u-blox梅景浩：高精度、安全、可靠——自动驾驶中的GNSS定位
今天想和大家分享的是关于自动驾驶高精度定位，我在陈总后面讲有点压力，她讲的把我要讲的大部分内容都讲掉了，所以我今天会讲的稍微简短一点。
首先看到在最近几年，在汽车领域上有很多新应用出来，会对GNSS定位有一些新的挑战。我们列出了常见的应用，比如说导航、E911，还有自动驾驶，这些GNSS的应用都对GNSS提出一些新的挑战。第一个是对于位置有更新的要求，需要有一个更高精度的位置，而且需要在全覆盖的场景下获得位置信息。不管是城市峡谷还是隧道，还是地下停车库，都希望能获得位置信息。另外一点是, 自动驾驶和ADAS应用，对位置提出更高的要求，希望达到分米级的精度。
总结一下我们现在针对GNSS这方面的要求，主要是三个方面，第一个是能提供实时的快速更新的位置,另外一个能做到足够至少能区别到车道级别,第三个是能提供时间基准，利用时间信息来做V2X应用。
举几个常见的例子。比如车载导航。首先我们从主机厂得到的消息是说，车载导航一定要达到车道级的定位，这样匹配高精地图的时候不会出现经常遇到的地图会问“请问现在在主路还是辅路”，如果拿到车道级的定位就不再会有这样的问题出现。另外导航里定位更新速度和定位更新时延是非常关键的，否则高速路上有可能出现一个情况就是错过高速路出口，都开过了, 地图告诉你请从出口驶出，这样也很令人恼火。
另外一种场景是最近比较火的应用V2X, 预计会在中国最先落地.对定位的要求要有时间的基准: 车和车的通讯，需要双方进行同步，同一个频道上进行通讯，有一个时间基准，这个是GNSS可以提供的。另外需要全场景覆盖情况下，提供车道级的位置更新，也要求实时性和低延时。我们也通过很多渠道了解到SAE的V2X定位精度, 1.5m CEP68的要求，在应用的时候，给出的位置信息不是很准，这样很容易造成用户体验不是很好，也有些车厂做过测试，一般要到亚米级、分米级的精度，V2X才能有比较好的用户体验。
更进一步是ADAS应用，需要车道的识别，同样需要很高的GNSS位置可获得性，同时也要有非常高的位置更新速度和低延时，还需要和高精度地图做匹配。
为什么我们说高精度、低延时是一个很关键的点呢？这里有一个应用场景可以讨论一下，这上面有一个蓝色的车要进行变道，会看旁边的车道上是不是有车，这时候旁边车道的车会计算自己的位置，并广播出去。在t0时刻，这个车的位置开始进行计算，如果花10ms进行计算，把位置广播出去，距离并不是很远，这个位置具有参考意义，这时候双方可以比较安全的进行操作。如果位置更新的速度在100毫秒，这还是比较优化的情况，现在很多时候做GNSS计算，用非实时系统在做，更新频率不但慢，而且是不可控的，有可能会有抖动。这样的场景下，有可能车开出去蛮远，蓝色车得到的主车道位置，根本就不准了，有可能这时候做了变道的决策，会发现两辆车容易出现事故，这样对用户的体验来说是非常糟的。所以我们认为在这样的自动驾驶场景下，低延时，高频率是非常重要的。
这张图列了传统的SAE自动驾驶的级别，以及对应自动驾驶级别所需要的定位.最常见的就是导航，常规的定位精度就够了。如果自动驾驶的级别到L2.5、L3需要比较高的精度，精度高到什么程度？至少要获得车道的信息，分米级定位。我们也考虑过是不是需要厘米级定位，后来的结论是说厘米级的定位不适用，因为GNSS是为了获得位置信息，厘米级可能在很特别的场景下做参考。路面上的物体变化是非常快的，避障操作不应该由GNSS和地图决定，而是应该由毫米波雷达和激光雷达决定。到L3或者以上，功能安全会变成一个重要的话题，这时候除了提供高精度的位置信息以外，还需要提供安全可靠的位置。
我们来说自动驾驶会有什么样的情况发生. 这是一个有点挑战的自动驾驶场景，车的尾气很多，不管是雷达还是摄像头，都很难找到一个准确的位置，因为没有路标做匹配，这时候我们就靠GNSS。但是我觉得这还不是非常有挑战，因为有一次我遇到一个场景，也是塞车，慢慢往前挪，那时候完全看不到两边有任何东西，只看到集装箱，这种场景下根本不知道自己在哪，只能靠GNSS。
还有一个场景是这样的，是一个停车库，这也是我们经常遇到的场景。昨天吃饭的时候也遇到类似的场景，到地下停车库把车停好，电梯在旁边,我们上去吃饭，吃完饭回来下到电梯应该能看到车的，结果车不见了, 旁边防火门也是那个防火门，后来我们琢磨了半天，转了一圈发现我们是不是下错楼层了，又下了一层，发现终于找到我们的车了。这种场景不管是GNSS还是雷达，都很难辨识，因为每一层场景非常接近，没什么区别，这时候应该用IMU做3D的惯导。
这是另外一个场景。欧洲的城市，规划地非常规整，同时街道又非常窄，不管是雷达还是GNSS，都会受到蛮多的影响。这时候怎么办？我们要通过GNSS，加上IMU，加上地图匹配做粗略的定位，通过毫米波雷达或者激光雷达获得在街道上的车道信息，这样与传感器的融合就会出现。
总结一下，没有一种传感器能够在任何时间、任何地点都能获得一个准确的位置信息，我们必须依赖于高精度GNSS、激光雷达、摄像头、雷达和地图进行匹配，进行融合，从而获得可靠的有效的位置信息。
GNSS能提供什么东西？更多提供是车道级的，高可靠性的、高完整性的位置信息，GNSS有一个独特的特点，提供的位置信息是绝对位置，不是提供相对的位置，提供绝对的UTC，也能提供绝对的车速以及绝对的航向信息。好处是，可以在任何的前提条件下，不管下雨下雪还是有雾都可以提供信息. 同样可以降低地图成本，这时候地图有位置信息作为参考，可以降低地图匹配需要的算力，可以在更小的范围内进行地图的匹配。同时可以作为其他的传感器很好的支撑, 共同协作，达到功能安全。
提到功能安全, 我们要引入一个新的概念protection level，是一个针对测量结果的完好性标识。意思是说在GNSS上报位置的时候会存在一些误差，在非常大的概率下，误差在范围之内。这张图上可以看到红色的叉号是上报的位置信息，这里是车的真实位置. 很高的概率让车真实的位置在蓝色圆圈覆盖之内，这时候进行下一步的融合算法，进行安全相关的计算操作时，都会比较可靠。
这里强调一点，完好性和功能安全是有一点点区别的，完好性更多是针对车本身的硬件和软件，保证不会失效，或者保证失效的时候会上报结果。完整性更多是关注整个GNSS系统，包括卫星、校正服务、车，在一起, 怎么样能在一个信号可能会受到干扰的情况下，上报一个可靠的、完好的位置信息。有可能这个位置信息并不是准确的，有可能这个位置信息不准; 或者我觉得我的信号受到了干扰，受到了欺骗，所以请不要用它，这都是有可能的。至少会给出一个度量，这样可以针对后面的算法，可以针对度量结果进行进一步的操作。
刚才提到过这样的场景下，可能环境会造成一些干扰，安全会变成很重要的话题，我们分析了一下在GNSS计算过程中会有哪些东西带来安全性的隐患。从卫星过来的信号有可能受到一些干扰，甚至会有人故意播放假的卫星信号，如果没有识别出来，就会上报错误的位置信息。同时对GNSS信号本身，GNSS的接收机有可能被篡改，也可能会上报错误的位置信息。同样的，GNSS和主GPU之间的通讯链路有可能被篡改，加密的链路有可能受到人攻击。矫正服务可能会在云端或者通过链路时被篡改，这样位置信息同样是错的。在普通导航里没问题，但是如果是纯粹的自动驾驶，这些都是非常严重的安全隐患，现实生活中也会有一些安全团队对这些东西进行验证，的确发现了在有些准自动驾驶系统里，存在这样的安全问题. 我们系统需要进行处理，尽量减少安全隐患，或者发现这样的问题以后，能尽快上报。
接下来谈谈u-blox在这方面做了哪些工作，提供哪些解决方案来解决这些问题。最基础的方案是对亚米级的诉求。这个时候有两种方案，一种方案是单频的L1接收机，配上地基或者星基播发的校正服务。我们感觉到特点是接收机成本比较低，天线成本比较低，但是服务费偏贵。另外一种方案利用现在卫星信号的双频，不同的频段上进行接收。利用双频技术，可以做到1.5米以内，硬件成本会提升，但是没有服务费用, 相对单频的方案还是更优惠一些，更实在一些。
这是能达到分米级或者厘米级的系统. 卫星信号数据会受到一些干扰，会有一些误差，校正服务的基准站利用本地的位置信息，以及卫星链路发来的信号做一个对比，估计卫星信号在当前环境所受的影响以及误差。误差可以通过internet或者星基服务发送到接收机，接收机借助校准数据对卫星进行校准，从而达到分米极、厘米级的高精度。我们和博世的观点一致，我们认为对汽车这个领域，我们并不需要厘米级的定位，需要分米级的定位，星基播发的服务是更合适的。
刚刚提到过我们可以提供亚米级和分米级、厘米级的定位，但是GNSS信号在城市中是容易受到干扰的，这种干扰会有折射反射，会导致GNSS信号的覆盖度不是很好，定位精度没有办法始终保持在厘米级、分米级。这时候一定要加入惯导，利用IMU以及相关信息，再加上u-blox独有的汽车动态模型和高精度算法，融合起来得到分米级的精度。
总结一下，u-blox产品利用了双频,服务以及惯导来实现分米级的定位，能做到在一个模块上集成所有的算法，基本上即插即用。相比较其他的很多方案来说，优势在于性能更好，能做到高达105度的操作温度，更容易达到低延时，而其它方案实时性是很难做到的。
接下来给大家看一下我们自己的测试结果，这些测试结果都使用了RTK服务，都是基于惯导。可以看到，第一个测试场景是从巴黎到日内瓦高速公路上，照片上可以看到场景比较开阔，有一点遮挡，能做到7公分的定位精度.
这是欧洲典型的城市化做的测试。城市环境算是比较典型，不算非常有挑战性。日常城市大概就是这个样子，楼不是是很高，但是楼间距比较小，只有60度的角度可以看到天空。这种场景下可以做到0.43米的定位精度，这样的话结合其他的传感器是可以做到更好的自动驾驶。
再看一个有挑战性的服务场景，这是在首尔的江南区，在这里有一个红色的点，代表在一个地下车库，完全没有GNSS信息的场景下做的。GNSS定位精度可以做到69厘米，少于70厘米。
我们做一个总结，可以看到这图上面，灰色的部分是CEP68的精度，这是日常使用的定位导航精度。这个时CEP95的精度.
这是单频的精度. 这是双频不带RTK的精度. 这个是双频加SBAS的精度, 可以看到接收机0.9米的效果是比较好的，体验再上升一个台阶。如果针对ADAS的应用，或者自动驾驶的应用，可能需要地基或者星基的校准服务，这样可以做到0.3米CEP68。
最后做一个总结，现在看到一个非常明显的趋势，车载的GNSS往更高精度的方向发展。现在市面上出现了各种各样的产品，专门针对更高精度进行优化，针对不同场景进行优化。u-blox的ZED-F9P是一个集成的, 交钥匙方案, 可以更快的推出市场，尤其针对低延时、高可靠性的场景
汽车质量家：www.autoqa.cn
今天想和大家分享的是关于自动驾驶高精度定位，我在陈总后面讲有点压力，她讲的把我要讲的大部分内容都讲掉了，所以我今天会讲的稍微简短一点。
首先看到在最近几年，在汽车领域上有很多新应用出来，会对GNSS定位有一些新的挑战。我们列出了常见的应用，比如说导航、E911，还有自动驾驶，这些GNSS的应用都对GNSS提出一些新的挑战。第一个是对于位置有更新的要求，需要有一个更高精度的位置，而且需要在全覆盖的场景下获得位置信息。不管是城市峡谷还是隧道，还是地下停车库，都希望能获得位置信息。另外一点是, 自动驾驶和ADAS应用，对位置提出更高的要求，希望达到分米级的精度。
总结一下我们现在针对GNSS这方面的要求，主要是三个方面，第一个是能提供实时的快速更新的位置,另外一个能做到足够至少能区别到车道级别,第三个是能提供时间基准，利用时间信息来做V2X应用。
举几个常见的例子。比如车载导航。首先我们从主机厂得到的消息是说，车载导航一定要达到车道级的定位，这样匹配高精地图的时候不会出现经常遇到的地图会问“请问现在在主路还是辅路”，如果拿到车道级的定位就不再会有这样的问题出现。另外导航里定位更新速度和定位更新时延是非常关键的，否则高速路上有可能出现一个情况就是错过高速路出口，都开过了, 地图告诉你请从出口驶出，这样也很令人恼火。
另外一种场景是最近比较火的应用V2X, 预计会在中国最先落地.对定位的要求要有时间的基准: 车和车的通讯，需要双方进行同步，同一个频道上进行通讯，有一个时间基准，这个是GNSS可以提供的。另外需要全场景覆盖情况下，提供车道级的位置更新，也要求实时性和低延时。我们也通过很多渠道了解到SAE的V2X定位精度, 1.5m CEP68的要求，在应用的时候，给出的位置信息不是很准，这样很容易造成用户体验不是很好，也有些车厂做过测试，一般要到亚米级、分米级的精度，V2X才能有比较好的用户体验。
更进一步是ADAS应用，需要车道的识别，同样需要很高的GNSS位置可获得性，同时也要有非常高的位置更新速度和低延时，还需要和高精度地图做匹配。
为什么我们说高精度、低延时是一个很关键的点呢？这里有一个应用场景可以讨论一下，这上面有一个蓝色的车要进行变道，会看旁边的车道上是不是有车，这时候旁边车道的车会计算自己的位置，并广播出去。在t0时刻，这个车的位置开始进行计算，如果花10ms进行计算，把位置广播出去，距离并不是很远，这个位置具有参考意义，这时候双方可以比较安全的进行操作。如果位置更新的速度在100毫秒，这还是比较优化的情况，现在很多时候做GNSS计算，用非实时系统在做，更新频率不但慢，而且是不可控的，有可能会有抖动。这样的场景下，有可能车开出去蛮远，蓝色车得到的主车道位置，根本就不准了，有可能这时候做了变道的决策，会发现两辆车容易出现事故，这样对用户的体验来说是非常糟的。所以我们认为在这样的自动驾驶场景下，低延时，高频率是非常重要的。
这张图列了传统的SAE自动驾驶的级别，以及对应自动驾驶级别所需要的定位.最常见的就是导航，常规的定位精度就够了。如果自动驾驶的级别到L2.5、L3需要比较高的精度，精度高到什么程度？至少要获得车道的信息，分米级定位。我们也考虑过是不是需要厘米级定位，后来的结论是说厘米级的定位不适用，因为GNSS是为了获得位置信息，厘米级可能在很特别的场景下做参考。路面上的物体变化是非常快的，避障操作不应该由GNSS和地图决定，而是应该由毫米波雷达和激光雷达决定。到L3或者以上，功能安全会变成一个重要的话题，这时候除了提供高精度的位置信息以外，还需要提供安全可靠的位置。
我们来说自动驾驶会有什么样的情况发生. 这是一个有点挑战的自动驾驶场景，车的尾气很多，不管是雷达还是摄像头，都很难找到一个准确的位置，因为没有路标做匹配，这时候我们就靠GNSS。但是我觉得这还不是非常有挑战，因为有一次我遇到一个场景，也是塞车，慢慢往前挪，那时候完全看不到两边有任何东西，只看到集装箱，这种场景下根本不知道自己在哪，只能靠GNSS。
还有一个场景是这样的，是一个停车库，这也是我们经常遇到的场景。昨天吃饭的时候也遇到类似的场景，到地下停车库把车停好，电梯在旁边,我们上去吃饭，吃完饭回来下到电梯应该能看到车的，结果车不见了, 旁边防火门也是那个防火门，后来我们琢磨了半天，转了一圈发现我们是不是下错楼层了，又下了一层，发现终于找到我们的车了。这种场景不管是GNSS还是雷达，都很难辨识，因为每一层场景非常接近，没什么区别，这时候应该用IMU做3D的惯导。
这是另外一个场景。欧洲的城市，规划地非常规整，同时街道又非常窄，不管是雷达还是GNSS，都会受到蛮多的影响。这时候怎么办？我们要通过GNSS，加上IMU，加上地图匹配做粗略的定位，通过毫米波雷达或者激光雷达获得在街道上的车道信息，这样与传感器的融合就会出现。
总结一下，没有一种传感器能够在任何时间、任何地点都能获得一个准确的位置信息，我们必须依赖于高精度GNSS、激光雷达、摄像头、雷达和地图进行匹配，进行融合，从而获得可靠的有效的位置信息。
GNSS能提供什么东西？更多提供是车道级的，高可靠性的、高完整性的位置信息，GNSS有一个独特的特点，提供的位置信息是绝对位置，不是提供相对的位置，提供绝对的UTC，也能提供绝对的车速以及绝对的航向信息。好处是，可以在任何的前提条件下，不管下雨下雪还是有雾都可以提供信息. 同样可以降低地图成本，这时候地图有位置信息作为参考，可以降低地图匹配需要的算力，可以在更小的范围内进行地图的匹配。同时可以作为其他的传感器很好的支撑, 共同协作，达到功能安全。
提到功能安全, 我们要引入一个新的概念protection level，是一个针对测量结果的完好性标识。意思是说在GNSS上报位置的时候会存在一些误差，在非常大的概率下，误差在范围之内。这张图上可以看到红色的叉号是上报的位置信息，这里是车的真实位置. 很高的概率让车真实的位置在蓝色圆圈覆盖之内，这时候进行下一步的融合算法，进行安全相关的计算操作时，都会比较可靠。
这里强调一点，完好性和功能安全是有一点点区别的，完好性更多是针对车本身的硬件和软件，保证不会失效，或者保证失效的时候会上报结果。完整性更多是关注整个GNSS系统，包括卫星、校正服务、车，在一起, 怎么样能在一个信号可能会受到干扰的情况下，上报一个可靠的、完好的位置信息。有可能这个位置信息并不是准确的，有可能这个位置信息不准; 或者我觉得我的信号受到了干扰，受到了欺骗，所以请不要用它，这都是有可能的。至少会给出一个度量，这样可以针对后面的算法，可以针对度量结果进行进一步的操作。
刚才提到过这样的场景下，可能环境会造成一些干扰，安全会变成很重要的话题，我们分析了一下在GNSS计算过程中会有哪些东西带来安全性的隐患。从卫星过来的信号有可能受到一些干扰，甚至会有人故意播放假的卫星信号，如果没有识别出来，就会上报错误的位置信息。同时对GNSS信号本身，GNSS的接收机有可能被篡改，也可能会上报错误的位置信息。同样的，GNSS和主GPU之间的通讯链路有可能被篡改，加密的链路有可能受到人攻击。矫正服务可能会在云端或者通过链路时被篡改，这样位置信息同样是错的。在普通导航里没问题，但是如果是纯粹的自动驾驶，这些都是非常严重的安全隐患，现实生活中也会有一些安全团队对这些东西进行验证，的确发现了在有些准自动驾驶系统里，存在这样的安全问题. 我们系统需要进行处理，尽量减少安全隐患，或者发现这样的问题以后，能尽快上报。
接下来谈谈u-blox在这方面做了哪些工作，提供哪些解决方案来解决这些问题。最基础的方案是对亚米级的诉求。这个时候有两种方案，一种方案是单频的L1接收机，配上地基或者星基播发的校正服务。我们感觉到特点是接收机成本比较低，天线成本比较低，但是服务费偏贵。另外一种方案利用现在卫星信号的双频，不同的频段上进行接收。利用双频技术，可以做到1.5米以内，硬件成本会提升，但是没有服务费用, 相对单频的方案还是更优惠一些，更实在一些。
这是能达到分米级或者厘米级的系统. 卫星信号数据会受到一些干扰，会有一些误差，校正服务的基准站利用本地的位置信息，以及卫星链路发来的信号做一个对比，估计卫星信号在当前环境所受的影响以及误差。误差可以通过internet或者星基服务发送到接收机，接收机借助校准数据对卫星进行校准，从而达到分米极、厘米级的高精度。我们和博世的观点一致，我们认为对汽车这个领域，我们并不需要厘米级的定位，需要分米级的定位，星基播发的服务是更合适的。
刚刚提到过我们可以提供亚米级和分米级、厘米级的定位，但是GNSS信号在城市中是容易受到干扰的，这种干扰会有折射反射，会导致GNSS信号的覆盖度不是很好，定位精度没有办法始终保持在厘米级、分米级。这时候一定要加入惯导，利用IMU以及相关信息，再加上u-blox独有的汽车动态模型和高精度算法，融合起来得到分米级的精度。
总结一下，u-blox产品利用了双频,服务以及惯导来实现分米级的定位，能做到在一个模块上集成所有的算法，基本上即插即用。相比较其他的很多方案来说，优势在于性能更好，能做到高达105度的操作温度，更容易达到低延时，而其它方案实时性是很难做到的。
接下来给大家看一下我们自己的测试结果，这些测试结果都使用了RTK服务，都是基于惯导。可以看到，第一个测试场景是从巴黎到日内瓦高速公路上，照片上可以看到场景比较开阔，有一点遮挡，能做到7公分的定位精度.
这是欧洲典型的城市化做的测试。城市环境算是比较典型，不算非常有挑战性。日常城市大概就是这个样子，楼不是是很高，但是楼间距比较小，只有60度的角度可以看到天空。这种场景下可以做到0.43米的定位精度，这样的话结合其他的传感器是可以做到更好的自动驾驶。
再看一个有挑战性的服务场景，这是在首尔的江南区，在这里有一个红色的点，代表在一个地下车库，完全没有GNSS信息的场景下做的。GNSS定位精度可以做到69厘米，少于70厘米。
我们做一个总结，可以看到这图上面，灰色的部分是CEP68的精度，这是日常使用的定位导航精度。这个时CEP95的精度.
这是单频的精度. 这是双频不带RTK的精度. 这个是双频加SBAS的精度, 可以看到接收机0.9米的效果是比较好的，体验再上升一个台阶。如果针对ADAS的应用，或者自动驾驶的应用，可能需要地基或者星基的校准服务，这样可以做到0.3米CEP68。
最后做一个总结，现在看到一个非常明显的趋势，车载的GNSS往更高精度的方向发展。现在市面上出现了各种各样的产品，专门针对更高精度进行优化，针对不同场景进行优化。u-blox的ZED-F9P是一个集成的, 交钥匙方案, 可以更快的推出市场，尤其针对低延时、高可靠性的场景
汽车质量家：www.autoqa.cn
XFX系的5700XT的PCB应该都是同一款设计，按顺序图1是XFX黑狼的背面，图2是XFX THICC2的背面，图3是HIS iceQ X2的背面，三款显卡的PCB布局是完全一致的。有人可能会觉得这是偷懒吧，三个显卡套同一个PCB,不过我觉得没什么，57XT的差距其实都是由散热器和BIOS决定的，其实只要散热器有差距的话显卡性能差距也会很明显的。
《神奇的十字线》
十字线是一类特别的蜡烛线，其开市价与收市价在同一个水平上。十字线是一种极其重要的反转信号，十字线作为一些蜡烛线形态的组成部分发挥着重要力量，包括十字星形态，十字孕线形态等。
十字线是一种不同凡响的趋势反转信号。如果十字线之后的蜡烛线发出了验证信号，证实了它的反转信号的话，就进一步加大了趋势反转的可能性。需要指出的是，只有在一个市场不经常出现十字线的条件下，十字线才具有重要意义。（有些高控盘的白马股就经常出现十字线，所以十字线就不能作为反转信号来判断了。）通常不采用时间单位短于30分钟的日内图表，因为30分钏的日内图表上，许多蜡烛线都变成了十字线或变成了近似十字线。
十字蜡烛线有时候可能转化为一个支撑区或一个压力区，特别是当它出现重要的顶部或者底部的时候。
1，市场顶部的十字线
十字线之所以极有价值，是因为它在提示市场顶部方面有过人之长。在上升趋势中，如果前面出现一要长长的阳线，后面跟着一根十字线，这种情况下尤其值得注意。为什么十字线出现在上升趋势中具有负面意义呢？这是因为十字线代表着市场处于犹豫不决的心理状态。在上升趋势中，如果买方犹豫不决，看不准市场方向，或者不能当机立断，那么当前的上升趋势是维持不下去的，只有在买方立场坚定的条件下，上涨行情才能够得到有力的支撑。在市场经历了长期的上涨之后，或者当市场处于超买状态时，如果出现一根十字线，这根十字线就表现了主力的犹疑不定，则意味着买方搭起来的脚手脚就要垮掉了。
另一方面，虽然十字线在引发市场的顶部反转方面是相当有效的，但根据我们的经验来看，在下降趋势中，十字线往往丧失了发挥反转作用的潜力。其中的原因可能是这样的：十字线反映了买方与卖方在力量对比上处于相对平衡的状态。由于市场参与者抱着骑墙的态度，市场往往因为自身的重力而下坠。因此，当十字线出现时，在上升趋势中，市场可能向下反转，而在下降趋势中，市场则可能继续下跌。因此，十字线在构成底部反转信号时，比作为顶部反转信号需要更多的佐证。
2，出现在长长的白色蜡烛线之后的十字线
如果十字线出现在一根长长的白色蜡烛线（大阳线）之后，特别是在十字线发生在长期的上升趋势之后的情况下，常常构成了一个顶部将临的预警信号。这个K线组合的市场意义是这样的：出现大阳线的这一天，买方曾经完全掌握了市场的控制权，当第二天出现这根下字线，就表明买方丧失了控制权。如果接下来的一天，是一根黑色蜡烛线（阴线），这就加大了市场已经到顶的可能性。这样的K线组合也叫黄昏十字星形态，是重要的反转信号。
如果第二天出现的十字线是被包含中大阳线的内部，那就是十字孕线，也是重要的反转信号。
3，长腿十字线和黄包车夫线
位于市场顶部的长腿十字线是一种特别重要的十字线。这类十字线具有长长的上影线和下影线，鲜明地表露出市场举棋不定的心理状态。在形成长腿十字线的交易日中，市场先猛烈地上推、然后是急剧地下滑，（或者反过来），最后到收市时，其收市价处在与开市价同样的水平，或者与之非常接近。
如果当日的开市价与收市价正好处在全日价格范围的中点，那这种蜡烛线就称为黄包车夫线。
如果某根非十字线的蜡烛线具有很长上影线，或者具有很长的下影线，并且实体较小，这种蜡烛线就称为风高浪大线。如果出现了一群风高浪大线，也构成了一种反转形态。对日本分析师来说，非常长的上影线或非常长的下影线的形成——借用他们的话来描述——就表示市场“失去了方向感”。
长腿十字线（黄包车夫线）还与其他蜡烛线构成一个孕线或平顶顶部形态等，常常形成压力区！
4，墓碑十字线
一种非常独特的十字蜡烛线被称为墓碑十字线（灵位十字线）。在某根蜡烛线上，当开市价与收市价都位于最低点时，就形成了根墓碑十字线。虽然我们有时也能够在底部发出这类蜡烛线，不过，墓碑线最突出的长处还是在于昭示市场顶部方面。墓碑十字线恰恰标志着在市场上为捍卫自己的阵地而战死的多头或者空头的墓地。
位于上涨行情之后的墓碑线具有疲软的意义。墓碑线的市场行为是这样子的：在这根蜡烛线上，市场开市于当日的最低点，后来，市场开始上冲，（在这个过程中，市场最好还能创出当前上升趋势的新高），但好景不长，价格直线下跌，重新回到了当日的最低点，多头的麻烦来了。该形态的上影线越长，所处的价格水平越高，那这根墓碑线的技术意义就越疲软。
5，三星形态非常罕见，但是是一种意义极其重大的反转形态。三星形态是由三根十字线组成的，中间的十字线是一根星蜡烛线。理想的三星形态很少见。
——以上内容摘自《日本蜡烛图技术》BY 史蒂夫著，丁圣元译
十字线是一类特别的蜡烛线，其开市价与收市价在同一个水平上。十字线是一种极其重要的反转信号，十字线作为一些蜡烛线形态的组成部分发挥着重要力量，包括十字星形态，十字孕线形态等。
十字线是一种不同凡响的趋势反转信号。如果十字线之后的蜡烛线发出了验证信号，证实了它的反转信号的话，就进一步加大了趋势反转的可能性。需要指出的是，只有在一个市场不经常出现十字线的条件下，十字线才具有重要意义。（有些高控盘的白马股就经常出现十字线，所以十字线就不能作为反转信号来判断了。）通常不采用时间单位短于30分钟的日内图表，因为30分钏的日内图表上，许多蜡烛线都变成了十字线或变成了近似十字线。
十字蜡烛线有时候可能转化为一个支撑区或一个压力区，特别是当它出现重要的顶部或者底部的时候。
1，市场顶部的十字线
十字线之所以极有价值，是因为它在提示市场顶部方面有过人之长。在上升趋势中，如果前面出现一要长长的阳线，后面跟着一根十字线，这种情况下尤其值得注意。为什么十字线出现在上升趋势中具有负面意义呢？这是因为十字线代表着市场处于犹豫不决的心理状态。在上升趋势中，如果买方犹豫不决，看不准市场方向，或者不能当机立断，那么当前的上升趋势是维持不下去的，只有在买方立场坚定的条件下，上涨行情才能够得到有力的支撑。在市场经历了长期的上涨之后，或者当市场处于超买状态时，如果出现一根十字线，这根十字线就表现了主力的犹疑不定，则意味着买方搭起来的脚手脚就要垮掉了。
另一方面，虽然十字线在引发市场的顶部反转方面是相当有效的，但根据我们的经验来看，在下降趋势中，十字线往往丧失了发挥反转作用的潜力。其中的原因可能是这样的：十字线反映了买方与卖方在力量对比上处于相对平衡的状态。由于市场参与者抱着骑墙的态度，市场往往因为自身的重力而下坠。因此，当十字线出现时，在上升趋势中，市场可能向下反转，而在下降趋势中，市场则可能继续下跌。因此，十字线在构成底部反转信号时，比作为顶部反转信号需要更多的佐证。
2，出现在长长的白色蜡烛线之后的十字线
如果十字线出现在一根长长的白色蜡烛线（大阳线）之后，特别是在十字线发生在长期的上升趋势之后的情况下，常常构成了一个顶部将临的预警信号。这个K线组合的市场意义是这样的：出现大阳线的这一天，买方曾经完全掌握了市场的控制权，当第二天出现这根下字线，就表明买方丧失了控制权。如果接下来的一天，是一根黑色蜡烛线（阴线），这就加大了市场已经到顶的可能性。这样的K线组合也叫黄昏十字星形态，是重要的反转信号。
如果第二天出现的十字线是被包含中大阳线的内部，那就是十字孕线，也是重要的反转信号。
3，长腿十字线和黄包车夫线
位于市场顶部的长腿十字线是一种特别重要的十字线。这类十字线具有长长的上影线和下影线，鲜明地表露出市场举棋不定的心理状态。在形成长腿十字线的交易日中，市场先猛烈地上推、然后是急剧地下滑，（或者反过来），最后到收市时，其收市价处在与开市价同样的水平，或者与之非常接近。
如果当日的开市价与收市价正好处在全日价格范围的中点，那这种蜡烛线就称为黄包车夫线。
如果某根非十字线的蜡烛线具有很长上影线，或者具有很长的下影线，并且实体较小，这种蜡烛线就称为风高浪大线。如果出现了一群风高浪大线，也构成了一种反转形态。对日本分析师来说，非常长的上影线或非常长的下影线的形成——借用他们的话来描述——就表示市场“失去了方向感”。
长腿十字线（黄包车夫线）还与其他蜡烛线构成一个孕线或平顶顶部形态等，常常形成压力区！
4，墓碑十字线
一种非常独特的十字蜡烛线被称为墓碑十字线（灵位十字线）。在某根蜡烛线上，当开市价与收市价都位于最低点时，就形成了根墓碑十字线。虽然我们有时也能够在底部发出这类蜡烛线，不过，墓碑线最突出的长处还是在于昭示市场顶部方面。墓碑十字线恰恰标志着在市场上为捍卫自己的阵地而战死的多头或者空头的墓地。
位于上涨行情之后的墓碑线具有疲软的意义。墓碑线的市场行为是这样子的：在这根蜡烛线上，市场开市于当日的最低点，后来，市场开始上冲，（在这个过程中，市场最好还能创出当前上升趋势的新高），但好景不长，价格直线下跌，重新回到了当日的最低点，多头的麻烦来了。该形态的上影线越长，所处的价格水平越高，那这根墓碑线的技术意义就越疲软。
5，三星形态非常罕见，但是是一种意义极其重大的反转形态。三星形态是由三根十字线组成的，中间的十字线是一根星蜡烛线。理想的三星形态很少见。
——以上内容摘自《日本蜡烛图技术》BY 史蒂夫著，丁圣元译
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