原标题：将十万元级的惯导产品做到万元级别 羲朗科技获400万元投资
多传感器融合成自动驾驶主流方案的当下，创业公司「羲朗科技」认为惯导的价值被低估了。创始人李刚分析，L4及以上的自动驾驶汽车，需要10-30cm的定位精度，就意味着需要惯导为主体的POS系统(Position Orientation System)与高精度地图信息融合。而适用于自动驾驶的供低成本高性能的惯导产品正是羲朗科技希望对外提供的主要产品。
成立于2017年的羲朗科技主要做惯导组合产品的研发和销售，即采购基础的MEMS惯性传感器件（IMU）、配合辅助信息器件（如GNSS），整合自研的“传感器数据融合”算法，提供整套可商用的惯导组合产品。目前公司已获得来自联想之星400万元天使轮投资。
与市面上的同类惯导产品相比，羲朗科技的一大特色即高性价比，可在万元级别的惯导产品上实现十万元级别产品的性能，以MEMS惯性器件为基础，而无需高精度器件为基础，就有可能能实现高精端姿态、位置信息输出。
一般来说，MEMS惯性器件具有较大零偏和比例因子误差，采用低成本MEMS器件的条件下，惯性传感器误差补偿技术、可靠惯导与辅助设备数据融合算法，是提高产品系统精度的重要手段。
依托团队在软件算法建模方面的多年积累，羲朗科技采用了多项技术加以解决：①对惯性器件进行出厂前的温度补偿和器件非正交标定，主要对温度变化的趋势项进行多项式补偿，并对物理结构的非正交误差进行出厂前标定，在补偿惯性器件的基础上计算车辆姿态，确保重力加速度在车体坐标系内准确分解；②搭建高精度转动惯量模型和惯导安装补偿模型，用于消除由于车辆杆臂效应造成的干扰加速度；③构建车辆动力学模型，分解离心力与哥氏力之间的耦合关系，消除车辆横向干扰加速度对车控的影响；④结合伪距、伪距率的微分关系以及惯性器件的微分关系建立联合偏微分方程组，在GNSS有效观测数据时可精确补偿陀螺零偏和比例因子残差。
基于上述的技术，羲朗科技针对自动驾驶客车、AGV、智慧农机、巡检机器人等不同应用场景提供不同产品，售价从数千元到三万多元不等。
羲朗科技告诉36氪，目前针对AGV、智慧农机、巡检机器人的导航产品已进入小批量生产阶段，订单均在百套左右；适用于自动驾驶大巴导航设备的惯导产品进入中试后期，已进入国内第一梯队的大巴公司的最终PK阶段，预计10月份开始全车匹配测试，并开始签订小批量订货合同；适用于无人机及水下机器人的产品目前处于中试阶段，预计2018年底完成中试。
惯导系统作为各类无人运载器的必备导航系统之一，已有数十年的历史，早期一直应用于军事用途。受造价昂贵、生产周期长、维护成本高等条件限制，多在飞机、火箭、航天飞机、潜艇等产品中应用，难以在民用领域推广。
十多年前，以低精度（相对于军用而言）的惯导与高精度GNSS实时动态差分（RTK）技术构成的POS系统产品已经十分成熟，并应用于精确测绘等工业领域，但其数十万元的价格，很难真正被用于民用级别量产的产品。
近年来，惯导公司，如法国SBG 、荷兰Xsens、英国OxTS等均已推出3-5万元级别产品，但受制于精度，往往还只能用于无人船、农用机械等场景，受制于其价格，也很难应用于AGV等产品。因此，也为羲朗科技和产品提供了市场空间。
惯导产品上游主要是惯性器件芯片和GNSS板卡（模组），有包括InvenSens、BOSCH、ST、ADI、MTi、合众思壮、北斗星通、上海司南、上海井融、NovAtel、Trimble等在内的多家供应商可选，使得羲朗原材料采购上有较多选择，且可实现1-2周的平均供货周期。
供应商的选择丰富，同时也意味着羲朗科技有可能面临多家竞品公司的竞争。李刚告诉36氪，目前公司的主要核心壁垒是建立在软件算法建模经验之上的，虽然在产品推出有有可能面临山寨的风险，但这些厂商的产品要真正达到商用仍需要大量数据的积累，而羲朗科技的技术已经在全国20多个省市1万多台车上经过了大约73万小时的测试，其他厂商重新获得丰富的测试数据需要大量的时间；另外在这期间，公司很可能已经与诸多大客户完成了产品联合开发和测试阶段，商业上很可能错过了市场的最佳时期。
一般来说，上游元器件行业，创业公司的成长很大程度上依赖于下游市场的繁荣，当前包括自动驾驶、AGV、智慧农机、巡检机器人等在内的几个行业都处于快速发展中，市场规模分别有望达到800万辆（2030年）、1.5万台（2018年）、 40 - 50 亿元（国内体量）、159亿元（2018年）。
2017年羲朗科技已实现近百万元销售，2018年销售额达到数百万，团队预计2019年销售额可达数千万元。
目前，羲朗科技组建了十多人团队。核心团队均来自航天院所，此前有多年惯导项目经验。CEO李刚此前还曾在一家车联网公司任副总经理。
现阶段，惯导领域国内上市公司主要有耐威科技（300456）和星网宇达（002829）两家，前者市值在70亿元左右，后者市值在30亿元以上。
