引言 | 「高精地图」之外，还要有「高精定位」

上期我们聊到了高精度地图在自动驾驶中的作用，简单说它扮演了侦查员、领航员和裁判员。

而相比于多重身份的高精度地图，我们今天聊的“高精度定位”更专一，因为它只专注解决“我在哪里？”这个问题。

解决“我在哪里？”，看似目的简单却意义重大。就现今的智力水平看，自动驾驶汽车像孩子一样，还处在从爬到走的阶段。

▲即便精度高达20cm或更高的地图被建立出来，这张地图中的主角——移动的汽车，它在哪里才是一切得以正常运转的根基，如果迷失在地图中，一切努力都会成为泡影。

我们知道这个年龄段的孩子对位置信息的处理还处在初级水平，特别是对距离的把握很弱。比如他们觉得够得着的东西，往往要比想象中远。这对应到汽车上就是很难实现精准定位（至少是米级）。

一、单一的GPS定位不靠谱

一听到定位，首先想到的就是车载GPS导航系统，这也是现今汽车广为使用的一项配置。

简单说它是利用内置的GPS天线，接收来自高挂在天上的24颗GPS卫星中的至少3颗所传递的数据信息，结合储存在车载导航仪内的电子地图，相互匹配以获得准确的定位信息。

传统的GPS的优点是能够实现低成本定位，作为以人驾驶的汽车而言，这道辅助信息是够用的。不过民用GPS一般十米左右的定位精度，很难让人相信它能把自动驾驶汽车安全送达目的地。

▲通过传统的GPS体验告诉我们，在自动驾驶中它还不能独当一面。

除定位精度不够外，传统的GPS还有诸多硬伤：

二、GPS+IMU是主流方案的基础

IMU全称Inertial measurement unit，是一种惯性测量手段，简单说它是利用测量加速度和旋转速度并辅助以算法，来获得准确定位。这项技术的最大优势在于更新频率比较高，一般可达到1KHz，相当于GPS更新频率的100倍。

不过IMU并不是万能的，准确说它属于一种准确度很高的实时定位技术，不擅于长时定位。为什么说是实时定位，是因为它在运动过程中存在位移误差、比例误差以及背景白噪声误差，而且这些误差还会不断累积。

这有点像我们在雪地里走直线，每一步迈出去相比前一步脚印很直，不过当我们转过身去看，其实已经走弯了。 

为了弥补IMU的缺点，GPS又被厂家们考虑进来。要知道GPS虽然更新频率较低，但在长时间定位上不会出现误差累积。GPS+IMU的组合方案很好的实现了优势互补，可以为车辆定位提供既准确又足够实时的位置更新。

▲准确说还需要带上路面基站，它能用来增强信号、消除误差等。即高精度的差分GPS+惯导IMU+地面基站的组合是现今的主流方法。

在导航方面，通用Super Cruise和特斯拉 Autopilot 1.0都使用了高精度GPS和IMU惯性测量单元来帮助定位，只不过通用在此基础上还加入了高精度地图强化真实定位效果。

通用此前称，他们的的GPS定位精度是传统GPS的4~8倍，可以达到2米。一般高速公路车道宽度为3.75米，GPS提供的2米精度虽然不算完美，但作为第一道保险是够用的。不过关于IMU惯性测量单元在其中的权重，现今公布的不多，更详细的技术信息有待挖掘。

▲双方明显的差异点在于地图，现今Autopilot还是用的普通电子导航地图，而Super Cruise则使用的是高精度地图。 

《要打败特斯拉Autopilot，首先你得有一套高精度地图》中，车聚君有提到高德被通用选中，为凯迪拉克Super Cruise提供高精度地图。现在，我们能从另一角度解释他们达成合作的原因。

文中我们提到高德在更早前已经宣布与千寻位置展开合作，希望以此达到高精度地图和高精度定位的双重效果。所以除了地图水平高之外，通用可能也看重了高德在定位技术上的积累。

▲相比传统的GPS单点定位（精度10米级），千寻位置能达到分米级甚至厘米级的水准。一个重要原因是，其地基增强系统（目前全国覆盖了1450个基站）可以将卫星发过来的信息误差进行修改，使定位更加准确。

更重要的是，这项积累与通用当前的定位方案是一致的（GPS+IMU+地基增强系统）。

三、感知设备也能被用来定位

既然感知设备起到的是“人眼”的作用，那它自然也能帮助定位。以特斯拉Autopilot 2.0为例，其最大的亮点是遍布车身的8个摄像头中，至少有一个可实现高精度自定位，这也是Autopilot两个版本之间的一大区别点。

不同于Autopilot 1.0版本“GPS+IMU”方案，Autopilot 2.0的高精度定位十分依仗感知设备。车聚君推测它的工作方式是：特斯拉通过车载的摄像头获取高精度自定位，再结合其独家的「历史轨迹」信息，最终确认精准位置。

▲“感知设备+历史轨迹”的方案不是说GPS就没用了，只是GPS的高精度要求没那么迫切了。

为什么它不用高精地图呢？

特斯拉中国团队今年一月曾回复车聚君，他们目前没有高精地图的安排。那它是如何获得可媲美高精地图的精准定位呢？

影子模式（shadow-mode），可以让特斯拉随时搜集车主真实的运行数据。该模式在系统后台动行，不影响车主正常驾驶，亦不需要开启和关闭。据报道，在2016年底时特斯拉已经收集到了35亿英里的数据，车聚君推测目前应有60亿英里－－即100亿公里的累计里程。

这高达100亿公里的「历史轨迹」，相当于一个人工采集形成的活地图，某种程度上可以起到「高精地图」的作用。再结合Autopilot 2.0上完备的即时感知设备，特斯拉正在用一种“吃独食”的方式进行「精准定位」。

至于，特斯拉使用哪一款摄像头实现「即时精准定位」的功能，车聚君现在还并不知晓。因为传统的2D单目摄像头、主动光深度摄像头（3D）、双目摄像头都是能派上用场的。

与特斯拉Autopilot 2.0类似，Google自驾车子公司Waymo也是希望通过感知设备自主构建三维地图，覆盖人行道、路牌、交通灯等细节信息，并将传感器实时采集的道路信息数据与预先构建的地图交叉比对，实现精准定位。

四、感知设备会在将来派上大用场

虽然现今高精度的GPS+IMU+地面基站的组合被多数厂家青睐，不过在未来，感知设备会派上大用场。

原因很简单粗暴，因为这个组合的成本十分高昂，比如为了解决GPS精度不够等的问题，地面基站的建设量需求很大。城市道路尚且能满足，那相对偏远的郊区呢？

可以说感知设备的加入，并不一定能获得更精确更稳定的位置信息，不过一定能降低成本。因为它并不十分依赖独立的硬件，而是重算法。

关于感知设备在自动驾驶定位上的作用，车聚君简单分析了下他们的优缺点。

五、沃尔沃的一项奇特的定位方案

早在2014年，沃尔沃的科研团队提出了一个通过磁场道路帮助车辆实现精准定位的方案，他们在瑞典哥德堡城外的试车场修建了一条100米长的试车道，沿路面下方200mm深度，铺设了椭圆磁铁阵列（40mm×15mm），同时汽车上也装配了多个磁场感应器以配合定位。

沃尔沃安全防范技术攻关组组长Jonas Ekmark表示，“路面上铺设磁场犹如形成一道无形的铁轨，定位误差低于一分米。我们先后针对不同车速进行了测试，测试结果令人振奋。”

显然这条无形的“铁轨”成本会相当高昂，因为四年过去了，这项技术此后并没有进一步深入，这也说明再完美的技术如果不能压低成本，那也白搭。也正是基于此，车聚君更加相信感知设备在自动驾驶定位上的广阔前景。

车聚小结

以上我们介绍了自动驾驶汽车是如何实现定位的，其实这只不过是冰山一角。比如在GPS+IMU方案下，我们可以再进一步加以延伸，加上感知设备。而感知设备的种类又有多项，多种感知设备相互结合来提供位置辅助信息也并非不可能。

这种复杂的结合方式，我们习惯给它起一个时髦的名字——冗余/鲁棒性。大概的意思是说，希望通过尽可能多的备选方案，以防止意外发生。

再对比了google、特斯拉、通用等技术方案的不同后，我们来总结下这些主流的定位技术方案。

▲以上信息仅为基础方案，出于冗余目的，细节方案还有待进一步考证。

从技术脉络看，已经投产的自动驾驶方案多数集中在GPS+IMU（为基础）上，而代表未来的一些自动驾驶方案，则更青睐高精度地图+感知设备的结合。

最后，由于细节技术的不透明性，我们这里提到的信息可能存在一些纰漏，还请相关专业人士多多留言，给大家还原一个更精准的自动驾驶位置定位手段。

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