自动驾驶定位技术浅谈

1. 定位技术的核心作用

• 核心问题 ：解决“我在哪儿”（厘米级精度）。
• 要求 ：高可靠性、安全性（自动驾驶三大核心问题之首）。
• 技术起源 ：机器人定位技术延伸，依赖SLAM（即时定位与地图构建）与先验地图匹配。

2. 定位技术分类

3. 主流定位方法

（1）多传感器融合（主流方案）

• 组成 ：
  
  • 基础锚点 ：GPS提供全局位置（消除累积误差）。
  • 高频补充 ：IMU（1KHz）实时测量位移/转动，但存在漂移。
  • 环境匹配 ：LiDAR/摄像头与高精地图特征匹配（车道线、交通标志等）。

   

• 核心算法 ：
  
  • 卡尔曼滤波 ：融合GPS与IMU数据。
  • 粒子滤波 ：收敛多周期传感器数据，输出稳定定位结果。

（2）LiDAR点云匹配

• 流程 ：
  

  1. 通过GPS+IMU估算初始位姿。

  2. 实时LiDAR扫描点云与高精地图（Prior Map）配准（Registration）。

  3. 匹配成功则确认厘米级位置。

   

• 增强方案 ：
  

  • 强度扫描图像匹配（3D点云+反射强度）。

  • 高斯混合地图：提升积雪、泥泞等恶劣环境下的鲁棒性。

（3）视觉定位

• 方案一：图像增强型定位
  

  • 结合LiDAR与摄像头：将3D地图转为2D地面模型，与视觉图像配准（归一化互信息）。

  • 算法：扩展卡尔曼滤波（EKF）。

   

• 方案二：Mobileye REM
  
  • 原理 ：通过摄像头识别地标（交通牌、路灯等）+车道线（1D数据），与轻量化地图（10Kb/km）匹配。
  • 局限 ：
    

    • 依赖海量车辆数据采集（隐私/版权争议）。

    • 需实时更新地图，受光线/天气影响大。

    • 仅适用于晴好天气。

（4）纯视觉SLAM

• 现状 ：非主流方案，成本低但算法难度高（如多目视觉SLAM）。
• 应用场景 ：手机VR（如iPhoneX、Google Tango），尚未成熟用于自动驾驶。

4. 多传感器融合方案示例

5. 挑战与趋势

• 关键挑战 ：
  

  • 极端环境（雪、雾、无纹理道路）下的可靠性。

  • 多传感器标定与数据同步。

  • 高精地图的实时更新与覆盖。

   

• 发展趋势 ：
  
  • 多源融合深化 ：互补传感器劣势（如激光雷达95%路况适用性 + 视觉低成本）。
  • 算法优化 ：粒子滤波、深度学习方法提升匹配效率。
  • 低成本方案 ：轻量化地图（如REM）与车端-云端协同更新。

总结

1. 基础层 ：GPS + IMU提供全局锚点与运动推测。
2. 匹配层 ：LiDAR/视觉与高精地图特征匹配实现厘米级校正。
3. 容错机制 ：单一传感器失效时，其他传感器补充定位（如航迹推算）。
   未来技术将向更高鲁棒性 （恶劣环境）、更低成本 （视觉方案）、更强实时性 （云端协同）演进