??自動駕駛安費(fèi)諾代理商已成為汽車行業(yè)發(fā)展的確定性趨勢，其最大的意義在于 解放駕駛員的雙手，帶來人類空間意義首次的無縫連接。
??自動駕駛的三個核心問 題是：在哪里？去哪里？如何去？
??當(dāng)中，定位系統(tǒng)在自動駕駛中專注于解決“在哪里？”這個問題。
??自動駕駛主要的三種定位技術(shù)
??自動駕駛獲得定位的技術(shù)方法通常有 3 種：
??1. 基于信號的定位：以通過全球衛(wèi)星 GNSS 的衛(wèi)星信號進(jìn)行定位的技術(shù) 為代表，其他還包括使用 WIFI，F(xiàn)M 微波等信號獲取信息等技術(shù)；
??2. 環(huán)境特征匹配：基于視覺或激光雷達(dá)定位，用觀測到的特征和數(shù)據(jù)庫 里的語義地圖或特征地圖進(jìn)行匹配，得到車輛的位置和姿態(tài)；
??3. 慣性定位: 依靠慣性傳感器獲得加速度和角速度信息，通過推算獲得 當(dāng)前的位置和方位的定位技術(shù)。
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?1、GNSS 定位
??GNSS 定位技術(shù)是比較成熟的常用技術(shù)。GNSS 是使用三角定位法，通過 3 顆以上的衛(wèi)星，可以準(zhǔn)確地定位地球表面的任一位置。
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??自動駕駛通常使用實(shí)時動態(tài)技術(shù)(RTK)獲得較高精度的定位
??首先需要在地面上建基站（Base Station，基站建立時，可得到基站的經(jīng)緯度等精確位置信息。
??當(dāng)基站的 GNSS 接收機(jī)與車載 GNSS 接收機(jī)相距<30km 時，可認(rèn)為兩者的 GNSS 信號通過同一片大氣區(qū)域，即兩者的信號誤差基本一致。
??根據(jù)基站的精確位置和信號傳播的時間，反推此時的信號傳播誤差，之后利用該誤差修正車載的 GNSS 信號，即可降低云層、天氣等對信號傳輸?shù)?影響，從而實(shí)現(xiàn)高精度(分米甚至厘米級)的定位。
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??GNSS-RTK 技術(shù)的定位結(jié)果精度較高且穩(wěn)定，目前已廣泛應(yīng)用于自動駕 駛導(dǎo)航系統(tǒng)中， 但該方法也有比較明顯的缺陷——依賴衛(wèi)星信號。定位成功 至少需三顆可見衛(wèi)星，然而在實(shí)際的運(yùn)行環(huán)境中，例如城市峽谷，由于多路徑 效應(yīng)、衛(wèi)星信號被遮擋等原因，會使可見星數(shù)目不足，這種情況將影響 GNSSRTK 定位和測速的精確性以及其可靠性。
??2．環(huán)境特征匹配定位
??使用攝像頭和激光雷達(dá)等傳感器，獲取周圍環(huán)境信息，經(jīng)過處理后也可 以獲得定位信息。
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??以激光定位為例，激光點(diǎn)云定位一般先通過激光雷達(dá)，獲取車上的實(shí)時 點(diǎn)云，獲得目標(biāo)空間分布和目標(biāo)表面特性的海量點(diǎn)集合。經(jīng)過處理后的點(diǎn)云 數(shù)據(jù)與預(yù)先制作的地圖進(jìn)行匹配，最終得到車輛的距離、角度和邊界信息。
??3．慣性定位
? ??從慣性傳感器（包含加速度計和陀螺儀）得到每一刻的加速度和角速度，通過時間積分，得到速度和角度，再通過空間累加，就可以推算出實(shí)時的位置。
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? 這三種定位方法各有優(yōu)劣。其中，慣性導(dǎo)航定位可保證不受外界信息影響， 在任何時刻以高頻次輸出車輛運(yùn)動參數(shù)，為決策中心提供連續(xù)的車輛位置、 姿態(tài)信息，具有任何傳感器都無法比擬的優(yōu)勢。慣性導(dǎo)航系統(tǒng)是高精定位中必不可少的關(guān)鍵部件。? 而自動駕駛定位系統(tǒng)的最核心關(guān)鍵詞是高精度。高精定位能夠?qū)崿F(xiàn)極端 天氣和環(huán)境下的車道級定位、高精度定位要能實(shí)現(xiàn)感知信息的時空同步、 降低自動駕駛系統(tǒng)運(yùn)算力要求、降低系統(tǒng)復(fù)雜度、有利于實(shí)現(xiàn) V2X 應(yīng)用及 自動駕駛的安全性和舒適性。
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??慣性導(dǎo)航系統(tǒng)是自動駕駛中必不可少的關(guān)鍵部件
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慣性導(dǎo)航在自動駕駛定位系統(tǒng)中具有不可替代性。慣導(dǎo)具有輸出信息不間斷、不受外界干擾等獨(dú)特優(yōu)勢，可保證在任何時刻以高頻次輸出車輛運(yùn)動 參數(shù)，為決策中心提供連續(xù)的車輛位置、姿態(tài)信息，這是任何傳感器都無法比 擬的。?
??慣性導(dǎo)航系統(tǒng)是唯一可以輸出完備的六自由度數(shù)據(jù)的設(shè)備，慣導(dǎo)能夠 計算 x, y, z 三個維度的平動量（位置、速度、加速度）和轉(zhuǎn)動量（角度、角速度），并可以通過觀測模型，推測其他傳感器狀態(tài)的測量值，再用預(yù)測值和測量值的差用于加權(quán)濾波。若要獲得實(shí)時的姿態(tài)角、方位角、速度和位置，慣導(dǎo) 是唯一的選擇。
? 慣性導(dǎo)航的數(shù)據(jù)更新頻率更高，可以提供高頻率的定位結(jié)果輸出。攝像頭的幀率一般是 30Hz，時間不確定性為 33ms；GNSS 延遲一般是 100-200ms；而慣導(dǎo)預(yù)測狀態(tài)的延遲最短只有幾 ms，因此可以用慣導(dǎo)估算并補(bǔ)償其他傳感器的延遲，實(shí)現(xiàn)全局同步。? 在車輛行駛的時候，GNSS 的延遲是 100ms，攝像頭拍攝環(huán)境目標(biāo)時，圖像實(shí)際位置和 GNSS 報告的位置將會出現(xiàn)不一致，假設(shè)汽車時速 120km/h，100ms 的延遲意味著 3.3 米的距離的延遲，此時地圖和目標(biāo)識別的精度再高也 失去意義。而如果使用組合慣導(dǎo)，位置的延遲將約為 2.5ms，由此導(dǎo)致的誤差 僅為 0.08m，更能夠保證行車的安全性。??
? 慣性導(dǎo)航是定位信息的融合中心，融合激光雷達(dá)、攝像頭、車身系統(tǒng)的信息。在 L3 及更高級別的自動駕駛汽車中，將引入更多的傳感器來支撐系統(tǒng)的功能，慣導(dǎo)系統(tǒng)是所有定位技術(shù)中最容易實(shí)現(xiàn)與其他傳感器提供的定位 信息進(jìn)行融合的主體，作為定位信息融合的中心，將視覺傳感器、雷達(dá)、激光雷達(dá)、車身系統(tǒng)信息進(jìn)行更深層次的融合，為決策層提供精確可靠的連續(xù)的 車輛位置、姿態(tài)的信息。
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??目前，GNSS+IMU 構(gòu)成的組合導(dǎo)航系統(tǒng)（INS）是主流的定位系統(tǒng)方案。
??慣性導(dǎo)航系統(tǒng)與衛(wèi)星定位所得的車輛初始點(diǎn)結(jié)合，可以得到實(shí)時的精確 定位。慣導(dǎo)系統(tǒng)原理是是通過加速度的二次積分，得到相對的位移變量。但僅 依靠慣導(dǎo)，無法獲得車輛的絕對位置，因此必須加入 GNSS 所得的車輛初始 點(diǎn)信息，即通過原始參照點(diǎn)+相對位移的方法，共同實(shí)現(xiàn)既準(zhǔn)確又足夠?qū)崟r的 位置更新。
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