自动驾驶汽车如何确定自身位置与车道
人类在驾驶时，通常只需查看导航、观察车道线和听取提示，便能判断当前处于哪条道路或车道。相较之下，自动驾驶车辆虽拥有更丰富的“感官”与更强的计算能力，但在实现车道级定位时仍面临诸多挑战。这项任务不仅要求精准度达到米级甚至分米级，还需在各种复杂环境下保持稳定与连续。
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自动驾驶车辆如何感知环境
要实现精准定位，自动驾驶车辆首先需要感知周围环境。其“感官”系统通常包括卫星定位系统、惯性测量单元（IMU）、车速传感器、摄像头及激光雷达等多种传感器。这些设备各有优劣，通过融合使用，可实现更可靠的位置识别。
卫星定位系统如GPS、北斗和GLONASS，提供车辆的经纬度和高度信息。尽管其基本精度可达几米，但若要满足车道级定位（小于1米），还需借助差分技术、实时动态定位（RTK）或星基增强系统，将精度提升至亚米或分米级别。然而，这些技术易受信号遮挡、多路径干扰和基站覆盖限制，尤其在城市高楼、隧道或立交桥下，精度可能大幅下降。
惯性测量单元通过加速度计和陀螺仪提供实时姿态与加速度数据，响应速度快但存在长期漂移问题。车轮里程计虽然能提供行驶距离信息，但轮胎打滑或磨损会影响其可靠性。
摄像头在识别车道线、交通标志及周围车辆等方面发挥关键作用，尤其在光线良好的环境下能提供丰富的语义信息。然而，其性能受雨雪、雾霾及污渍影响较大。激光雷达则通过三维点云数据提供高精度环境建模，具备不受光照影响的优点，但在恶劣天气中点云质量也会下降。
传感器融合与滤波：从不确定性中提取最优位姿
为了将各类传感器数据整合为可靠的位置估计，自动驾驶系统通常采用卡尔曼滤波、粒子滤波及现代机器学习方法进行融合。每种传感器提供一个估计值及其不确定性，通过状态空间模型和观测模型，系统能够融合这些信息，输出一个最优的位姿估计。
扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）是常用方案，用于融合IMU和轮速计的高频短期数据与GPS的低频绝对信息。这样既能校正IMU的漂移，又能在GPS信号丢失时维持短期稳定性。粒子滤波则广泛用于地图匹配问题，尤其适合非线性和非高斯噪声的场景。
现代系统常采用分层融合架构：底层依赖IMU进行即时状态更新，中层结合里程计与视觉/激光里程信息提供短期约束，高层则利用GPS或地图匹配进行全局校准。
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时间同步和空间标定也是关键因素。传感器数据需统一时间戳以避免融合偏差。空间标定则需精确确定各传感器在车体坐标系中的位置与朝向。为保证精度，系统通常采用PPS信号或PTP网络时间协议实现时间同步，通过标定板或点云配准完成空间标定。
此外，不确定性管理至关重要。融合算法不仅输出最优估计，还需提供置信度或协方差。在定位置信度较低时，车辆应采取保守策略，如降低速度、增加跟车距离或增强环境感知。
高精地图与车道匹配
卫星与惯性导航可将车辆定位至道路网络的大概位置，但要精确到车道，还需依赖高精地图与地图匹配技术。高精地图包含车道中心线、车道边界、交通标志等厘米级精度的信息，为车辆提供道路结构的精确描述。
地图匹配方法多样，激光雷达常用ICP或NDT算法进行点云配准，从而修正车辆位姿。视觉匹配则基于摄像头捕捉的路缘、地标等与地图中语义信息进行比对。当前主流方案中也引入深度学习方法，以增强特征提取的鲁棒性。
车道线的实时检测与跟踪同样重要。摄像头可检测车道线，并通过多帧跟踪算法估计车辆的横向偏差和航向角误差。激光雷达则通过点云地面结构辅助车道边界识别。最终通过将检测结果与高精地图中的车道线进行匹配，车辆可明确“当前在哪个车道，处于车道内的哪个位置”。
值得注意的是，地图并非完全可靠。当道路施工、标线损坏或临时管制发生时，地图与现实环境可能出现偏差。因此，定位系统需具备检测地图一致性并进行动态调整的能力。
无地图或地图不匹配时的处理策略
在地图缺失或失配的情况下，自动驾驶系统需依赖其他手段进行定位。例如，视觉/激光SLAM（即时定位与地图构建）、视觉里程计及基于学习的方法可用于场景识别与重定位。
SLAM通过同时估计位姿并构建环境地图，减少误差累积，提高轨迹一致性。视觉里程计通过跟踪帧间特征点估算相对位移，结合IMU可提供短时高精度数据。激光里程计则通过点云配准提供抗光照变化的能力，但在点云稀疏或遮挡严重时效果受限。
为应对不确定性，系统通常设计冗余方案。即使GPS失效，IMU和里程计仍可维持短期定位；即便摄像头受限，激光雷达仍能提供结构信息；即便激光雷达失效，视觉与地图信息仍可辅助定位。
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除硬件冗余，软件层面也需具备冗余机制。当全局匹配失败时，系统进入“退化模式”，要求车辆减速、增大横向安全区间、启用保守轨迹规划或提示人工接管。在完全无人驾驶场景中，车辆则应缓慢驶离主路，进入安全停靠区，等待定位恢复。
定位是决策与控制的基础
定位并非自动驾驶的最终目标，而是支撑车辆决策与控制的关键输入。定位系统提供的车道参考、车道可用性、交通法规相关标注等信息，将用于路径规划模块。该模块需要知道车辆在车道内的具体位置及未来几米到数百米的车道结构，以执行变道、超车或转弯等操作。
结语
自动驾驶车辆确定自身车道看似简单，实则涉及卫星定位、惯性导航、视觉与激光感知、高精地图、实时滤波与地图匹配、传感器冗余、时间与空间同步，以及多重容错策略。这些模块如乐队中的各种乐器，各自发挥作用，又必须协调一致，才能实现自动驾驶的稳定与安全。
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原文标题：自动驾驶汽车如何确定自己的位置和所在车道？