理想汽車的定位功能在地下車庫或信號差的地方仍能實現(xiàn)基礎(chǔ)定位，但需結(jié)合具體場景來看其使用體驗。理想汽車通過自研的車輛定位標(biāo)定方案，在車輛行駛過程中接收道路圖像數(shù)據(jù)，結(jié)合慣性定位裝置的標(biāo)定來提升定位精度，這一技術(shù)設(shè)計使得車輛在信號較弱的環(huán)境下，能依靠前期積累的道路數(shù)據(jù)和慣性導(dǎo)航維持一定的定位能力。不過，若處于地下車庫這類完全遮蔽信號的場景，像理想L7這類車型可能會因信號缺失出現(xiàn)導(dǎo)航無法精準(zhǔn)定位的情況，但當(dāng)車輛行駛至地面、信號恢復(fù)后，定位功能便會自動恢復(fù)正常，整體能滿足用戶在多數(shù)復(fù)雜場景下的基礎(chǔ)定位需求。

理想汽車的定位系統(tǒng)在地下車庫等信號弱的場景中，主要依靠慣性導(dǎo)航與道路圖像數(shù)據(jù)的結(jié)合來運(yùn)作。當(dāng)車輛進(jìn)入地下車庫時，若此前曾在該區(qū)域或周邊道路行駛過，系統(tǒng)會調(diào)用已存儲的道路圖像數(shù)據(jù)，通過對比當(dāng)前采集的實時圖像信息，結(jié)合慣性定位裝置的參數(shù)，推算出車輛的大致位置。這種方式能讓用戶在尋找車輛時，通過理想汽車APP查看車輛在車庫內(nèi)的相對位置，不過定位精度可能會因車庫結(jié)構(gòu)復(fù)雜度、圖像數(shù)據(jù)覆蓋程度有所波動。

在信號差的隧道或高架橋下，理想汽車的定位功能表現(xiàn)相對穩(wěn)定。車輛在進(jìn)入這類場景前，系統(tǒng)已通過衛(wèi)星信號完成初始定位，進(jìn)入后則切換至慣性導(dǎo)航模式，并持續(xù)接收道路圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行實時標(biāo)定。例如在較長的城市隧道中，車輛仍能在導(dǎo)航界面顯示大致行駛軌跡，幫助用戶判斷行駛方向，避免因信號中斷導(dǎo)致導(dǎo)航“失聯(lián)”。但如果隧道內(nèi)無明顯道路特征（如無清晰車道線、兩側(cè)環(huán)境單一），圖像數(shù)據(jù)的輔助作用會減弱，定位誤差可能會略有增大。

用戶將手機(jī)定位發(fā)送至理想車機(jī)導(dǎo)航的功能，在信號弱的場景中也能正常使用。當(dāng)用戶在地下車庫通過手機(jī)APP發(fā)送定位后，車機(jī)系統(tǒng)會先存儲該定位信息，待車輛行駛至地面信號恢復(fù)后，自動將定位點導(dǎo)入導(dǎo)航路線。這一設(shè)計解決了用戶在信號差區(qū)域無法實時設(shè)置導(dǎo)航的痛點，提升了使用便利性。不過需要注意的是，若發(fā)送定位時車輛處于完全無信號環(huán)境，車機(jī)可能需要等待信號恢復(fù)后才能接收定位數(shù)據(jù)，存在短暫的延遲。

綜合來看，理想汽車的定位功能通過技術(shù)方案的優(yōu)化，在地下車庫、隧道等信號弱的場景中實現(xiàn)了基礎(chǔ)定位與導(dǎo)航輔助，雖在極端遮蔽環(huán)境下存在精度限制，但整體能覆蓋用戶日常出行的多數(shù)場景需求。隨著系統(tǒng)對道路圖像數(shù)據(jù)的持續(xù)積累與算法迭代，未來在復(fù)雜場景下的定位表現(xiàn)有望進(jìn)一步提升。