CES 2019期间，NVIDIA 展示了其 DRIVE Localization，该系统为汽车在地图上实现精准定位，提供了全球化、规模化的量产解决方案。

DRIVE Localization 软件模块是一个开放的可扩展平台，借助 GPU 的计算能力以及 NVIDIA DRIVE 遍及世界各地的地图合作伙伴的支持，利用规模化量产的传感器，该平台可让车辆在高精度地图上实现前所未有的精准且稳定的定位。

实现厘米级精准定位对自动驾驶汽车来说至关重要，借助这一功能，汽车能够了解周围环境、道路和车道结构。此外，车辆也可以监测车道的分叉或合并点，在变更车道时做出规划，甚至还可以在标志不清晰的情况下确定车道路径。

DRIVE Localization 将车身周围环境中的语义地标与高精地图中的信息进行比对，从而获得车辆的实时位置，实现精准定位。此外，由于使用了可大规模量产的传感器，该平台成本低廉，可用于私家车的升级。

高性能、规模化量产解决方案

DRIVE Localization 的核心是 NVIDIA DRIVE Xavier SoC，这是全球首款自动驾驶处理器。Xavier 包含一台深度学习加速器 (DLA) 和一款 CUDA 引擎，其架构可满足严格的计算需求。

结合 NVIDIA 软件平台，这些处理器可为深度神经网络执行快速推理，并为计算机视觉算法执行高性能并行处理，其中的深度神经网络和计算机视觉算法均在 DRIVE Localization 模块发挥了各自的作用。

DRIVE Localization 没有采用昂贵的激光雷达技术，而是从汽车的低成本传感器中收集数据，包括前置摄像头、GNSS（全球导航卫星系统）接收器、IMU（惯性测量单元）和汽车里程表。

Xavier 的高带宽传感器引入和处理管道使 NVIDIA 的专用深度神经网络能够实时分析数据，并在不同的天气和光照条件下检测语义地标，比如车道边界、指示牌、栏杆和道路边缘。

然后，DRIVE Localization 模块将传感器数据叠加到第三方地图上，并行评估数千个数据点。该模块以超实时的速度执行这一操作，从地图和某一帧画面中的可视化数据中获取大量有利位置，进而找到最精确的位置和方向。

这种操作意味着需要强大的并行计算能力，Xavier SoC 恰好有效地解决了这一问题。

可扩展的生态系统

虽然 Xavier 实现了实时定位，但该系统也必须能够在汽车所处的任何位置执行这一操作。为此，NVIDIA 借助了一些合作伙伴提供的服务。他们为了搭建全球道路的高精地图已投入了数年时间和大量资源，其中包括百度、HERE、四维图新、TomTom 和 Zenrin。为了实现全球定位，这些公司的地图可与 DRIVE Software 兼容。

此外，NVIDIA 利用 DRIVE Maps 格式扩展了此地图生态系统的应用规模。因此，任一地图供应商均可转换为这种格式以直接使用 DRIVE Localization，为这一系统实现更多功能奠定基础。

高精地图合作伙伴的支持

全球多家顶尖高精地图公司均表示支持这一方案，其中包括：