[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號(hào)]每次提到自動(dòng)駕駛硬件時(shí)，大家可能第一反應(yīng)想到的是激光雷達(dá)、車載攝像頭、毫米波雷達(dá)等，但想要讓自動(dòng)駕駛車輛實(shí)際落地，有一個(gè)硬件也非常重要，那就是慣性導(dǎo)航系統(tǒng)。在很多討論自動(dòng)駕駛技術(shù)的內(nèi)容中，慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的出場(chǎng)頻次遠(yuǎn)低于激光雷達(dá)、車載攝像頭等硬件，那慣性導(dǎo)航系統(tǒng)到底是個(gè)啥？這個(gè)硬件可以不用嗎？

慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（Inertial Navigation System，INS）是現(xiàn)代自動(dòng)駕駛技術(shù)中的重要組成部分，它通過搭載在車輛上的慣性測(cè)量單元（Inertial Measurement Unit，IMU）來實(shí)時(shí)感知車輛的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，其中包括加速度、角速度等信息，然后經(jīng)過濾波和積分運(yùn)算，推算出車輛的位置、速度和姿態(tài)。對(duì)于自動(dòng)駕駛車輛而言，準(zhǔn)確、可靠的位姿信息不僅關(guān)系到車輛自身的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃與控制，也影響到環(huán)境建圖、障礙物檢測(cè)與避讓等核心功能的實(shí)現(xiàn)。即便在衛(wèi)星導(dǎo)航（GNSS）信號(hào)較為穩(wěn)定的城市開放道路上，慣性導(dǎo)航也能提供高頻率、低時(shí)延的位姿更新；在隧道、地下車庫、深林或高樓林立的“都市峽谷”等GNSS信號(hào)不足或受干擾的環(huán)境中，慣性導(dǎo)航更是不可或缺的導(dǎo)航保障。

慣性測(cè)量單元一般包含三軸加速度計(jì)和三軸陀螺儀。加速度計(jì)負(fù)責(zé)測(cè)量車輛在三個(gè)正交方向上的線性加速度，而陀螺儀則測(cè)量車輛繞三個(gè)軸的角速度。通過對(duì)這些加速度和角速度信號(hào)進(jìn)行積分，可以得到車輛的速度和位移，以及姿態(tài)角（橫滾、俯仰、偏航）。整個(gè)過程無需外部參照，僅依賴自身傳感器，因此具有完全自主、全天候、任意區(qū)域可用的特點(diǎn)。然而，慣性導(dǎo)航也存在一個(gè)固有的問題，由于積分運(yùn)算對(duì)傳感器誤差（如偏置、噪聲、溫漂）非常敏感，隨著時(shí)間的推移，導(dǎo)航解會(huì)產(chǎn)生累積漂移，尤其是在長(zhǎng)時(shí)間、長(zhǎng)距離運(yùn)動(dòng)中更為明顯。

為了克服慣性導(dǎo)航的漂移問題，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)通常會(huì)將INS與其他傳感器深度融合。最常見的是與GNSS進(jìn)行緊耦合（Tightly-Coupled）或松耦合（Loosely-Coupled）融合，將GNSS提供的絕對(duì)定位信息用于修正INS的漂移；同時(shí)，視覺里程計(jì)（Visual Odometry）或激光雷達(dá)里程計(jì)（LiDAR Odometry）也能提供相對(duì)位移信息，通過多傳感器融合算法（如擴(kuò)展卡爾曼濾波、無跡卡爾曼濾波、粒子濾波或者因子圖優(yōu)化等）進(jìn)一步提升導(dǎo)航精度與魯棒性。在復(fù)雜環(huán)境下，當(dāng)GNSS信號(hào)中斷時(shí)，視覺或激光里程計(jì)往往受限于光照、天氣或幾何結(jié)構(gòu)等因素，此時(shí)INS仍能持續(xù)提供高頻位姿測(cè)量，確保車輛在短期內(nèi)不會(huì)丟失對(duì)自身運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的感知。

與INS相輔相成的還有車輪里程計(jì)（Wheel Odometry）。車輪里程計(jì)通過測(cè)量車輪轉(zhuǎn)速來估算車輛行駛距離和速度，但在打滑、爬坡或不平路面時(shí)會(huì)產(chǎn)生較大誤差。通過將INS、GNSS、視覺/激光里程計(jì)與車輪里程計(jì)等多傳感器進(jìn)行融合，實(shí)現(xiàn)多源互補(bǔ)，以充分發(fā)揮各自優(yōu)勢(shì)、彌補(bǔ)單一傳感器的不足。

既然INS有一定的缺陷，且不是主要的感知硬件，那在自動(dòng)駕駛中是否直接取消呢？從理論上講，如果自動(dòng)駕駛車輛始終處于GNSS覆蓋良好、信號(hào)無干擾的開放道路環(huán)境，并且視覺或激光傳感器工作狀態(tài)穩(wěn)定，也可以依賴GNSS定位或里程計(jì)來實(shí)現(xiàn)車輛定位。但在實(shí)際應(yīng)用中，這種理想狀態(tài)幾乎不存在。隧道、橋梁下、地下停車場(chǎng)、高架道路以及城市高樓密集區(qū)域，GNSS信號(hào)往往會(huì)間斷或多徑干擾；夜間、雨雪霧等惡劣天氣條件下，攝像頭和激光雷達(dá)也可能失去可靠的環(huán)境感知能力。此時(shí)，INS作為一種“最后防線”式的自主導(dǎo)航手段，能夠在短時(shí)間內(nèi)維持車輛的安全行駛。因此，完善的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)通常會(huì)將慣性導(dǎo)航視作基礎(chǔ)且不可或缺的模塊。

其實(shí)不同級(jí)別的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)對(duì)慣性導(dǎo)航的依賴程度也有所差異。對(duì)于L2及以下級(jí)別的輔助駕駛系統(tǒng)，車輛主要依賴駕駛員監(jiān)控，慣性導(dǎo)航的精度要求相對(duì)較低，一般低成本的IMU就可以滿足基本需要。而對(duì)于L4/L5全自動(dòng)駕駛，尤其是需要在高速公路、城市復(fù)雜道路自主出行等場(chǎng)景下，系統(tǒng)需要對(duì)車輛的位置、姿態(tài)進(jìn)行精確控制，慣性導(dǎo)航的測(cè)量精度和穩(wěn)定性顯得尤為關(guān)鍵。高精度慣性導(dǎo)航通常需要固態(tài)陀螺儀、硅陀螺、光纖陀螺或振動(dòng)陀螺等高性能傳感器，并配合溫度補(bǔ)償、在線標(biāo)定等技術(shù)，才能在長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行中保持較低的漂移率。

隨著高精度時(shí)鐘技術(shù)和蜂窩網(wǎng)絡(luò)定位（如5G定位）等新興技術(shù)的發(fā)展，一些研究開始探索能否在保證定位精度的同時(shí)，減少對(duì)傳統(tǒng)慣性導(dǎo)航的依賴。5G網(wǎng)絡(luò)定位通過毫米波信號(hào)的時(shí)延和角度測(cè)量，可實(shí)現(xiàn)亞米級(jí)的定位精度，且具備良好的抗干擾能力；高精度時(shí)鐘則有助于改進(jìn)INS的時(shí)間同步和誤差建模。不過，這些新技術(shù)還處于發(fā)展或初步商用階段，覆蓋范圍、成本以及與現(xiàn)有自動(dòng)駕駛平臺(tái)的適配度都尚需進(jìn)一步驗(yàn)證。因此，將INS與GNSS、視覺、激光雷達(dá)、車輪里程計(jì)等多種技術(shù)相融合的方案，仍將是主流的自動(dòng)駕駛定位架構(gòu)。

從系統(tǒng)設(shè)計(jì)角度看，要實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定可靠的慣性導(dǎo)航，需要重點(diǎn)關(guān)注IMU的標(biāo)定與誤差模型建立。傳感器在出廠后需進(jìn)行三軸對(duì)準(zhǔn)、偏置測(cè)量、噪聲譜分析及溫漂標(biāo)定；在車輛運(yùn)行過程中，還需通過在線濾波算法或閉環(huán)控制進(jìn)一步抑制誤差積累。此外，軟件層面要優(yōu)化數(shù)據(jù)采集與融合算法，確保算法計(jì)算的實(shí)時(shí)性和魯棒性；硬件層面則要注意IMU的安裝位置、減振防抖以及電磁兼容等問題，以免車輛自身振動(dòng)或電路干擾對(duì)IMU測(cè)量造成影響。

綜上所述，慣性導(dǎo)航在自動(dòng)駕駛中扮演著“基石”角色。它為車輛提供了全天候、連續(xù)、自主的短時(shí)高頻位姿信息，尤其在GNSS信號(hào)不穩(wěn)定或多傳感器受損的情況下，能夠保證車輛對(duì)自身運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的實(shí)時(shí)感知。雖然現(xiàn)有的多傳感器融合方案不斷涌現(xiàn)，并且新技術(shù)也在探索減少對(duì)INS的依賴，但要想在各種復(fù)雜道路環(huán)境和行駛工況下都保持穩(wěn)定可靠的定位性能，慣性導(dǎo)航仍然是不可或缺的一環(huán)。未來，我們也許會(huì)看到更多輕量化、低漂移的新型IMU，以及更智能化的融合算法，但在可以預(yù)見的相當(dāng)長(zhǎng)一段時(shí)間里，INS必將是自動(dòng)駕駛導(dǎo)航系統(tǒng)的核心組件之一。