自动驾驶系统的成功依赖于车辆在各种复杂环境下的精准定位能力。然而，在隧道、山区等环境中，卫星信号往往受到干扰或完全丢失，这对定位技术提出了更高要求。目前，行业正通过多传感器融合、高精地图匹配、视觉与激光雷达辅助等多种方式，努力解决这一难题。
在实际应用中，单一传感器往往难以满足复杂环境下的定位需求。因此，融合激光雷达、视觉SLAM、惯性导航、高精地图以及未来可能出现的6G和V2X通信等技术，正成为主流趋势。
多传感器协同：应对复杂环境的核心策略
惯性导航系统（IMU）和车轮速度计的融合，能够在短时间（如几百米）内维持一定的定位精度。但在长隧道内，仅依靠惯性推算，误差会快速积累，容易导致车辆偏离车道。因此，IMU通常需要与激光雷达、视觉SLAM等传感器配合使用。
激光雷达因其不依赖光照条件，且能构建高精度三维点云地图，成为隧道和山区定位的重要手段。通过将实时采集的点云数据与预存的高精地图进行匹配，车辆能够实现闭环定位。然而，激光雷达成本高、数据处理复杂，尤其是在结构单一或特征重复的环境中，匹配难度增加。
视觉SLAM系统则通过摄像头捕捉道路上的车道线、标志物等视觉特征，进行建图与实时定位。其优点在于成本较低、分辨率高，但对光照、天气条件敏感。因此，视觉SLAM常与IMU结合，构成视觉惯导（VIO）系统，以提升鲁棒性。
高精地图：定位校准的关键支撑
高精地图（HD Map）作为自动驾驶的“数字孪生”，记录了道路的车道线、标线、交通标志、周边建筑等三维结构信息。在信号受限的隧道或山区，车辆可以通过地图匹配（Map Matching）技术，将传感器采集到的环境信息与地图进行比对，从而修正定位偏差。
百度Apollo、Pony.ai等中国自动驾驶公司都广泛采用高精地图进行定位辅助。例如，在进入隧道前，车辆会下载该隧道的高精地图，进入隧道后利用激光雷达点云进行匹配，出隧道后则通过GNSS恢复全局定位。
尽管高精地图在定位中发挥重要作用，但其高昂的制作与维护成本，以及庞大的数据量，对存储和计算提出了挑战。为缓解这一问题，有方案提出分块加载地图、或通过车路协同（V2I）共享数据的方式优化处理。
隧道与山区的定位挑战
隧道环境对定位系统构成了多重挑战。首先，隧道内完全屏蔽卫星信号，必须依赖车载传感器维持定位。其次，隧道内部结构单调，车道线可能不明显，这给激光雷达和视觉SLAM系统带来匹配困难。此外，车辆之间的拥堵也可能干扰环境特征的一致性，影响定位精度。
山区道路虽然不完全阻断卫星信号，但由于山体遮挡和峡谷影响，卫星信号可能出现多路径干扰或短暂丢失。同时，山区道路弯道多、坡度大，对IMU的坡度和横滚测量提出了更高要求。视觉系统则面临树影遮挡、积雪覆盖等动态环境变化的挑战。
为应对这些挑战，通常采用多传感器融合策略：结合车道线识别、环境特征匹配、惯性推算和高精地图校准，以实现连续稳定的定位。
典型实践与解决方案
1. 车道线与视觉辅助
部分厂商在高速公路隧道内设置专用车道线或RFID标识，用以辅助定位。研究表明，只要车道线清晰可见，车辆就能在1公里长的隧道内保持定位稳定。即使车道线中断，只要行驶距离低于400米，通过高精IMU与轮速计的融合，仍可将误差控制在0.8米以内。
2. 隧道地图SLAM
对于高频通行的隧道，如公交或校车线路，通常会提前测绘其内部三维点云地图。车辆在进入隧道前，将该地图下载到本地，进入隧道后通过LiDAR点云匹配实现定位。出隧道后恢复GNSS信号，再进行全局位置校正。
3. 高精地图支持
在城市道路和山区混合场景中，自动驾驶系统通常依靠高精地图进行辅助定位。百度Apollo和Pony.ai等系统在进入隧道或高架桥前，会结合传感器数据与地图信息进行融合定位。出隧道后，系统通过识别入口处的标志性结构，如灯光、标线等，实现精准回位。
4. 激光雷达与毫米波雷达结合
在L2及以上级别自动驾驶系统中，激光雷达的配备率普遍超过60%。尤其是在夜间、隧道或天气恶劣环境下，LiDAR因其不受光照影响，成为感知与定位的关键传感器。毫米波雷达则因具备穿透性，在尘土、烟雾等恶劣天气下表现出稳定的目标跟踪能力。
5. 多模态冗余定位
Waymo等国际企业采用多模态冗余定位策略，在部分隧道或地下环路中布置惯性导航地标，并与高精地图联合使用，确保定位稳定性。相比之下，特斯拉早期主要依赖视觉与GPS定位，导致在部分中国高速隧道中的定位误差被用户实测高达2.3米。随后，特斯拉与百度合作，将HD地图等信息纳入FSD系统，预计将改善隧道定位表现。
未来趋势展望
1. 低轨卫星定位
LEO卫星（低轨卫星）如SpaceX的星链或中国低轨星座，可显著扩展卫星覆盖范围。华为预测，到6G时代，通过地面与非地面网络的结合，定位精度有望从米级提升至厘米级。虽然单个低轨卫星不直接提高定位精度，但其播发的增强信号可以提升GNSS在半遮挡区域的可用性。
2. 6G与V2X辅助
未来6G网络或将内置定位功能，利用侧边通信单元实现超宽带定位。同时，通过车—车、车—基站（C-V2X）协作感知，车辆可实时交换地图和位置信息，提升在隧道、山区等复杂环境中的定位精度与安全性。
3. 智能传感器升级
高性能IMU（如光纤陀螺）、新型视觉雷达（融合毫米波与摄像头的传感器）、量子陀螺等技术正在研发中，有望进一步降低惯性漂移，提升环境感知能力。与此同时，AI在SLAM中的应用正变得更加成熟，有助于处理隧道与山区场景中的特殊视觉挑战。
4. 云端与边缘计算
自动驾驶车辆可将实时环境数据传输至边缘服务器，利用云端的高性能计算资源进行定位与建图。即使GNSS信号受限，云端可通过历史数据与远程观测协助校准车辆位置。边缘基站记录的雷达回波与车流信息，也可作为定位辅助手段。
结语
隧道和山区定位是实现高等级自动驾驶必须克服的关键难题。目前，行业已通过多传感器融合、高精地图匹配、激光雷达与视觉辅助等手段，在弱信号环境中实现了初步定位能力。未来，随着卫星导航网络、6G通信和智能传感器的不断升级，自动驾驶车辆在复杂环境中的定位精度与稳定性将持续提升，为实现更安全、高效的自动驾驶打下坚实基础。