汽车定位在自动驾驶中起到至关重要的关键作用。
首先，自动驾驶车辆行驶的第一步就是要知道自己的位置，定位精度要求误差不超过 10 厘米，不然容易发生剐蹭、碰撞。自动驾驶级别越高，对定位技术的需求越强。
目前常见的定位技术包括特斯拉使用的纯视觉技术，将图像处理和机器学习结合来了解周围环境。大多数车企采用的是高精地图定位，利用激光雷达制作高精地图，通过激光点云融合技术扫描，返回场景分布点。
实现高精定位是自动驾驶汽车路径规划的前提条件。自动驾驶汽车的定位技术有多种，比如 GNSS（全球导航卫星系统），通过三角测量原理，使用多颗卫星传送地标与车辆之间的距离来确定车辆位置。
还有 RTK（实时运动定位），需要在地面建立基站，基站将已知的地面位置与 GPS 测量位置的偏差传递给其他 GPS 接收器来减小误差，能将定位误差限定在 10 厘米以内，但存在高楼等障碍物阻挡信号和更新频率低的问题。
惯性导航则是根据车辆的初始位置、速度、加速度等计算当前位置，但运动误差会随时间增加，所以要结合 GPS 来弥补缺陷。
此外，激光雷达定位通过点云匹配将传感器检测数据与高精地图连续匹配，确定车辆位置和行驶方向，有多种算法，如 ICP 等。滤波算法可消除冗余信息，找到最可能的车辆位置。视觉定位虽图像数据易获得，但缺乏三维信息且依赖三维地图，常与其他传感器数据结合。
红旗自动驾驶采用五源融合高精定位技术架构，以惯性测量单元为主的航位推算高频输出，GNSS+RTK 数据修正全局位置，摄像头、激光雷达感知信息和高精地图匹配定位覆盖遮挡场景。
总之，汽车定位技术多样，各有优缺点，不断发展和融合，以实现更精准、可靠的自动驾驶定位。
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