車輛定位是如何實現的？

車輛定位的實現方式有多種。

以特斯拉為代表的企業傾向于視覺 SLAM 定位，其通過置入盡可能多的視覺傳感器，將圖像處理和機器學習結合，讓車輛實時了解周圍環境，不依賴預先錄制的地圖。使用這種方式的自動駕駛車輛主要配備單目、雙目或 RGBD 等傳感器，在未知環境中出發，通過觀測自身位置、姿態和運動軌跡，并增量式構建地圖，實現定位和建圖的相輔相成。

通用、奔馳、福特等則看好高精地圖定位，通過激光雷達或 GPS 預先制作高精地圖。激光雷達能提供車輛與障礙物的距離信息，常見的有 SICK、Velodyne、Rplidar 等。制作高精地圖可采用基于點云融合的算法或基于差分 GPS 和慣導的方法。這類車輛依賴預先記錄好的 3D 高分辨率地圖，與自身獲取的周邊環境信息比對，在地圖涵蓋區域內實現自動駕駛，但存在數據處理量大、成本高和地圖實時更新等問題。

以大眾為代表的車聯網定位，關注讓環境為自動駕駛汽車服務。車輛通過 GPS、RFID、傳感器、攝像頭圖像處理等裝置采集自身環境和狀態信息，在交互網絡中實現位置信息共享。車聯網定位技術通過合理部署在城市交通道路周邊的 RSU，利用無線測距技術實現實時定位。

此外，還有慣性導航定位。慣性導航系統通過慣性測量單元采集車輛運動數據，結合慣性定位算法實現連續三維定位和姿態檢測。慣性測量單元由加速度計和陀螺儀組成，分別負責測量線性運動和旋轉運動。加速度計基于牛頓第二定律工作，通過測量力推算加速度，可檢測線性運動和計算速度位移。陀螺儀利用角動量守恒原理測量角速度，用于姿態感知和角速度檢測。二者結合能提供全面運動信息，還可與其他傳感器數據融合。慣性導航系統依靠航跡推算法和坐標轉換提供位置、速度和姿態信息，但存在隨機誤差和固定誤差，會隨時間累積。其應用類型包括純慣性導航系統和輔助慣性導航系統，選型時要考慮傳感器精度、數據融合能力、系統體積與功耗等。在自動駕駛、無人機、機器人等領域都有廣泛應用。

（圖/文/攝：太平洋汽車 整理于互聯網）