自动驾驶车辆定位方式解析

自动驾驶的起点在于精确定位，明确自身位置，才能实施路线规划与行车控制。皖南电机目前，车辆主要依赖GPS进行导航，虽然GPS定位精度有限，大多情况下误差在2米以内，对于人类驾驶员而言，仅需大致了解位置即可，凭借周围环境即可判断位置。安徽皖南电机然而，自动驾驶尚不具备如此智能，因此对位置精度要求更高，一旦误差过大，便可能产生定位错误，例如误将非路口地点识别为路口，此时车辆可能会作出错误预判。皖南电机

自动驾驶系统中有哪些车辆定位方式？

GPS定位：GPS存在不足，首先精度不足，随后人们采用了RTK技术，即建立基站，基站位置具有精确坐标（可预先测量），然后通过基站与终端同时发送GPS定位，通过基站查询位置与基站绝对位置得出偏差，终端据此校正位置。在信号良好的情况下，精度可达厘米级别，满足要求。

INS定位：惯性导航传感器不受外界干扰，但易受时间漂移和温度漂移影响产生较大误差，在无人驾驶中具有辅助作用。例如，在GNSS/INS/LiDAR/HD Map融合方案中，提供数据融合预测模型（可参考Apollo的数据融合方案，2017年论文有详细介绍）。皖南电机价格表 然而，常规INS精度存在担忧，Apollo采用NoVatel的IMU，价格适中，但此方案中IMU仅提供预测。

LiDAR定位：激光雷达传感器可提供大量外界信息，我认为是激光雷达推动了自动驾驶的发展，计算机视觉技术仅推动了辅助驾驶。我对激光雷达的认可度非常高，并相信全球多家激光雷达厂商能降低激光雷达价格。

以Velodyne的32线激光雷达为例，价格适中，每帧可提供百万数量级的点云，可用于目标检测，也可用于点云匹配定位（实时点云与高精度地图进行匹配定位）。在高精度地图未被遮挡，且环境特征相对较多的情况下，定位精度客观，采用GNSS/INS/LiDAR/HD Map可实现众多创业公司或OEM推出的Demo定位水平。安徽皖南电机