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低調的阿里又出招了。
雷鋒網6月4日獲悉，阿里達摩院自研的高精定位系統完成最新一次迭代，基于多傳感器融合的緊耦合算法，在沒有GPS信號的情況下也能實現厘米級定位。
達摩院表示，該系統實現了軟硬件一體化設計，并以10%的成本達到業界領先定位水準。目前該系統已部署于達摩院無人物流車隊。
定位是自動駕駛系統的核心功能之一，自動駕駛車輛通常借助GPS和傳感器等信號獲取自身位置和姿態信息。
一般來說，GPS僅能提供米級精度的絕對定位，如果要將精度提升到厘米級，業界通用的解決方案是借助RTK（載波相位差分技術）來實現高精度的定位。RTK通過地基增強信號提升GPS精度，通常需要搭配高精慣導使用。
但在實現高精度的同時，高精度慣導的成本高昂也是一個不容忽視的問題；并且這種方案較難克服衛星信號不穩或丟失的問題。
在復雜的城市環境中，衛星信號經常因建筑物的遮擋、反射而變弱或丟失，造成定位誤差。為了追求穩定連續的高精定位，將GPS和車輛傳感器進行“多源融合”成為業界研究熱點。
達摩院表示，主流的多源融合定位技術分為松耦合和緊耦合兩類，前者對傳感器數據的處理結果進行融合；后者先對傳感器原始數據作融合，再進行集中式計算，效果更好，難度也更高。
達摩院正是采用緊耦合算法，實現GPS、慣導、輪速、相機、激光雷達等多模態傳感器的融合，用低精度的傳感器實現了厘米級定位，且在沒有GPS信號的隧道、地庫等場所，定位系統也能正常運行，擺脫了對RTK方案的依賴。
值得一提的是，達摩院將這套算法作了軟硬一體化實現，研發出適配該算法的高精定位硬件。整套定位系統以10%的成本。
無論是從低精度傳感器實現厘米級定位，還是從成本方面來看，阿里的新一代高精定位系統方案都有較高的落地可行性。
畢竟，在實際的落地過程中，如何使用低成本的定位系統方案來獲取高精度定位，也是大規模推廣自動駕駛車輛的一個重要因素。
這并非阿里達摩院今年第一次給出的動作。
4月22日，阿里達摩院發布了自動駕駛“混合式仿真測試平臺”。其仿真平臺通過采用虛擬與現實結合的仿真技術，引進真實路測場景和云端訓練師，模擬一次極端場景只需30秒，系統每日虛擬測試里程可超過800萬公里。
4月8日，阿里達摩院就自主研發出用于車載攝像頭的ISP處理器，。搭載這款處理器之后，能夠大幅提升自動駕駛車輛車載攝像頭在白天和夜間的圖像識別能力。
時間更往前推，去年9月的云棲大會，阿里自動駕駛的帶隊人王剛還發布了AutoDrive 平臺，試圖解決自動駕駛場景分類過于粗糙的問題。
這些技術發布看似零碎，但可能都是阿里自動駕駛技術中十分重要的節點。
事實上，阿里在2018年就正式布局自動駕駛業務，并以物流場景作為切入點；且當時已經有改裝版的林肯MKZ自動駕駛車輛進行常態化路測。
但阿里的自動駕駛版圖，外界始終未能一窺全貌。
不過雷鋒網注意到一點，以上發布的這些技術，目前都已經用在了阿里的自動駕駛物流實際場景。也就是說，阿里的自動駕駛底牌即便沒有擺露完畢，也不影響其技術在產品上的落地。
去年4月份，菜鳥資深算法專家陳俊波曾表示，菜鳥無人車已經經歷了三年的研發過程，量產商用在即，年內將全面投入末端配送。
有以上新技術加持的阿里無人車，或許會更加值得期待。
（雷鋒網）
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