隧道导航是自动驾驶系统在隧道环境中实现精确定位与路径规划的专项技术。由于隧道环境的特殊性——卫星信号遮蔽、光照条件突变、参照物单一等特点，传统依赖GNSS的导航方式在此类场景中往往失效。隧道导航通常采用多传感器融合方案，结合惯性导航系统（INS）、激光雷达（LiDAR）、视觉里程计（VO）以及预置的高精度语义地图，通过特征匹配与航位推算实现连续定位。部分先进系统还会利用隧道侧壁的反光标识或预埋信标作为辅助定位基准。
对于AI产品经理而言，隧道导航的落地需重点关注传感器冗余设计、定位算法鲁棒性，以及高精地图的实时更新机制。当前主流方案倾向于采用紧耦合的激光-视觉融合架构，例如将点云特征与隧道内结构化特征（如照明灯具、应急标识）进行关联匹配。值得注意的是，隧道场景的封闭性反而为基于V2X的协同定位提供了理想环境，通过车-路设备间的通信补偿单一车辆的感知局限。随着5G-R技术标准的推进，未来隧道导航可能演变为「全域高精定位+局部特征校验」的混合范式。