定位增强是指在自动驾驶系统中,通过融合多种传感器数据和算法手段,提升车辆在复杂环境下的位置估计精度和鲁棒性的技术统称。其核心在于弥补单一定位方式(如GNSS)的局限性,利用惯性测量单元(IMU)、激光雷达、视觉传感器等多源数据,结合高精度地图和SLAM(同步定位与建图)技术,实现厘米级定位精度。尤其在卫星信号受遮挡的城市峡谷、隧道等场景中,定位增强技术能确保自动驾驶车辆持续获得可靠的位置信息。
从产品落地角度看,定位增强系统需平衡计算开销与实时性要求,典型方案如基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的传感器融合框架。现代发展趋势更倾向结合深度学习,例如利用神经网络预测GNSS误差或补偿IMU漂移。值得注意的是,2021年MIT研究人员在《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》发表的论文表明,结合语义信息的视觉定位增强方法可将定位误差降低40%,这为城市复杂场景提供了新思路。