自動駕駛已成為汽車行業發展的確定性趨勢，其最大的意義在於 解放駕駛員的雙手，帶來人類空間意義首次的無縫連接。
自動駕駛的三個核心問 題是：在哪裡？去哪裡？如何去？
當中，定位系統在自動駕駛中專注於解決“在哪裡？”這個問題。
自動駕駛主要的三種定位技術
自動駕駛獲得定位的技術方法通常有 3 種：
1. 基於信號的定位：以通過全球衛星 GNSS 的衛星信號進行定位的技術 為代表，其他還包括使用 WIFI，FM 微波等信號獲取信息等技術；
2. 環境特徵匹配：基於視覺或激光雷達定位，用觀測到的特徵和數據庫 裡的語義地圖或特徵地圖進行匹配，得到車輛的位置和姿態；
3. 慣性定位: 依靠慣性傳感器獲得加速度和角速度信息，通過推算獲得 當前的位置和方位的定位技術。
百度阿波羅使用了三種定位技術 資料來源：百度阿波羅，基業常青
1.GNSS 定位
GNSS 定位技術是比較成熟的常用技術。GNSS 是使用三角定位法，通過 3 顆以上的衛星，可以準確地定位地球表面的任一位置。
GNSS定位技術原理 資料來源：National geographic，基業常青
自動駕駛通常使用實時動態技術(RTK)獲得較高精度的定位。 ?
首先需要在地面上建基站（Base Station，基站建立時，可得到基站的經緯度等精確位置信息。
當基站的 GNSS 接收機與車載 GNSS 接收機相距<30km>
根據基站的精確位置和信號傳播的時間，反推此時的信號傳播誤差，之後利用該誤差修正車載的 GNSS 信號，即可降低雲層、天氣等對信號傳輸的 影響，從而實現高精度(分米甚至釐米級)的定位。
GNSS-RTK 定位原理圖 資料來源：，基業常青
GNSS-RTK 技術的定位結果精度較高且穩定，目前已廣泛應用於自動駕 駛導航系統中， 但該方法也有比較明顯的缺陷——依賴衛星信號。定位成功 至少需三顆可見衛星，然而在實際的運行環境中，例如城市峽谷，由於多路徑 效應、衛星信號被遮擋等原因，會使可見星數目不足，這種情況將影響 GNSSRTK 定位和測速的精確性以及其可靠性。
2．環境特徵匹配定位
使用攝像頭和激光雷達等傳感器，獲取周圍環境信息，經過處理後也可 以獲得定位信息。
環境特徵匹配定位原理圖 資料來源：基業常青
以激光定位為例，激光點雲定位一般先通過激光雷達，獲取車上的實時 點雲，獲得目標空間分佈和目標表面特性的海量點集合。經過處理後的點雲 數據與預先製作的地圖進行匹配，最終得到車輛的距離、角度和邊界信息。
3．慣性定位
從慣性傳感器（包含加速度計和陀螺儀）得到每一刻的加速度和角速度， 通過時間積分，得到速度和角度，再通過空間累加，就可以推算出實時的位 置。
慣性定位原理示意圖 資料來源：導遠科技，基業常青
這三種定位方法各有優劣。其中，慣性導航定位可保證不受外界信息影響， 在任何時刻以高頻次輸出車輛運動參數，為決策中心提供連續的車輛位置、 姿態信息，具有任何傳感器都無法比擬的優勢。慣性導航系統是高精定位中必不可少的關鍵部件。
而自動駕駛定位系統的最核心關鍵詞是高精度。高精定位能夠實現極端 天氣和環境下的車道級定位、高精度定位要能實現感知信息的時空同步、 降低自動駕駛系統運算力要求、降低系統複雜度、有利於實現 V2X 應用及 自動駕駛的安全性和舒適性。
三種定位方式的優點和缺點 資料來源：基業常青
慣性導航系統是自動駕駛中必不可少的關鍵部件
慣性導航在自動駕駛定位系統中具有不可替代性。慣導具有輸出信息不 間斷、不受外界干擾等獨特優勢，可保證在任何時刻以高頻次輸出車輛運動 參數，為決策中心提供連續的車輛位置、姿態信息，這是任何傳感器都無法比 擬的。
慣性導航系統是唯一可以輸出完備的六自由度數據的設備，慣導能夠 計算 x, y, z 三個維度的平動量（位置、速度、加速度）和轉動量（角度、角速 度），並可以通過觀測模型，推測其他傳感器狀態的測量值，再用預測值和測 量值的差用於加權濾波。若要獲得實時的姿態角、方位角、速度和位置，慣導是唯一的選擇。
慣性導航的數據更新頻率更高，可以提供高頻率的定位結果輸出。攝 像頭的幀率一般是 30Hz，時間不確定性為 33ms；GNSS 延遲一般是 100-200ms； 而慣導預測狀態的延遲最短只有幾 ms，因此可以用慣導估算並補償其他傳感 器的延遲，實現全局同步。
在車輛行駛的時候，GNSS 的延遲是 100ms，攝像頭拍攝環境目標時，圖 像實際位置和 GNSS 報告的位置將會出現不一致，假設汽車時速 120km/h， 100ms 的延遲意味著 3.3 米的距離的延遲，此時地圖和目標識別的精度再高也 失去意義。而如果使用組合慣導，位置的延遲將約為 2.5ms，由此導致的誤差 僅為 0.08m，更能夠保證行車的安全性。
GNSS+IMU 的融合原理示意圖 資料來源：知乎（ID：陳光），基業常青
慣性導航是定位信息的融合中心，融合激光雷達、攝像頭、車身系統 的信息。在 L3 及更高級別的自動駕駛汽車中，將引入更多的傳感器來支撐系 統的功能，慣導系統是所有定位技術中最容易實現與其他傳感器提供的定位 信息進行融合的主體，作為定位信息融合的中心，將視覺傳感器、雷達、激光 雷達、車身系統信息進行更深層次的融合，為決策層提供精確可靠的連續的 車輛位置、姿態的信息。
慣導系統作為定位信息中心融合其他模塊提供的定位信息 資料來源：基業常青
目前，GNSS+IMU 構成的組合導航系統（INS）是主流的定位系統方案。
慣性導航系統與衛星定位所得的車輛初始點結合，可以得到實時的精確 定位。慣導系統原理是是通過加速度的二次積分，得到相對的位移變量。但僅 依靠慣導，無法獲得車輛的絕對位置，因此必須加入 GNSS 所得的車輛初始 點信息，即通過原始參照點+相對位移的方法，共同實現既準確又足夠實時的 位置更新。
GNSS+IMU 定位系統示意圖
資料來源：導遠科技，基業常青
