gnss全球導航衛星系統
gps全球定位系統
gps的三部分：
rtk通過初始位置、加速度、初始速度三個要素可以得到具體位置資訊
三軸加速計：精確測量加速度；根據車輛座標系記錄測量結果
陀螺儀：將加速計測量到的測量結果轉化到全域性座標系上；
*陀螺儀通過測量旋轉軸（固定在世界座標系）和三個外部平衡環（一直旋轉）的相對位置計算車輛在座標系中的位置
三軸加速計和陀螺儀是imu（慣性測量單元）的重要元件
imu的優勢特徵：高頻率更新（1000hz），提供接近實時的位置資訊
imu的缺點：運動誤差隨時間增加而增加，只能進行短時間定位
imu與gps結合使用：
通過點雲匹配對車輛進行定位，將雷射雷達感測器的檢測資料與已存在高精度地圖進行連續匹配
匹配點雲：
影象結合地圖和gps實現定位
粒子濾波：使用粒子或點來估計最可能的位置
優點：影象資料易獲取
缺點：缺乏三維資訊和對三維地圖的依賴
使用基於gps、imu和雷射雷達的多感測器融合定位系統
提高穩定性和準確性
apollo定位系統支援gnss和lidar定位，gnss定位輸出位置和速度資訊，lidar定位輸出位置和行進方向資訊。
融合框架通過卡爾曼濾波結合輸出。
卡爾曼濾波建立在兩步**測量週期之上。
卡爾曼濾波的**步驟：慣性導航系統
卡爾曼濾波的更新步驟：gps和lidar
智慧型駕駛入門4 感知
四個感知世界的核心任務 檢測 找出物體在環境中的位置 分類 明確物件是什麼 跟蹤 隨時間推移觀察移動物體 語義分割 將影象中的每個畫素與語義類別進行匹配 分類器的執行步驟 接收輸入 一系列 影象 預處理 對影象進行標準化處理 調整影象大小 旋轉影象 轉換色彩空間 提取特徵 將特徵輸入到分類模型 最常...
Apollo自動駕駛入門課（3） 定位
定位是讓無人車知道自身確切位置的方法，定位對於無人駕駛車的重要性不僅體現在找出車輛自身的大致方位，更在於以厘公尺級的標準將車感資訊與高精地圖資訊進行比較來精準確定車輛位置。最常用的定位方法是將汽車感測器所看到的內容與地圖上所顯示的內容進行比較。車輛感測器可以測量車輛與靜態障礙物之間的距離，這些距離和...
無人駕駛入門（基本流程）
無人駕駛的操作流程，沒有大家想的那麼複雜。大家完全可以根據自己開車的實踐，推斷出自動駕駛應該包括那些內容。傳統意義上，很多 或者教材都喜歡把自動駕駛分成感知 規劃和控制四個部分，但是我個人喜歡再新增兩個部分，即導航和停車，這樣會構成乙個更完整的整體。1 導航 2 感知 所謂感知，就是車輛需要定位自身...