[首发于智驾最前沿微信公众号]每次提到无人驾驶硬件时，大家可能第一反应想到的是激光雷达、车载摄像头、毫米波雷达等，但想要让无人驾驶车辆实际落地，有一个硬件也很重要，那就是惯性导航系统。在很多讨论无人驾驶技术的内容中，惯性导航系统的出场频次远低于激光雷达、车载摄像头等硬件，那惯性导航系统到底是个啥？这个硬件能不用吗？
惯性导航系统（Inertial Navigation System，INS）是现代无人驾驶技术中的重要组成部分，它通过搭载在车辆上的惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）来实时感知车辆的运动状态，这中间还包括加速度、角速度等信息，然后经过滤波和积分运算，推算出车辆的位置、速度和姿态。对于无人驾驶车辆而言，准确、可靠的位姿信息不仅关系到车辆自身的运动规划与控制，也影响到环境建图、障碍物检测与避让等核心功能的实现。即便在卫星导航（GNSS）信号较为稳定的城市开放道路上，惯性导航也能提供高频率、低时延的位姿更新；在隧道、地下车库、深林或高楼林立的“都市峡谷”等GNSS信号不足或受干扰的环境中，惯性导航更是不可或缺的导航保障。
惯性测量单元一般包含三轴加速度计和三轴陀螺仪。加速度计负责测量车辆在三个正交方向上的线性加速度，而陀螺仪则测量车辆绕三个轴的角速度。通过对这些加速度和角速度信号进行积分，能够获得车辆的速度和位移，以及姿态角（横滚、俯仰、偏航）。整一个完整的过程无需外部参照，仅依赖自身传感器，因此具有完全自主、全天候、任意区域可用的特点。然而，惯性导航也存在一个固有的问题，由于积分运算对传感器误差（如偏置、噪声、温漂）非常敏感，跟着时间的推移，导航解会产生累积漂移，尤其是在长时间、长距离运动中更为明显。
为了克服惯性导航的漂移问题，无人驾驶系统通常会将INS与其他传感器深层次地融合。最常见的是与GNSS进行紧耦合（Tightly-Coupled）或松耦合（Loosely-Coupled）融合，将GNSS提供的绝对定位信息用于修正INS的漂移；同时，视觉里程计（Visual Odometry）或激光雷达里程计（LiDAR Odometry）也能提供相对位移信息，通过多传感器融合算法（如扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、粒子滤波或者因子图优化等）逐步提升导航精度与鲁棒性。在复杂环境下，当GNSS信号中断时，视觉或激光里程计往往受限于光照、天气或几何结构等因素，此时INS仍能持续提供高频位姿测量，确保车辆在短期内不会丢失对自身运动状态的感知。
与INS相辅相成的还有车轮里程计（Wheel Odometry）。车轮里程计通过测量车轮转速来估算车辆行驶距离和速度，但在打滑、爬坡或不平路面时会产生较大误差。通过将INS、GNSS、视觉/激光里程计与车轮里程计等多传感器进行融合，实现多源互补，以充分的发挥各自优势、弥补单一传感器的不足。
既然INS有一定的缺陷，且不是主要的感知硬件，那在无人驾驶中是否直接取消呢？从理论上讲，如果无人驾驶车辆始终处于GNSS覆盖良好、信号无干扰的开放道路环境，并且视觉或激光传感器工作状态稳定，也可以依赖GNSS定位或里程计来实现车辆定位。但在实际应用中，这种理想状态几乎不存在。隧道、桥梁下、地下停车场、高架道路以及城市高楼密集区域，GNSS信号往往会间断或多径干扰；夜间、雨雪雾等恶劣天气条件下，摄像头和激光雷达也可能失去可靠的环境感知能力。此时，INS作为一种“最后防线”式的自主导航手段，能够在极短的时间内维持车辆的安全行驶。因此，完善的自动驾驶系统通常会将惯性导航视作基础且不可或缺的模块。
其实不同级别的自动驾驶系统对惯性导航的依赖程度也有所差异。对于L2及以下级别的辅助驾驶系统，车辆主要依赖驾驶员监控，惯性导航的精度要求相比来说较低，一般低成本的IMU就能够完全满足基本需要。而对于L4/L5全自动驾驶，尤其是需要在高速、城市复杂道路自主出行等场景下，系统要对车辆的位置、姿态进行精确控制，惯性导航的测量精度和稳定能力显得很关键。高精度惯性导航常常要固态陀螺仪、硅陀螺、光纤陀螺或振动陀螺等高性能传感器，并配合温度补偿、在线标定等技术，才能在长时间运行中保持较低的漂移率。
随着高精度时钟技术和蜂窝网络定位（如5G定位）等新兴技术的发展，一些研究开始探索能否在保证定位精度的同时，减少对传统惯性导航的依赖。5G网络定位通过毫米波信号的时延和角度测量，可实现亚米级的定位精度，且具备良好的抗干扰的能力；高精度时钟则有助于改进INS的时间同步和误差建模。不过，这些新技术还处于发展或初步商用阶段，覆盖范围、成本以及与现有无人驾驶平台的适配度都尚需进一步验证。因此，将INS与GNSS、视觉、激光雷达、车轮里程计等多种技术相融合的方案，仍将是主流的无人驾驶定位架构。
从系统设计角度看，要实现稳定可靠的惯性导航，要重点关注IMU的标定与误差模型建立。传感器在出厂后需进行三轴对准、偏置测量、噪声谱分析及温漂标定；在车辆运行过程中，还需通过在线滤波算法或闭环控制进一步抑制误差积累。此外，软件层面要优化数据采集与融合算法，确保算法计算的实时性和鲁棒性；硬件层面则要注意IMU的安装的地方、减振防抖以及电磁兼容等问题，以免车辆自身振动或电路干扰对IMU测量造成影响。
综上所述，惯性导航在无人驾驶中扮演着“基石”角色。它为车辆提供了全天候、连续、自主的短时高频位姿信息，尤其在GNSS信号不稳定或多传感器受损的情况下，能确保车辆对自身运动状态的实时感知。虽然现有的多传感器融合方案不断涌现，并且新技术也在探索减少对INS的依赖，但要想在各种复杂道路环境和行驶工况下都保持稳定可靠的定位性能，惯性导航仍然是不可或缺的一环。未来，我们也许会看到更多轻量化、低漂移的新型IMU，以及更智能化的融合算法，但在能预见的相当长一段时间里，INS必将是无人驾驶导航系统的核心组件之一。
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