低调的阿里又出招了。

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雷锋网 6 月 4 日获悉，阿里达摩院自研的高精定位系统完成最新一次迭代，基于多传感器融合的紧耦合算法，在没有 GPS 信号的情况下也能实现厘米级定位。

达摩院表示，该系统实现了软硬件一体化设计，并以 10% 的成本达到业界领先定位水准。目前该系统已部署于达摩院无人物流车队。

低精度传感器实现厘米级定位

定位是自动驾驶系统的核心功能之一，自动驾驶车辆通常借助 GPS 和传感器等信号获取自身位置和姿态信息。

一般来说，GPS 仅能提供米级精度的绝对定位，如果要将精度提升到厘米级，业界通用的解决方案是借助 RTK（载波相位差分技术）来实现高精度的定位。RTK 通过地基增强信号提升 GPS 精度，通常需要搭配高精惯导使用。

但在实现高精度的同时，高精度惯导的成本高昂也是一个不容忽视的问题；并且这种方案较难克服卫星信号不稳或丢失的问题。

在复杂的城市环境中，卫星信号经常因建筑物的遮挡、反射而变弱或丢失，造成定位误差。为了追求稳定连续的高精定位，将 GPS 和车辆传感器进行 多源融合 成为业界研究热点。

达摩院表示，主流的多源融合定位技术分为松耦合和紧耦合两类，前者对传感器数据的处理结果进行融合；后者先对传感器原始数据作融合，再进行集中式计算，效果更好，难度也更高。

达摩院正是采用紧耦合算法，实现 GPS、惯导、轮速、相机、激光雷达等多模态传感器的融合，用低精度的传感器实现了厘米级定位，且在没有 GPS 信号的隧道、地库等场所，定位系统也能正常运行，摆脱了对 RTK 方案的依赖。

值得一提的是，达摩院将这套算法作了软硬一体化实现，研发出适配该算法的高精定位硬件。整套定位系统以 10% 的成本。

无论是从低精度传感器实现厘米级定位，还是从成本方面来看，阿里的新一代高精定位系统方案都有较高的落地可行性。

毕竟，在实际的落地过程中，如何使用低成本的定位系统方案来获取高精度定位，也是大规模推广自动驾驶车辆的一个重要因素。

阿里自动驾驶牌面何时摆露完毕？

这并非阿里达摩院今年第一次给出的动作。

4 月 22 日，阿里达摩院发布了自动驾驶 混合式仿真测试平台 。其仿真平台通过采用虚拟与现实结合的仿真技术，引进真实路测场景和云端训练师，模拟一次极端场景只需 30 秒，系统每日虚拟测试里程可超过 800 万公里。

4 月 8 日，阿里达摩院就自主研发出用于车载摄像头的 ISP 处理器，。搭载这款处理器之后，能够大幅提升自动驾驶车辆车载摄像头在白天和夜间的图像识别能力。

时间更往前推，去年 9 月的云栖大会，阿里自动驾驶的带队人王刚还发布了 AutoDrive 平台，试图解决自动驾驶场景分类过于粗糙的问题。

这些技术发布看似零碎，但可能都是阿里自动驾驶技术中十分重要的节点。

事实上，阿里在 2018 年就正式布局自动驾驶业务，并以物流场景作为切入点；且当时已经有改装版的林肯 MKZ 自动驾驶车辆进行常态化路测。

但阿里的自动驾驶版图，外界始终未能一窥全貌。

不过雷锋网注意到一点，以上发布的这些技术，目前都已经用在了阿里的自动驾驶物流实际场景。也就是说，阿里的自动驾驶底牌即便没有摆露完毕，也不影响其技术在产品上的落地。

去年 4 月份，菜鸟资深算法专家陈俊波曾表示，菜鸟无人车已经经历了三年的研发过程，量产商用在即，年内将全面投入末端配送。

有以上新技术加持的阿里无人车，或许会更加值得期待。

（雷锋网）

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