层应用提供统一的调用接口。：与车载音频管理系统（Audio HAL）深度集成，管理蓝牙音频流的输入、输出、混音（如导航音和音乐混音）和路由（输出到哪个扬声器）。：负责设备的发现、配对、连接管理、优先级仲裁（如来电时自动暂停音乐）、协议路由等核心逻辑。：主打低功耗、快速连接、广播和数据传输。：为车内不同乘客（如主驾、副驾、后排）提供独立的蓝牙音频流，互不干扰。
升级子系统
最新发布
MatrixMind的博客
01-03 22
Overview多模式升级支持OTA（远程）、USB（本地）及诊断仪（车间）多种升级入口。全量/增量升级支持完整镜像的全量升级和基于差量算法的增量升级，以节省带宽与时间。安全升级基于数字签名的完整性与来源验证，支持加密传输与存储。可靠升级采用A/B分区设计，支持升级失败自动回滚，确保系统可用性。灵活策略支持TSP下发的灵活升级策略，包括静默下载、预约安装、条件触控等。全域网关作为座舱域主节点，可代理或管理座舱内其他ECU（如显示屏、功放）的软件更新。
智能座舱系统方案图和方案介绍
weixin_43199439的博客
08-13 2649
以上示例说明了智能座舱方案中各个模块的具体功能和应用场景。通过高效的模块集成和接口连接，智能座舱能够实现丰富的车载功能，提升驾驶安全性和乘坐舒适性。
车载电子电器架构 —— 智能座舱技术
Soly_kun的博客
05-26 1669
### 本文目的是分享智能座舱技术及功能应用。 ### 1、背景信息 ### 2、智能座舱整体技术发展概述
车载电子电气架构 - 智能座舱基础技术
Soly_kun的博客
06-10 1097
电子电气智能座舱
Qualcomm SA8295P智能座舱系统完整方案
weixin_43199439的博客
09-07 1782
本方案基于Qualcomm SA8295P平台，设计用于现代智能座舱系统。方案集成了核心处理器、电源管理、存储、显示、摄像头系统、无线通信、5G模组、V2X通信模块等组件，通过上下两层PCB设计实现高性能、高集成度的智能座舱系统。本方案以Qualcomm SA8295P为核心，结合高性能存储、先进显示接口、高清摄像头系统、5G与V2X通信模块等，打造了一套全面的智能座舱系统。通过选择高性能、低功耗的组件，确保了系统的稳定性和高效能，满足了现代智能座舱在计算、显示、存储、通信等方面的需求。
智能座舱域控之硬件系统
weixin_55366265的博客
06-12 638
作者|CDylan，系统架构师出品|汽车电子与软件#01简 介所谓智能座舱域控制器（Smart Cockpit Domain Controller，后文用CDC指代）是在以前车载娱乐系统（IVI）的基础上整合了多个独立的控制单元（如Cluster），并集成了更多的智能化的功能（如DMS），使车内功能和用户体验变得越来越丰富，同时变的更复杂。座舱域控制器的主要功能：1. 信息娱乐系统：即原...
智能座舱架构与芯片- 音频篇
朝气蓬勃
04-23 2764
若将有限个 量化样值的绝对值从小到大依次排列，并对应地依次赋予一个十进制数字代码（例如，赋予样值0的十进制数字代码为0），在码前以“+”、“－”号为前缀，来 区分样值的正、负，则量化后的抽样信号就转化为按抽样时序排列的一串十进制数字码流，即十进制数字信号。从应用角度看，更小的尺寸是最大的优势，并且由于声音入口非常小，MEMS麦克风阵列实际上可以做成不可见的。对于一个固定的放大器，在某个固定频段实现带宽放大是可行的，但是要做到在整个频率范围内的带宽放大，就不是那么容易的事情了，至少不可能通过几个晶体管实现。
智能座舱环境感知与人机交互系统技术解析：基于电子电气架构的DMS/OMS及多屏交互设计应用
10-07
使用场景及目标：①深入理解智能座舱域中环境感知与交互系统的功能定位与技术实现；②掌握CMS、DMS/OMS、HUD、车载显示等关键技术的现状与发展趋势；③为智能座舱系统设计、选型与创新提供理论参考和技术支撑； ...
富士施乐专用文档浏览器，查看dw格式
01-03
根据原作 https://pan.quark.cn/s/516ea913e59d 的源码改编 该软件较为少见，主要用于处理xerox设备扫描生成的文档，同时也适用于基于此工具创建的文件
地级市-信息消费试点政策DID（2000-2024年）.xlsx
01-03
2013年国务院发布《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》，明确提出要推动信息消费，有效拉动需求，催生新的经济增长点 工信部于2013年、2015年分两批次遴选出104个信息消费试点城市：2013 年确定北京市等68个城市为首批国家信息消费试点市（县、区）；2015年确定上海市等36个城市为第二批国家信息消费试点市（县、区）并于2016年印发了《2016年国家信息消费示范城市建设指南》，将北京、上海、大连等25个城市作为信息消费示范城市 信息消费试点政策DID：该变量为虚拟变量，若某城市在某年被列入试点城市，那么该城市在当年及之后均赋值为1，反之则为0 ## 一、数据介绍 数据名称：信息消费试点政策DID 数据范围：297个地级以上城市 时间范围：2000-2024年 样本数量：7426条 数据来源：工信部 更新时间：2025年11月
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略（Matlab代码实现）
01-03
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略”展开，提出了一种利用启发式算法优化深度神经网络任务在边缘计算环境中的计算卸载方案。通过Matlab代码实现，研究如何将复杂的神经网络任务合理分配到边缘设备与云端，以降低延迟、节省能耗并提高系统效率。文中重点探讨了任务分割、资源调度、通信开销与计算能力之间的权衡，并借助启发式算法（如遗传算法、粒子群优化等）寻找近似最优的卸载决策。该方法适用于资源受限的边缘计算场景，具有较强的工程应用价值。; 适合人群：具备一定编程基础和算法知识，熟悉Matlab工具，从事边缘计算、物联网、人工智能或智能优化方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于解决边缘智能中深度学习任务的高效部署问题；②为移动端或嵌入式设备上的AI应用提供低延迟、低功耗的任务卸载策略；③支撑智慧城市、自动驾驶、工业物联网等实时性要求高的应用场景。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实验复现，深入理解算法实现细节与系统建模过程，同时可尝试替换不同启发式算法或调整网络结构以进一步优化性能。
航拍图像多类别实例分割数据集-20251116-121603.zip
01-03
航拍图像多类别实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称：航拍图像多类别实例分割数据集 • 图片数量： 训练集：1283张图片 验证集：416张图片 总计：1699张航拍图片 • 训练集：1283张图片 • 验证集：416张图片 • 总计：1699张航拍图片 • 分类类别： 桥梁（Bridge） 田径场（GroundTrackField） 港口（Harbor） 直升机（Helicopter） 大型车辆（LargeVehicle） 环岛（Roundabout） 小型车辆（SmallVehicle） 足球场（Soccerballfield） 游泳池（Swimmingpool） 棒球场（baseballdiamond） 篮球场（basketballcourt） 飞机（plane） 船只（ship） 储罐（storagetank） 网球场（tennis_court） • 桥梁（Bridge） • 田径场（GroundTrackField） • 港口（Harbor） • 直升机（Helicopter） • 大型车辆（LargeVehicle） • 环岛（Roundabout） • 小型车辆（SmallVehicle） • 足球场（Soccerballfield） • 游泳池（Swimmingpool） • 棒球场（baseballdiamond） • 篮球场（basketballcourt） • 飞机（plane） • 船只（ship） • 储罐（storagetank） • 网球场（tennis_court） • 标注格式：YOLO格式，包含实例分割的多边形坐标，适用于实例分割任务。 • 数据格式：航拍图像数据。 二、适用场景 • 航拍图像分析系统开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别和分割航拍图像中各种物体的AI模型，用于地理信息系统、环境监测等。 • 城市
合肥员工终面需知.docx
01-03
合肥员工终面需知.docx
【计算机视觉】基于YOLOv5/v8/v10的球场设备检测系统设计：体育场馆智能运维应用
01-03
内容概要：本文是一份关于基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的体育场内球场设备检测系统的完整实践指南，旨在帮助学生完成毕业设计。文章详细介绍了目标检测模型YOLO系列的基本原理与差异，指导读者从环境搭建、数据采集与标注、模型训练到实时检测和可视化界面开发的全流程。通过构建一个能识别篮球架、球门、球网等体育设施的智能系统，实现场馆运维、赛事保障等实际场景的应用，并建议进行多模型对比实验以提升毕设深度。配套代码与数据配置链接也已提供，便于快速上手。; 适合人群：计算机相关专业、具备一定Python编程基础、正在准备毕业设计的学生，尤其是对人工智能、计算机视觉方向感兴趣的研发初学者。; 使用场景及目标：① 掌握YOLO系列模型在真实场景中的应用方法；② 完成一套可运行的球场设备自动检测系统用于毕设展示；③ 通过模型对比实验提升项目科研深度，增强答辩竞争力； 阅读建议：建议按照文档步骤循序渐进操作，重点理解数据准备与模型训练的关键环节，同时结合提供的代码链接进行实践调试，确保各模块顺利运行，最终集成完整系统并做好演示准备。
【计算机视觉】基于YOLO系列的目标检测模型在交通事故识别中的应用：智能交通监控与实时报警系统设计
01-03
内容概要：本文详细介绍了一个基于YOLO系列模型（YOLOv5/YOLOv8/YOLOv10）的车祸检测与事故报警系统的设计与实现，适用于毕业设计项目。文章从项目背景出发，阐述了传统人工监控的局限性和智能车祸检测的社会价值，随后对比分析了YOLO不同版本的特点，指导读者根据需求选择合适的模型。接着，系统明确了核心功能目标，包括车祸识别、实时报警、多场景适配和可视化界面开发。在技术实现部分，文章讲解了数据集获取与标注方法、数据增强策略、模型训练与评估流程，并提供了完整的代码示例，涵盖环境搭建、训练指令、推理测试以及基于Tkinter的图形界面开发，实现了视频加载、实时检测与弹窗报警功能。最后，文章总结了项目的全流程实践意义，并展望了未来在智慧城市、车联网等方向的扩展潜力。; 适合人群：计算机相关专业本科毕业生，具备一定Python编程基础和机器学习基础知识，正在进行毕业设计的学生；; 使用场景及目标：①完成一个具有实际社会价值的毕设项目，展示从数据处理到模型部署的全流程能力；②掌握YOLO目标检测模型的应用与优化技巧；③开发具备实时检测与报警功能的交通监控系统，用于答辩演示或科研展示； 阅读建议：建议按照“背景—数据—模型—界面—总结”的顺序逐步实践，结合提供的代码链接进行动手操作，在训练模型时注意调整参数以适应本地硬件条件，同时可在基础上拓展更多功能如短信报警、多摄像头接入等以提升项目创新性。
ZPW-2000 轨道电路信号的FSK调制发码实验
01-03
ZPW-2000 轨道电路信号的FSK调制发码实验
边缘计算基于昇腾310的深度学习模型移植：Atlas 200DK上ONNX模型转OM及推理部署全流程
01-03
内容概要：本文详细介绍了在华为昇腾310 Atlas 200DK开发板上完成深度学习模型移植与推理的全流程，涵盖从环境搭建、模型转换、推理代码开发到部署运行的核心步骤。重点使用华为ATC模型转换工具将ONNX等格式模型转为昇腾专用的.om格式，并通过AscendCL编程接口实现Python端的推理应用。文中以ResNet50图像分类为例，提供了完整的预处理、推理执行和后处理代码，并附带常见问题解决与性能优化建议，帮助开发者高效实现边缘侧AI部署。; 适合人群：具备一定深度学习基础和Python编程能力，从事边缘计算、嵌入式AI开发的工程师或学生，尤其是希望将模型部署到国产AI芯片平台的技术人员； 使用场景及目标：①在工业质检、智能监控等场景中实现本地化AI推理；②掌握昇腾平台的模型转换（ATC）与推理开发（AscendCL）核心技术；③提升在国产化硬件上部署AI模型的实战能力； 阅读建议：建议结合飞书链接中的代码和文档同步实践，严格按照流程配置环境、转换模型并调试推理程序，重点关注输入形状匹配、资源管理与性能优化细节，以确保部署成功。
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