[首發于智駕最前沿微信公眾號]每次提到自動駕駛硬件時，大家可能第一反應想到的是激光雷達、車載攝像頭、毫米波雷達等，但想要讓自動駕駛車輛實際落地，有一個硬件也非常重要，那就是慣性導航系統。在很多討論自動駕駛技術的內容中，慣性導航系統的出場頻次遠低于激光雷達、車載攝像頭等硬件，那慣性導航系統到底是個啥？這個硬件可以不用嗎？

慣性導航系統（Inertial Navigation System，INS）是現代自動駕駛技術中的重要組成部分，它通過搭載在車輛上的慣性測量單元（Inertial Measurement Unit，IMU）來實時感知車輛的運動狀態，其中包括加速度、角速度等信息，然后經過濾波和積分運算，推算出車輛的位置、速度和姿態。對于自動駕駛車輛而言，準確、可靠的位姿信息不僅關系到車輛自身的運動規劃與控制，也影響到環境建圖、障礙物檢測與避讓等核心功能的實現。即便在衛星導航（GNSS）信號較為穩定的城市開放道路上，慣性導航也能提供高頻率、低時延的位姿更新；在隧道、地下車庫、深林或高樓林立的“都市峽谷”等GNSS信號不足或受干擾的環境中，慣性導航更是不可或缺的導航保障。

慣性測量單元一般包含三軸加速度計和三軸陀螺儀。加速度計負責測量車輛在三個正交方向上的線性加速度，而陀螺儀則測量車輛繞三個軸的角速度。通過對這些加速度和角速度信號進行積分，可以得到車輛的速度和位移，以及姿態角（橫滾、俯仰、偏航）。整個過程無需外部參照，僅依賴自身傳感器，因此具有完全自主、全天候、任意區域可用的特點。然而，慣性導航也存在一個固有的問題，由于積分運算對傳感器誤差（如偏置、噪聲、溫漂）非常敏感，隨著時間的推移，導航解會產生累積漂移，尤其是在長時間、長距離運動中更為明顯。

為了克服慣性導航的漂移問題，自動駕駛系統通常會將INS與其他傳感器深度融合。最常見的是與GNSS進行緊耦合（Tightly-Coupled）或松耦合（Loosely-Coupled）融合，將GNSS提供的絕對定位信息用于修正INS的漂移；同時，視覺里程計（Visual Odometry）或激光雷達里程計（LiDAR Odometry）也能提供相對位移信息，通過多傳感器融合算法（如擴展卡爾曼濾波、無跡卡爾曼濾波、粒子濾波或者因子圖優化等）進一步提升導航精度與魯棒性。在復雜環境下，當GNSS信號中斷時，視覺或激光里程計往往受限于光照、天氣或幾何結構等因素，此時INS仍能持續提供高頻位姿測量，確保車輛在短期內不會丟失對自身運動狀態的感知。

與INS相輔相成的還有車輪里程計（Wheel Odometry）。車輪里程計通過測量車輪轉速來估算車輛行駛距離和速度，但在打滑、爬坡或不平路面時會產生較大誤差。通過將INS、GNSS、視覺/激光里程計與車輪里程計等多傳感器進行融合，實現多源互補，以充分發揮各自優勢、彌補單一傳感器的不足。

既然INS有一定的缺陷，且不是主要的感知硬件，那在自動駕駛中是否直接取消呢？從理論上講，如果自動駕駛車輛始終處于GNSS覆蓋良好、信號無干擾的開放道路環境，并且視覺或激光傳感器工作狀態穩定，也可以依賴GNSS定位或里程計來實現車輛定位。但在實際應用中，這種理想狀態幾乎不存在。隧道、橋梁下、地下停車場、高架道路以及城市高樓密集區域，GNSS信號往往會間斷或多徑干擾；夜間、雨雪霧等惡劣天氣條件下，攝像頭和激光雷達也可能失去可靠的環境感知能力。此時，INS作為一種“最后防線”式的自主導航手段，能夠在短時間內維持車輛的安全行駛。因此，完善的自動駕駛系統通常會將慣性導航視作基礎且不可或缺的模塊。

其實不同級別的自動駕駛系統對慣性導航的依賴程度也有所差異。對于L2及以下級別的輔助駕駛系統，車輛主要依賴駕駛員監控，慣性導航的精度要求相對較低，一般低成本的IMU就可以滿足基本需要。而對于L4/L5全自動駕駛，尤其是需要在高速公路、城市復雜道路自主出行等場景下，系統需要對車輛的位置、姿態進行精確控制，慣性導航的測量精度和穩定性顯得尤為關鍵。高精度慣性導航通常需要固態陀螺儀、硅陀螺、光纖陀螺或振動陀螺等高性能傳感器，并配合溫度補償、在線標定等技術，才能在長時間運行中保持較低的漂移率。

隨著高精度時鐘技術和蜂窩網絡定位（如5G定位）等新興技術的發展，一些研究開始探索能否在保證定位精度的同時，減少對傳統慣性導航的依賴。5G網絡定位通過毫米波信號的時延和角度測量，可實現亞米級的定位精度，且具備良好的抗干擾能力；高精度時鐘則有助于改進INS的時間同步和誤差建模。不過，這些新技術還處于發展或初步商用階段，覆蓋范圍、成本以及與現有自動駕駛平臺的適配度都尚需進一步驗證。因此，將INS與GNSS、視覺、激光雷達、車輪里程計等多種技術相融合的方案，仍將是主流的自動駕駛定位架構。

從系統設計角度看，要實現穩定可靠的慣性導航，需要重點關注IMU的標定與誤差模型建立。傳感器在出廠后需進行三軸對準、偏置測量、噪聲譜分析及溫漂標定；在車輛運行過程中，還需通過在線濾波算法或閉環控制進一步抑制誤差積累。此外，軟件層面要優化數據采集與融合算法，確保算法計算的實時性和魯棒性；硬件層面則要注意IMU的安裝位置、減振防抖以及電磁兼容等問題，以免車輛自身振動或電路干擾對IMU測量造成影響。

綜上所述，慣性導航在自動駕駛中扮演著“基石”角色。它為車輛提供了全天候、連續、自主的短時高頻位姿信息，尤其在GNSS信號不穩定或多傳感器受損的情況下，能夠保證車輛對自身運動狀態的實時感知。雖然現有的多傳感器融合方案不斷涌現，并且新技術也在探索減少對INS的依賴，但要想在各種復雜道路環境和行駛工況下都保持穩定可靠的定位性能，慣性導航仍然是不可或缺的一環。未來，我們也許會看到更多輕量化、低漂移的新型IMU，以及更智能化的融合算法，但在可以預見的相當長一段時間里，INS必將是自動駕駛導航系統的核心組件之一。