关于自动驾驶的10个误区
1. GPS是唯一的卫星导航系统
提起卫星导航定位，我们自然而然会想到GPS，因为GPS是发展最早的全球卫星导航系统（GNSS）。但实际上，随着GNSS的迅猛发展，目前已经建成或正在建设的GNSS还包括中国的北斗、欧盟的伽利略和俄罗斯的GLONASS。此外，印度和日本也分别建立了自己的区域卫星导航系统IRNSS和QZSS。这些系统主要依靠空间卫星及其无线电信号，为全球范围内的用户提供导航、定位和授时等相关服务，因其具有全天候、高精度、高效率等优势，已在位置服务中得到了广泛的应用。
全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System）由若干个不同的星座组成，数十颗卫星环绕地球运行。一辆自动驾驶汽车需要连接其中至少三个，才能成功对其位置进行三角定位。
2. 高精度GNSS接收器可以完全满足当代汽车系统定位需求
一个工业级高精度多频多模的GNSS接收机在大多数情况下可提供米级精度。在信号不受遮挡的开阔地区，这些系统能够为车辆提供较为精准的位置信息(图2)。
GNSS接收器可以为多种自动化应用（包括汽车、机器人、建筑和农业机械）提供精确定位
然而，城市峡谷、绿树成荫的街道、隧道和地下通道等会长时间阻断GNSS卫星信号，中断定位。在信号中断期间，就需使用惯性测量单元(IMU)对车辆进行定位。
3. 所有的汽车传感器都需感知外界信息
与摄像机、激光雷达、雷达和超声波传感器相比，IMU就是一种不需要外界信息或信号的传感器。IMU可测量加速度(重力和运动)和车辆角速度。与GNSS接收机结合时，IMU可提供完整的定位方案，确定车辆的位置和姿态。IMU还可在GNSS信号中断期间测量车辆的运动并估计车辆位置，但其缺陷是会受本身的漂移和误差积累的影响。
4. 未经校正的GNSS在自动驾驶汽车应用中已足够精确
拥有150多个频道的最佳双频GNSS接收机可以跟踪天空中的每一个定位卫星信号，作为现代工程学的一个奇迹，它可将精度控制在1米以内。但其精度仍会受到卫星轨道和时钟误差，以及信号在传播过程中大气扰动的影响，这些固有误差会大大限制其精度。
RTK定位技术可使用附近固定基站接收并观测到的卫星导航信号进行差分处理，从而以无线传输的形式提供差分校正服务；移动站接收来自固定站播发的差分数据并进行解算，获得实时的、动态的、厘米级定位精度。
5.MEMS陀螺/加速度计芯片可以很好地进行航迹推算
如今，道路上的许多汽车都配有基础的定位导航系统。美中不足的是，这些系统的精度和可靠性尚不能满足L3及其以上自动驾驶汽车的需求。
这些基础导航系统使用精度较低的单频GNSS接收机提供卫星定位解决方案。大多数还配备一个用于在GNSS信号中断时（如在隧道或地下通道）进行“航迹推算”的独立MEMS陀螺仪/加速度计。低精度的GNSS接收器和易于漂移的MEMS陀螺/加速度计芯片只能提供几米内的定位精度。相比之下，真正的自动驾驶汽车要求精度在厘米级，同时具备更高的可靠性和稳定性。
6.GNSS可以在室内和停车场中工作
GNSS定位是一种基于卫星的导航系统，对卫星信号接收环境要求极高。在室内，GNSS信号会被建筑物的屋顶和墙壁减弱或散射，从而变得不准确、不可靠，在很大程度上无法使用。
7.高精度MEMS IMU可以在GNSS中断期间维持几分钟的高精度定位
虽然高精度MEMS IMU已经非常准确可靠，但IMU的性质决定了其误差必会随着时间累积，通常情况下会在GNSS中断60秒后产生米级的误差。基于光纤陀螺仪的IMU能够做的更好，但非常昂贵，无法达到汽车商用的成本。
8. 多路径很好，信号越多越好
城市峡谷是大城市中心密集的高层建筑群形成的峡谷状环境(图4)。这一环境的形成为卫星导航带来了一个全新的挑战：在阻断GNSS信号的传播的同时，会反射卫星导航信号至接收机，从而改变信号的传播方向、振幅、极化以及相位等。
由于反射的GNSS信号和失去信号带来的挑战，城市峡谷对于自动驾驶汽车来说非常困难。
你可能认为接收同一信号的多个版本会提高接收效果，但实际上这些已经发生变化的信号，会与直接路径到达接收机的GNSS信号产生干涉，从而使观测值偏离其真值。
9.自动驾驶汽车只需要激光雷达、摄像机和雷达传感器
为了安全行驶在城市街道上，一辆真正的自动驾驶汽车需要厘米级精度。
摄像机、雷达和激光雷达等感知型传感器可以识别车辆周围的标记和物体，与此同时需要厘米级精确定位的解决方案（图5）来提供地面参考点。集成了高精度IMU和GNSS/RTK接收机的组合导航系统（图6）能够提供厘米级定位（采用RTK差分更正网络）。
新型组合导航系统可以为自动驾驶汽车提供可靠、经济、厘米级的精确定位信息。
10. 黑暗环境、雪、雨和雾会影响所有的汽车传感器
相机可能会受到黑暗环境或阳光直射的影响。激光雷达和雷达可能受到雨、雪或雾的影响。然而，IMU不受外部环境干扰，因此我们称之为自动驾驶系统的定海神针。
