DRIVE Localization 是一個開放的可擴展平臺，讓自動駕駛車輛可以在世界各地借助高精地圖，實現厘米級精準定位。

CES 2019期間，NVIDIA 展示了其 DRIVE Localization，該系統為汽車在地圖上實現精準定位，提供了全球化、規?；牧慨a解決方案。

DRIVE Localization 軟件模塊是一個開放的可擴展平臺，借助 GPU 的計算能力以及 NVIDIA DRIVE 遍及世界各地的地圖合作伙伴的支持，利用規?；慨a的傳感器，該平臺可讓車輛在高精度地圖上實現前所未有的精準且穩定的定位。

實現厘米級精準定位對自動駕駛汽車來說至關重要，借助這一功能，汽車能夠了解周圍環境、道路和車道結構。此外，車輛也可以監測車道的分叉或合并點，在變更車道時做出規劃，甚至還可以在標志不清晰的情況下確定車道路徑。

DRIVE Localization 將車身周圍環境中的語義地標與高精地圖中的信息進行比對，從而獲得車輛的實時位置，實現精準定位。此外，由于使用了可大規模量產的傳感器，該平臺成本低廉，可用于私家車的升級。

高性能、規?；慨a解決方案

DRIVE Localization 的核心是NVIDIA DRIVE Xavier SoC，這是全球首款自動駕駛處理器。Xavier 包含一臺深度學習加速器 (DLA) 和一款 CUDA 引擎，其架構可滿足嚴格的計算需求。

結合 NVIDIA 軟件平臺，這些處理器可為深度神經網絡執行快速推理，并為計算機視覺算法執行高性能并行處理，其中的深度神經網絡和計算機視覺算法均在 DRIVE Localization 模塊發揮了各自的作用。

DRIVE Localization 沒有采用昂貴的激光雷達技術，而是從汽車的低成本傳感器中收集數據，包括前置攝像頭、GNSS（全球導航衛星系統）接收器、IMU（慣性測量單元）和汽車里程表。

Xavier 的高帶寬傳感器引入和處理管道使 NVIDIA 的專用深度神經網絡能夠實時分析數據，并在不同的天氣和光照條件下檢測語義地標，比如車道邊界、指示牌、欄桿和道路邊緣。

然后，DRIVE Localization 模塊將傳感器數據疊加到第三方地圖上，并行評估數千個數據點。該模塊以超實時的速度執行這一操作，從地圖和某一幀畫面中的可視化數據中獲取大量有利位置，進而找到最精確的位置和方向。

這種操作意味著需要強大的并行計算能力，Xavier SoC 恰好有效地解決了這一問題。

可擴展的生態系統

雖然 Xavier 實現了實時定位，但該系統也必須能夠在汽車所處的任何位置執行這一操作。為此，NVIDIA 借助了一些合作伙伴提供的服務。他們為了搭建全球道路的高精地圖已投入了數年時間和大量資源，其中包括百度、HERE、四維圖新、TomTom 和 Zenrin。為了實現全球定位，這些公司的地圖可與 DRIVE Software 兼容。

此外，NVIDIA 利用 DRIVE Maps 格式擴展了此地圖生態系統的應用規模。因此，任一地圖供應商均可轉換為這種格式以直接使用 DRIVE Localization，為這一系統實現更多功能奠定基礎。

高精地圖合作伙伴的支持

全球多家頂尖高精地圖公司均表示支持這一方案，其中包括：

“NVIDIA DRIVE 的計算性能和效率與百度的高精地圖相結合，將為中國安全自動駕駛領域帶來前所未有的規模和準確度?！?/p>

—百度 IDG 智能汽車事業部總經理顧維灝

“得益于 NVIDIA DRIVE Localization 的速度和效率，規?；慨a車輛將有機會采用世界級高精地圖解決方案。我們很高興能夠加入這個真正意義上的全球平臺?！?/p>

—HERE 自動駕駛部產品營銷經理 Matt Preyss

“得益于四維圖新高精地圖與 NVIDIA DRIVE Localization 的結合，自動駕駛汽車將能夠精確且安全地穿梭于中國的各條車道。GPU 技術是高度準確定位的關鍵，而這種高度準確定位對完全自動駕駛汽車來說是必不可少的?！?/p>

—四維圖新高精地圖產品總監王淼

“借助 NVIDIA DRIVE Localization，TomTom 高精地圖服務可應用于任何一輛汽車，從而為未來自動駕駛提供動力支持?！?/p>

—TomTom 自動駕駛部主管Willem Strijbosch

“日本的自動駕駛汽車需要在復雜的駕駛環境中進行定位，比如急轉彎處、多層高速、長隧道和密集的摩天大樓。預計 NVIDIA Localization 和 Zenrin 高精地圖的結合將能夠應對這些挑戰。”

—ZENRIN 項目經理 Yasuko Osada