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　　【新智元导读】此前，特斯拉发布了新版Autopilot2.0自动驾驶系统，宣称达到Level5水平，并公开了在Model X上长达10分钟左右的实验视频。从视频中可以看出，在城市路段中，Autopilot2.0可以正确的检测车辆、行人、车道线、红绿灯等目标，完成正常的自动驾驶任务。不难看出，高精度地图的使用和精确车辆自定位技术的设计，可以被认为是Autopilot2.0的最大亮点。众所周知，高精度地图和传统地图相比，其主要优势就是厘米级的目标精度，而精确的车辆自定位技术也是如此。本文结合AutoPilot2.0的情况，介绍自定位技术的原理，可能的技术方案，以及我们在这个过程中的实践。

　　革命性的AutoPilot2.0

　　与其他基于激光雷达（LiDAR）设计自动驾驶方案的公司不同的是，特斯拉依然在摄像头为主的道路上独自前行。那么相比较Autopilot1.0，新版的自动驾驶系统的改进包括哪些呢？

硬件设备的优化。如我们上次复盘特斯拉若干起事故的文章所述，多传感器的融合能够提高障碍物的检测率。因此，新版Autopilot2.0增加了6个摄像头，包括前视、侧视和后视；提高了现有毫米波雷达和超声波雷达的感知距离和能力。

算法性能的优化。引入了高精度地图，通过GPS精确定位车辆位置，即可确定周边环境的基础道路模型，提取护栏、灯杆、标牌、路口等固定信息，进而帮助后续决策和控制模块的设计。

自动驾驶等级的升级。Autopilot1.0可以看作是沿用Mobileye的Level 2等级，而Level 2等级是无法完成上下匝道、路径规划以及有目的变道等复杂功能的。新版本通过引入高精度地图和精确车辆自定位技术，完成了真正意义上的自动驾驶。

　　不难看出，高精度地图的使用和精确车辆自定位技术的设计，可以被认为是Autopilot2.0的最大亮点。众所周知，高精度地图和传统地图相比，其主要优势就是厘米级的目标精度，而精确的车辆自定位技术也是如此。

对于传统的车辆自定位，一般精度在1~10m左右；很常见的问题就是无法分辨主路还是辅路、桥上还是桥下等，这对于自动驾驶是致命的。

自动驾驶要求精确的车道编号和车道偏移，只有这样才能安全指导后续的规划和决策。自动驾驶要求的车辆自定位精度通常在10cm左右。

　　自动驾驶中的精确车辆自定位

　　传统的车辆自定位通过一个普通的GPS即可完成。而在自动驾驶中，常见的一种方案是通过高精度的差分GPS+惯导IMU+地面基站联合完成。但动辄几十万的硬件成本，在现有情况下很难完成自动驾驶车辆的量产需求。

　　上述方案是基于网络通信+信号处理实现的，而业界中另外一种方案是通过高精度地图+感知设备+精确车辆定位来完成的。这种方案可以明显降低车辆的生产成本：

高精度地图有多种制作方法，包括基于LiDAR点云的、基于视觉SLAM的，可以用于权衡定位精度和制作成本；此外，将高精度地图的制作成本平摊到每辆车，亦可显著降低成本。

这里的感知设备包括摄像头、GPS、4/8线激光雷达等相对廉价的设备。

同样，精确车辆定位算法的设计成本也是可以平摊到每辆车上的。

　　那么如何完成上述精确车辆自定位方案的设计呢？我们先看看下面这幅示意图。