新能源汽車(chē)智駕系統(tǒng)主要依靠多傳感器融合實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定位。全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）能提供基礎(chǔ)定位，但有誤差，可通過(guò)差分等技術(shù)提升精度；慣性測(cè)量單元（IMU）能短時(shí)間估計(jì)姿態(tài)與位移，不過(guò)存在累積誤差，需與 GNSS 融合校正；激光雷達(dá)（LiDAR）SLAM 技術(shù)可獲取高精度三維點(diǎn)云定位；視覺(jué)慣導(dǎo)與視覺(jué)里程計(jì)借助攝像頭實(shí)現(xiàn)位姿估計(jì)；高精度地圖可提供先驗(yàn)信息。這些技術(shù)各有優(yōu)劣，相互配合達(dá)成精準(zhǔn)定位。

全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS），理論上能夠?qū)崿F(xiàn)米級(jí)定位精度，像我們熟知的GPS、Galileo、北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)等都在此列 。然而，它會(huì)受到多種因素影響而產(chǎn)生誤差，比如信號(hào)遮擋等。為提升精度，常采用差分GNSS或?qū)崟r(shí)動(dòng)態(tài)改正技術(shù)。在一些高樓林立的城市峽谷或隧道等弱覆蓋區(qū)域，就需要其他傳感器來(lái)進(jìn)行補(bǔ)償。

慣性測(cè)量單元（IMU）可以在短時(shí)間內(nèi)提供車(chē)輛的姿態(tài)與位移估計(jì)。不過(guò)，隨著時(shí)間推移，其誤差會(huì)不斷累積。所以通常會(huì)通過(guò)濾波器，將它的數(shù)據(jù)與GNSS數(shù)據(jù)相融合來(lái)進(jìn)行校正，從而更準(zhǔn)確地確定車(chē)輛狀態(tài)。

激光雷達(dá)（LiDAR）SLAM技術(shù)憑借獲取的高精度三維點(diǎn)云，實(shí)現(xiàn)車(chē)輛的定位以及地圖構(gòu)建。它對(duì)光照變化有較強(qiáng)的抵抗能力，但計(jì)算量巨大，對(duì)硬件性能要求高。

視覺(jué)慣導(dǎo)與視覺(jué)里程計(jì)利用攝像頭成本低、信息豐富的特點(diǎn)，通過(guò)視覺(jué)里程計(jì)或視覺(jué)慣性里程計(jì)實(shí)現(xiàn)位姿估計(jì)。可它的穩(wěn)定性易受光照、天氣等因素影響。

高精度地圖則是自動(dòng)駕駛定位重要的先驗(yàn)信息。當(dāng)傳感器數(shù)據(jù)不足時(shí)，它能提供補(bǔ)充，還可進(jìn)行冗余校驗(yàn)。但高精度地圖的構(gòu)建與更新成本高昂。

多傳感器融合算法在其中起到關(guān)鍵作用，常用擴(kuò)展卡爾曼濾波、無(wú)跡卡爾曼濾波、粒子濾波以及基于因子圖的優(yōu)化等方法，分為前端和后端兩部分處理數(shù)據(jù)。

總之，新能源汽車(chē)智駕系統(tǒng)的精準(zhǔn)定位是多種技術(shù)相互協(xié)作的成果。它們各自發(fā)揮優(yōu)勢(shì)，彌補(bǔ)彼此不足，共同為新能源汽車(chē)的智能駕駛提供可靠的位置信息，讓車(chē)輛在復(fù)雜的路況中也能精準(zhǔn)行駛。