现在很多测试中的L4级别的自动驾驶技术，除了依靠车身传感器、摄像头和激光雷达定位外，还必须依然GPS实现定位和导航。但这显然有一个很大的漏洞……
GPS卫星在距离地球25000千米处以每秒4千米的速度绕轨运行，其信号到达地面期间易受到电离层与对流层中云层的干扰，造成卫星信号分散并产生误差。这种信号误差对于目前的车载导航系统而言已经足够准确，但依然却无法满足自动驾驶的要求。
关于这一点我有亲身经历，2017年在东京体验某品牌的L4级自动驾驶测试，其间由于GPS定位系统接收出现误差，导致自动驾驶短暂出现中断。
在这个问题的解决方案上，包括博世、百度阿波罗、麦格纳的方案细节不同，但总体思路都是结合GPS、激光雷达、摄像头等数据综合来判断。
不过麦格纳会更多使用可视化摄影头来解决定位问题，因为他们在这方面是强项，而且解决起来成本更低，而百度阿波罗想在算法上有突破。
如何做到自动驾驶更精准地定位？在刚刚闭幕的2019 CES上，博世发布了一套自动驾驶精准定位解决方案，这套系统将采用厘米级定位技术，让自动驾驶更加安全。
博世卫星定位智能传感器
博世现已开发用于自动驾驶车辆精确定位的卫星定位智能传感器。这款新型传感器内置一个高性能的全球导航卫星系统（GNSS）信号接收器，来自GNSS的信号能够帮助车辆确定自己的绝对位置。而百度阿波罗
但再精确的卫星信号传递到车辆时难免还会有误差，所以博世在2017年成立合资公司Sapcorda。这间公司干的事情就是“纠偏数据”——把纠偏过的GNSS定位信号，并通过云端或地球同步卫星将纠偏数据发送至自动驾驶车辆。
最后还有一步，自动驾驶的车辆都有非常多的传感器，所以卫星定位智能传感器还接收来自轮速传感器与转向角传感器对驾驶情况的反馈信息，以判断车辆的前进方向和行驶速度。
举一个例子，人类的内耳能起到平衡和感知的作用，以帮助我们在移动中找到平衡和定们。而卫星定位智能传感器就内置了集成式惯性传感器，这个传感器的数据能帮助车辆定位行驶中的路径。
智能算法确定车辆位置
但只有硬件精确定位还不够，博世员Dirk Hoheisel博士表示：“只有将硬件、软件和服务相结合，自动驾驶才会更加安全。”
自动驾驶车辆主要基于纠偏过的GNSS信号进行定位，当失去卫星信号（如车辆进入隧道）时，卫星定位智能传感器信号在数秒内仍然有效。但如果GNSS信号长时间中断，卫星定位智能传感器无法确定车辆位置，再智能的算法也无济于事。
这时，自动驾驶车辆可以通过博世道路特征获取定位信息。
博世道路特征是基于高精地图和车载环境感知传感器的定位服务，配备在车上的摄像头与雷达通过识别道路周围的环境特征，如车道线、交通信号灯和护栏等，生成博世道路特征，再与高精度地图对照，结合算法找出正常的行车路线。
各家到了这一步的解决方案都类同，例如百度阿度罗到了这一步，主要是靠激光雷达定位。
利用激光雷达，可以通过“点云匹配”技术来对汽车进行定位，该方法将来自激光雷达传感器的检测数据与预先存在的高精度地图连续匹配。通过这种比较，可获知汽车在高精度地图上的全球位置和行驶方向。
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