新能源汽車智駕系統主要依靠多傳感器融合實現精準定位。全球導航衛(wèi)星系統（GNSS）能提供基礎定位，但有誤差，可通過差分等技術提升精度；慣性測量單元（IMU）能短時間估計姿態(tài)與位移，不過存在累積誤差，需與 GNSS 融合校正；激光雷達（LiDAR）SLAM 技術可獲取高精度三維點云定位；視覺慣導與視覺里程計借助攝像頭實現位姿估計；高精度地圖可提供先驗信息。這些技術各有優(yōu)劣，相互配合達成精準定位。

全球導航衛(wèi)星系統（GNSS），理論上能夠實現米級定位精度，像我們熟知的GPS、Galileo、北斗衛(wèi)星導航系統等都在此列 。然而，它會受到多種因素影響而產生誤差，比如信號遮擋等。為提升精度，常采用差分GNSS或實時動態(tài)改正技術。在一些高樓林立的城市峽谷或隧道等弱覆蓋區(qū)域，就需要其他傳感器來進行補償。

慣性測量單元（IMU）可以在短時間內提供車輛的姿態(tài)與位移估計。不過，隨著時間推移，其誤差會不斷累積。所以通常會通過濾波器，將它的數據與GNSS數據相融合來進行校正，從而更準確地確定車輛狀態(tài)。

激光雷達（LiDAR）SLAM技術憑借獲取的高精度三維點云，實現車輛的定位以及地圖構建。它對光照變化有較強的抵抗能力，但計算量巨大，對硬件性能要求高。

視覺慣導與視覺里程計利用攝像頭成本低、信息豐富的特點，通過視覺里程計或視覺慣性里程計實現位姿估計?？伤姆€(wěn)定性易受光照、天氣等因素影響。

高精度地圖則是自動駕駛定位重要的先驗信息。當傳感器數據不足時，它能提供補充，還可進行冗余校驗。但高精度地圖的構建與更新成本高昂。

多傳感器融合算法在其中起到關鍵作用，常用擴展卡爾曼濾波、無跡卡爾曼濾波、粒子濾波以及基于因子圖的優(yōu)化等方法，分為前端和后端兩部分處理數據。

總之，新能源汽車智駕系統的精準定位是多種技術相互協作的成果。它們各自發(fā)揮優(yōu)勢，彌補彼此不足，共同為新能源汽車的智能駕駛提供可靠的位置信息，讓車輛在復雜的路況中也能精準行駛。