自动驾驶汽车如何确定自身位置与车道
自动驾驶技术的实现依赖于车辆对周围环境的精确感知与自身位置的持续追踪。尽管人类驾驶员凭直觉就能完成这一任务，但对自动驾驶系统而言，实现毫米级甚至厘米级的定位精度，并在各种复杂环境下保持稳定性与可靠性，是一项极具挑战性的工程。
自动驾驶汽车如何感知世界？
要实现精准定位，车辆首先需要借助多种传感器来获取环境信息。现代自动驾驶系统通常配备卫星定位系统、惯性测量单元（IMU）、车速传感器、摄像头与激光雷达等。每种传感器都有其独特优势与局限，因此系统设计中通常采用多传感器融合策略，以实现更全面、准确的感知。
卫星定位系统（如GPS、北斗、GLONASS）能够提供车辆的大致位置信息，精度可达数米。然而，要实现车道级别的定位（小于1米），还需要采用差分定位、实时动态定位（RTK）或星基增强系统（SBAS）等技术，将定位误差控制在亚米甚至分米级。不过，这类技术对信号遮挡、多路径反射和基站覆盖依赖较强，在隧道、城市峡谷或立交桥下等复杂环境中，定位精度可能显著下降。
惯性测量单元（IMU）包含加速度计和陀螺仪，能够提供车辆的短时间运动状态，如加速度与姿态变化。IMU的响应速度快，短期稳定性好，但长时间运行后会产生漂移。车轮里程计或车速传感器则通过轮速来估算车辆行驶距离，但受轮胎打滑或尺寸误差影响，其定位结果可能存在偏差。
摄像头能够识别车道线、交通标志、路缘与周围车辆，是判断车辆所处车道的关键传感器之一。它在光照条件良好的情况下能提供丰富的语义信息，但在雨雪、雾霾或污损的环境中性能会受到限制。激光雷达（LiDAR）则通过发射激光并测量反射时间，构建高精度的三维点云，用于道路几何特征识别或与高精地图匹配。激光雷达不受光线影响，但在极端天气下点云质量也可能下降。
传感器融合与滤波：将复杂信息转化为可靠定位
要将上述传感器的输出整合为一个精确的位姿估计，系统通常采用卡尔曼滤波、粒子滤波或基于机器学习的融合算法。这些算法能够结合各传感器的估计值及其不确定性，通过状态空间与观测模型，输出最优的、带协方差的定位结果。
扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）常用于融合IMU与轮速计的高频短期信息与GPS的低频绝对信息。这有助于在GPS可用时校正IMU漂移，在信号丢失时维持短期定位精度。粒子滤波（蒙特卡洛定位）则广泛应用于地图匹配场景，特别适合处理非线性和非高斯噪声。
现代自动驾驶系统通常采用分层融合架构，底层依赖高频IMU进行即时状态更新，中层利用里程计、视觉里程或激光里程提供短期约束，高层则通过GPS或地图匹配进行周期性全局校准。为确保融合精度，系统还必须进行严格的时间同步（如PPS、PTP）和空间标定（如标定板、点云配准），避免因时间或空间错位导致的误差。
在处理不确定性方面，融合算法不仅要输出最优估计值，还需提供置信度或协方差信息。这一信息对上层决策系统至关重要，当定位不确定性升高时，车辆可采取保守策略，如降低速度、加大跟车距离或增强感知。
地图与定位：从道路到车道
尽管卫星定位与惯性导航可将车辆定位到路网级别的位置，但要精确到车道，仍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、边界、路缘、斑马线、交通标志和路面几何信息，精度通常可达厘米级。通过将实时感知数据与高精地图匹配，系统可实现车道级的精确定位。
激光雷达点云匹配通常采用迭代最近点（ICP）或正态分布变换（NDT）算法，将当前扫描数据与地图点云对齐，从而修正车辆姿态。视觉方法则利用摄像头捕捉的路面特征（如路缘、地面标志等）与地图中的视觉标记进行匹配。近年来，深度学习也被用于提取更鲁棒的特征描述子，进一步提升匹配精度。
此外，车道线检测也是车道定位的重要环节。摄像头通过图像处理与多帧跟踪算法，可稳定估计车辆相对于车道中心的横向偏移与航向角。在某些场景下，激光雷达也能通过点云的地面与路缘高度差辅助判断车道边界。将检测到的车道线与地图匹配后，系统即可明确车辆在车道中的具体位置。
值得注意的是，高精地图并非绝对可靠。道路施工、临时交通管制或车道标线老化都可能导致地图信息过时。因此，系统还需具备检测地图与现实一致性并及时调整策略的能力。
地图缺失或失配时的应对策略
当高精地图不可用或与现实不符时，自动驾驶系统可采用SLAM（即时定位与地图构建）、视觉里程计或基于学习的场景识别技术来维持定位。
SLAM技术通过实时构建环境地图并估计自身位姿，再结合回环检测减少误差，生成更一致的轨迹和局部地图。视觉里程计通过跟踪连续图像帧中的特征点或光流，可估计车辆的相对运动。它结合IMU数据后，可在短时间内维持较高定位精度，适用于地图缺失或GPS信号丢失的情况。
激光里程计则基于连续点云配准，对光照变化不敏感，适用于复杂环境下的短期定位。然而，在点云稀疏或遮挡严重时，其性能也会受到限制。
为了应对传感器失效或信息缺失，系统通常采用多传感器冗余设计。即使GPS信号中断，IMU与里程计仍可维持短期定位；即使摄像头受限，激光雷达仍能提供结构信息；即使激光雷达失效，视觉与地图信息也能提供辅助。
在软件层面，系统需具备降级与容错机制。当全局定位失败时，车辆可进入“降级模式”，通过降低速度、增大横向容错空间、采用保守路径规划或提示人工接管，确保行驶安全。在完全无人值守的场景下，车辆则可能缓慢驶离主路，进入安全停靠区，等待定位恢复。
定位是决策与控制的基础
对于自动驾驶系统而言，定位只是实现自主驾驶的前提条件。定位系统收集到的道路参考线、车道可用性信息以及交通法规相关标注，将作为路径规划模块的重要输入。规划模块需要了解车辆在车道中的具体位置、前方车道拓扑结构，从而执行变道、超车、转弯等驾驶操作。
结语
自动驾驶车辆判断自己在哪个车道，这看似简单的动作，实际上涉及卫星定位、惯性导航、视觉与激光感知、高精地图、实时滤波、地图匹配、传感器冗余、时间与空间同步，以及一系列容错与降级策略的协同运作。这些技术模块如同乐队中的不同乐器，各自负责不同部分，但必须高度协同，才能奏出一曲精准、安全的自动驾驶交响乐。