【Apollo 6.0学习笔记】定位

本文详细介绍了自动驾驶汽车的定位技术,包括基于电子信号的定位(GNSS、载波定位)、航迹推算(IMU)和环境特征匹配(激光雷达、视觉定位)。重点探讨了百度Apollo 6.0的定位方案,通过多传感器融合,利用卡尔曼滤波器实现5-10厘米的高精度定位。文章还阐述了各种坐标系的使用和转换,以及百度无人车的GNSS、载波定位、激光雷达和视觉定位技术。


前言

定位系统可以与高精地图配合提供静态场景感知,可将感知得到的动态物体正确放入静态场景,而位置和姿态用于路径规划和车辆控制。因此 定位系统对于无人驾驶至关重要。

对于自动驾驶汽车,定位的指标要求大概分为三个部分:

  • 精度:定位精度必须控制在10厘米以内,才能使行驶中的自动驾驶车辆避免出现碰撞/车道偏离的情况。
  • 鲁棒性:一般情况下用最大值来衡量。也就是最大的误差不要超过30厘米。但是在有些时候,纵向误差稍微大一点点,只要没有偏离车道就没有太大影响。
  • 场景:需要覆盖很多的场景。

一、 定位方法

在这里插入图片描述

定位的方法大体上可以分为三个部分:基于电子信号的定位航迹的推算环境特征的匹配

1.1 基于电子信号的定位方法

基于电子信号的定位方法中最有特点的就是GNSS(全球导航卫星系统)。

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