在自动驾驶技术不断迈向实用化的过程中，车辆能否稳定、精准地沿着规划路径行驶，已成为衡量系统可靠性的关键指标。然而，无论是测试阶段的原型车，还是已在部分城市提供服务的无人出租车，用户偶尔仍会观察到一种令人不安的现象：车辆在看似平坦笔直的道路上出现轻微左右晃动，或在弯道中偏离预期轨迹——业内称之为“轨迹漂移”。这种现象背后，隐藏着一系列复杂而交织的技术挑战。
定位系统的误差累积是轨迹漂移的首要诱因。当前主流自动驾驶方案依赖GNSS（全球导航卫星系统）与IMU（惯性测量单元）融合定位，在理想条件下可实现厘米级精度。但现实环境远非理想：高楼林立的城市峡谷、隧道、高架桥下等场景极易导致卫星信号衰减甚至中断。一旦失去外部定位参考，系统便不得不切换至航位推算模式，仅靠IMU中的陀螺仪和加速度计估算车辆位置。问题在于，这类微机电传感器存在固有的零点漂移和随机噪声。由于位置需通过对加速度进行两次积分获得，哪怕微小的恒定偏差也会随时间呈平方级放大。短短几百米内，横向或纵向偏移可达数米，尤其在低成本传感器上更为显著。
为抑制此类漂移，行业普遍采用高精地图匹配策略：通过激光雷达或摄像头识别路侧特征（如交通标志、电线杆、车道线），并与地图数据库比对以校正位置。然而，该方法在特征稀疏区域——如长直隧道、空旷荒漠或新修道路——往往失效。更棘手的是，若高精地图本身存在测绘误差，或因施工导致实地环境与地图不一致，匹配过程反而会引入新的偏差，加剧轨迹失准。
除定位外，多传感器的时间同步问题亦不容忽视。自动驾驶车辆搭载的摄像头、激光雷达、毫米波雷达等设备采样频率各异。若未严格对齐时间戳，融合感知将基于错位数据，导致障碍物位置误判。例如，车速60公里/小时时，10毫秒的时间差即可造成16厘米的空间错位。为此，系统通常以GNSS提供的PPS（秒脉冲）为基准，通过专用同步板卡将全车传感器采集时刻控制在微秒级误差内。即便如此，单个传感器内部仍存在运动畸变。以机械式激光雷达为例，其完成一帧扫描需约100毫秒，在此期间车辆持续移动，导致点云数据扭曲。若不结合IMU高频运动数据进行去畸变补偿，车道线可能被误判为曲线，进而干扰定位精度。
更深层的挑战来自车辆动力学本身。算法规划的轨迹常基于简化的几何模型，却忽略了轮胎与路面间复杂的力学交互。高速过弯时，轮胎因弹性形变产生侧偏角，实际行驶方向偏离轮毂指向。若控制算法未纳入这一动力学特性，车辆易因向心力不足而“外抛”，尤其在湿滑路面更为明显。此外，载重变化、胎压波动、路面摩擦系数差异等因素均会影响转向响应。满载状态下车辆转动惯量增大，转向迟滞加剧，若算法无法动态调整控制参数，轨迹跟踪精度必然下降。
执行层面的延迟同样不可小觑。从感知偏差识别到转向指令执行，涉及数据采集、算法处理、总线传输、电机响应等多个环节，整体延迟可达数十毫秒。在此期间，车辆已驶离原位置，若控制系统缺乏预测机制，极易陷入“过度修正—反向超调”的振荡循环，表现为车道内蛇形摆动。先进方案采用模型预测控制（MPC），不仅考虑当前状态，还预演未来数秒内的运动趋势，提前发出补偿指令，并将未完全执行的历史控制量纳入状态估计，从而“填平”时延鸿沟。
值得注意的是，轨迹漂移有时并非源于底层硬件或控制，而是高层决策的不确定性。在复杂城市场景中，若对周边车辆或行人意图预测反复摇摆——例如在多个潜在行为模式间快速切换——路径规划器将频繁重绘轨迹，导致车辆横向抖动。这种“决策犹豫”虽非物理漂移，却同样损害乘坐体验与安全性。为此，新一代系统引入交互式感知，试图理解交通参与者间的博弈关系，提升预测稳定性。
总体而言，轨迹漂移是感知误差、动力学简化、执行延迟与决策不确定等多重因素叠加的产物。尽管随着传感器精度提升、动力学建模精细化及预测控制算法演进，漂移幅度正逐步收敛，但在真实世界的复杂扰动下，彻底消除这一现象仍是自动驾驶迈向完全可靠必须跨越的核心门槛。
