INS紧耦合（Tightly Coupled INS）是惯性导航系统（Inertial Navigation System）与外部传感器（如GNSS、视觉或雷达）深度融合的一种导航架构。与传统松耦合方案不同，紧耦合将原始传感器数据（如GNSS伪距、多普勒观测值）直接与惯性测量单元（IMU）数据进行联合滤波处理，通过卡尔曼滤波等算法实现更高精度的状态估计。这种架构能有效应对卫星信号遮挡等复杂环境，在GNSS信号质量较差时仍能保持稳定的导航输出。
在自动驾驶领域，INS紧耦合技术显著提升了定位系统的鲁棒性。当车辆行驶在高楼林立的城市峡谷或隧道场景时，传统GNSS定位可能出现信号丢失或多路径效应，而紧耦合方案通过IMU的短期高精度惯性推算与原始观测值的深度融合，能够维持厘米级定位精度。特斯拉、Waymo等厂商的自动驾驶系统都采用了不同形式的紧耦合方案，这种技术已成为高精度定位模块的核心实现方式之一。