為此，自動駕駛系統(tǒng)通常采用多傳感器融合的方式，將全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)、慣性測量單元(IMU)、激光雷達(LiDAR)、攝像頭、超寬帶(UWB)等多種傳感器數(shù)據(jù)進行綜合處理，通過算法層層迭代優(yōu)化，達到高精度、高可靠性的車輛定位能力。

　　全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)

　　GNSS(Global Navigation Satellite System)是定位的基礎手段之一，目前常見的系統(tǒng)包括美國的GPS、俄羅斯的GLONASS、歐盟的Galileo和中國的北斗。GNSS通過衛(wèi)星信號測量載波相位或偽距，理論上可實現(xiàn)米級定位精度。但受制于大氣層電離層延遲、多路徑效應、信號遮擋等因素，單一GNSS定位往往會出現(xiàn)數(shù)米甚至十幾米的誤差。為提升精度，自動駕駛往往采用差分GNSS(DGNSS)或?qū)崟r動態(tài)改正(RTK)技術(shù)，通過基準站網(wǎng)絡向車載GNSS接收機發(fā)送改正信息，將定位精度提升到10厘米以內(nèi)。即便如此，在城市峽谷或隧道等GNSS弱覆蓋區(qū)域，GNSS定位還會出現(xiàn)信號中斷或精度驟降，需要依賴其他傳感器進行補償。

　　慣性測量單元(IMU)

　　IMU由三軸加速度計和三軸陀螺儀組成，能夠以高頻率(通常在100Hz以上)測量車輛的線加速度與角速度。基于零速更新(ZUPT)或車輛動力學模型，IMU可以在短時間內(nèi)提供平滑、連續(xù)的姿態(tài)與位移估計，彌補GNSS失效時的定位盲區(qū)。但IMU本身存在累積誤差問題，加速度積分得到速度、位置時，誤差隨時間呈二次方增長。因此，自動駕駛系統(tǒng)通過濾波器(如擴展卡爾曼濾波EKF、無跡卡爾曼濾波UKF或基于因子圖的平差)將GNSS與IMU數(shù)據(jù)融合，實現(xiàn)實時校正與狀態(tài)估計，使定位既具有GNSS的全局參考，又具備IMU的高頻動態(tài)響應能力。

　　激光雷達(LiDAR)SLAM技術(shù)

　　LiDAR能夠獲取高精度的三維點云，描繪周圍環(huán)境的幾何特征，并對點云序列進行配準，實現(xiàn)基于激光的同時定位與地圖構(gòu)建(LiDAR SLAM)。常見算法包括LOAM(LiDAR Odometry and Mapping)、Cartographer和FAST-LIO等。它們通過點云特征提取(如平面、棱線特征)和匹配，將新一幀點云與已有地圖或局部子地圖進行位姿估計，并將高置信度位姿作為優(yōu)化約束，不斷更新車輛位姿與地圖。LiDAR SLAM具有抗光照變化、強抗干擾的優(yōu)勢，能夠在GNSS失效或視覺條件不佳的環(huán)境中持續(xù)定位。但其計算量大、對點云質(zhì)量和環(huán)境特征豐富度有較高要求，需要與其他傳感器協(xié)同使用以保證魯棒性。

　　視覺慣導與視覺里程計

　　攝像頭具有成本低、分辨率高、信息量豐富的特點，可用于車道線識別、交通標志檢測、物體識別等場景感知，同時通過視覺里程計(VO)或視覺慣性里程計(VIO)實現(xiàn)位姿估計。VO方法基于兩幀或多幀圖像特征匹配(如SIFT、ORB、SuperPoint)，求解相對運動;VIO進一步結(jié)合IMU數(shù)據(jù)，通過濾波或優(yōu)化框架(如MSCKF、VINS-Mono)，提高估計精度與穩(wěn)定性。視覺定位在特征稠密、紋理豐富的場景下精度較高，但易受光照變化、雨霧天氣等因素影響。未來還可結(jié)合深度學習，利用語義特征輔助定位，提高在相似環(huán)境下的魯棒性。

　　高精度地圖與定位

　　高精度地圖(HD Map)是自動駕駛定位的重要先驗，通常包括厘米級精度的車道線中心線、路緣石、坑洞、交通標志、信號燈位置等幾何與語義信息。車輛在定位時，將實時傳感器感知的環(huán)境特征與地圖要素進行匹配，通過ICP(Iterative Closest Point)、NDT(Normal Distribution Transform)等方法，計算當前車身位姿。高精度地圖一方面可以彌補傳感器數(shù)據(jù)不足，另一方面還可提供冗余校驗，當多源傳感器出現(xiàn)異常時，定位系統(tǒng)依然有可靠依據(jù)。但高精度地圖的構(gòu)建與更新成本較高，需要專業(yè)測繪設備和定期維護。

　　多傳感器融合算法

　　在自動駕駛定位系統(tǒng)中，多傳感器融合是核心。最常用的方法包括擴展卡爾曼濾波(EKF)、無跡卡爾曼濾波(UKF)、粒子濾波(PF)以及基于因子圖的優(yōu)化(如g2o、GTSAM)。EKF類方法適合實時性要求高的場景，而因子圖優(yōu)化能更好地處理非線性、多模態(tài)信息，并支持后端批量優(yōu)化。融合框架通常分為前端(測量預處理、特征提取與匹配)和后端(狀態(tài)估計與優(yōu)化)兩部分。前端對傳感器數(shù)據(jù)進行濾波、去噪、時空對齊，并提取關(guān)鍵特征;后端以融合算法為核心，將各傳感器的觀測值、車輛運動模型、地圖先驗融入最優(yōu)化問題，通過稀疏線性求解器不斷迭代，得到全局一致的最優(yōu)位姿。

　　挑戰(zhàn)及展望

　　盡管當前定位技術(shù)已能滿足大多數(shù)城市與高速公路場景，但在極端惡劣天氣(暴雪、濃霧)、地下停車場、高層建筑密集區(qū)等“GNSS陰影區(qū)”，多傳感器融合仍面臨信號遮擋、傳感器失效、計算資源受限等挑戰(zhàn)。未來，隨著5G/6G網(wǎng)絡、車聯(lián)網(wǎng)(V2X)、超寬帶(UWB)等通訊技術(shù)的發(fā)展，可實現(xiàn)車車與車路協(xié)同定位，進一步提升定位精度與魯棒性。自監(jiān)督與強化學習等人工智能技術(shù)在SLAM與定位中的應用，還將助力傳感器數(shù)據(jù)的智能融合與誤差自適應校正。未來，自動駕駛車輛定位必將向著更高精度、更強魯棒性、更低成本的方向演進，為智能交通和無人駕駛的大規(guī)模商業(yè)化奠定堅實基礎。