在智能驾驶的宏大乐章中，定位（Localization） 与 导航（Navigation） 系统如同精准的节拍器和导航仪，确保车辆时刻明确“我在哪？”、“我要去哪？”以及“如何安全高效地到达？”。它们是实现高度自动驾驶（L3+）乃至完全自动驾驶（L5）不可或缺的核心技术基石。本文将深入剖析这两大系统的技术原理、核心方法及面临的挑战。
一、定位系统：精准确定“我在哪？”
定位的目标是实时、高精度地确定车辆在全局坐标系（通常是地球坐标系，如WGS-84）和局部环境地图（如高精地图）中的精确位置（X, Y, Z）和姿态（航向角、俯仰角、横滚角）。
核心定位技术：
全球导航卫星系统（GNSS - Global Navigation Satellite System）
原理： 接收来自多颗卫星（如GPS、北斗、GLONASS、Galileo）的信号，通过计算信号传播时间差（伪距）或载波相位差，解算接收机（车辆）的三维位置和时间。RTK（Real-Time Kinematic） 技术利用基站提供的误差修正信息，可将定位精度从米级提升至厘米级。
优点： 全球覆盖（室外），提供绝对位置。
缺点： 信号易受遮挡（隧道、高楼林立区域）、多路径效应干扰；依赖外部基础设施（RTK基站）；更新频率相对较低。
惯性测量单元（IMU - Inertial Measurement Unit）
原理： 包含加速度计（测量三维加速度）和陀螺仪（测量三维角速度）。通过对加速度进行双重积分得到位移变化，对角速度进行积分得到角度变化。
优点： 完全自主，不依赖外部信号；高频输出（>100Hz），提供连续的姿态和短时位移信息。
缺点： 误差（尤其是位移）随时间累积漂移（积分误差），长时间独立使用精度迅速下降。需要与其他传感器融合。
激光雷达 SLAM（LiDAR SLAM）
原理： SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）即“同步定位与建图”。激光雷达通过发射激光束并接收反射，获取周围环境的密集三维点云数据。通过将当前帧点云与已有地图（或上一帧点云）进行配准（如ICP, NDT算法），计算车辆自身的运动变换（位置和姿态变化）