自驾车使用向量搜索作为其定位系统的一部分，通过将实时传感器数据与预先绘制的环境地图进行交叉比对，来减轻 GPS 信号干扰。GPS 信号可能会受到建筑物、隧道或天气等物理障碍物的干扰，或受到故意干扰。为了保持精确定位，自动驾驶汽车将 GPS 与其他传感器（例如，激光雷达、摄像头、惯性测量单元）和高精度 (HD) 地图结合使用。向量搜索使汽车能够将实时传感器数据（表示为道路标志或路缘位置等特征的数学向量）与存储的向量化地图进行比较。此过程识别观察到的数据与地图之间的最接近匹配，从而纠正 GPS 误差。
核心机制是将传感器输入转换为描述汽车周围环境的向量嵌入。例如，激光雷达扫描生成点云，这些点云被处理成几何特征（例如，到车道线或建筑物拐角的距离）。这些特征被构造为向量，并使用最近邻搜索等算法与 HD 地图的向量数据库进行比较。如果 GPS 声称汽车位于坐标 X，但激光雷达和摄像头数据与坐标 Y 处的地图向量更紧密地对齐，则系统会优先考虑传感器-地图匹配。这种方法依赖于高效的向量相似性指标，例如欧几里得距离或余弦相似度，以快速识别最合理的位置。像 FAISS 这样的框架或专门的嵌入式数据库优化了这些搜索，以实现低延迟，这对于实时导航至关重要。
一个实际的例子发生在由高层建筑物引起的“GPS 阴影”的城市地区。在这里，一辆自驾车可能会通过摄像头检测到交通信号灯和店面的特定排列方式。向量搜索将这些特征与 HD 地图进行匹配，从而覆盖 GPS 漂移的坐标。同样，在 GPS 完全失效的隧道中，汽车使用惯性测量单元 (IMU) 数据（跟踪加速度和车轮旋转）来估计运动向量。这些向量会不断地与地图的预期道路几何形状进行比较，从而确保汽车保持在航线上，直到 GPS 恢复。通过将向量搜索与多传感器输入融合在一起，即使 GPS 不可靠，自动驾驶系统也能保持强大的定位能力，从而减少对任何单一数据源的依赖。