自動(dòng)駕駛定位技術(shù)就是解決“我在哪兒”的問(wèn)題，并且對(duì)可靠性和安全性提出了非常高的要求。除了GPS與慣性傳感器外，我們通常還會(huì)使用LiDAR點(diǎn)云與高精地圖匹配，以及視覺(jué)里程計(jì)算法等定位方法，讓各種定位法互相糾正以達(dá)到更精準(zhǔn)的效果。隨著自動(dòng)駕駛的發(fā)展，定位技術(shù)也一定會(huì)不斷優(yōu)化。

一般來(lái)講，自動(dòng)駕駛實(shí)際包含三個(gè)問(wèn)題：一是我在哪？二是我要去哪？三是如何去？能完整解決這三個(gè)問(wèn)題就是真正的自動(dòng)駕駛。

定位技術(shù)就是解決“我在哪兒”的問(wèn)題，并且自動(dòng)駕駛需要的是厘米級(jí)定位。

目前自動(dòng)駕駛的技術(shù)基本上都源自機(jī)器人，自動(dòng)駕駛汽車可以看做是輪式機(jī)器人外加一個(gè)舒適的沙發(fā)組成。機(jī)器人系統(tǒng)中定位和路徑規(guī)劃是一個(gè)問(wèn)題，沒(méi)有定位，就無(wú)法規(guī)劃路徑。厘米級(jí)實(shí)時(shí)定位是目前自動(dòng)駕駛最大的挑戰(zhàn)之一。對(duì)機(jī)器人系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，定位主要靠SLAM與先驗(yàn)地圖（Prior Map）的交叉對(duì)比。

SLAM是Simultaneous Localization and Mapping的縮寫，意為“即時(shí)定位與地圖構(gòu)建”。它是指運(yùn)動(dòng)物體根據(jù)傳感器的信息，一邊計(jì)算自身位置，一邊構(gòu)建環(huán)境地圖的過(guò)程。

由于傳感器種類和安裝方式的不同，SLAM的實(shí)現(xiàn)方式和難度會(huì)有很大差異。按傳感器來(lái)分，SLAM主要分為激光、視覺(jué)兩大類。

自動(dòng)駕駛通過(guò)定位技術(shù)準(zhǔn)確感知自身在全局環(huán)境中的相對(duì)位置，將自身視作一個(gè)質(zhì)點(diǎn)并與環(huán)境有機(jī)結(jié)合起來(lái)。

按定位技術(shù)原理不同可分為三類。第一類，基于信號(hào)的定位，代表就是GNSS定位，即全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)；第二類，航跡推算，依靠IMU等，根據(jù)上一時(shí)刻的位置和方位推斷現(xiàn)在的位置和方位；第三類是環(huán)境特征匹配，基于LiDAR的定位，用觀測(cè)到的特征和數(shù)據(jù)庫(kù)中的特征和存儲(chǔ)的特征進(jìn)行匹配，得到現(xiàn)在車的位置和姿態(tài)。

現(xiàn)有的無(wú)人車高精度定位在某些情況下會(huì)出現(xiàn)定位不準(zhǔn)的情況。因此僅依靠GPS的定位方案可靠性太差。

因此自動(dòng)駕駛一般用組合定位。首先本體感知傳感器如里程計(jì)（Odometry）、陀螺儀（Gyroscopes）等，通過(guò)給定初始位置和姿勢(shì)（簡(jiǎn)稱位姿），來(lái)測(cè)量相對(duì)于機(jī)器人初始位姿的距離和方向來(lái)確定當(dāng)前機(jī)器人的位姿，也叫做航跡推測(cè)。然后用激光雷達(dá)或視覺(jué)感知環(huán)境，用主動(dòng)或被動(dòng)標(biāo)識(shí)、地圖匹配、GPS、或?qū)Ш叫艠?biāo)進(jìn)行定位。位置的計(jì)算方法包括三角測(cè)量法、三邊測(cè)量法和模型匹配算法等。從這個(gè)角度而言，IMU也是自動(dòng)駕駛必備的部件。

慣性傳感器（IMU）是檢測(cè)加速度與旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)的高頻（1KHz）傳感器，對(duì)慣性傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后我們可以實(shí)時(shí)得出車輛的位移與轉(zhuǎn)動(dòng)信息，但慣性傳感器自身也有偏差與噪音等問(wèn)題影響結(jié)果。而通過(guò)使用基于卡爾曼濾波的傳感器融合技術(shù)，我們可以融合GPS與慣性傳感器數(shù)據(jù)，各取所長(zhǎng)，以達(dá)到較好的定位效果。

注意由于無(wú)人駕駛對(duì)可靠性和安全性要求非常高，所以基于GPS和慣性傳感器的定位并非無(wú)人駕駛里唯一的定位方式。

就目前定位技術(shù)而言，自動(dòng)駕駛有三類定位方法，通常三種方法會(huì)被交叉使用，以相互糾正達(dá)到更精準(zhǔn)的效果：

基于 GPS 和慣性傳感器的傳感器融合；

基于 LiDAR 點(diǎn)云與高精地圖的匹配；

基于視覺(jué)的道路特征識(shí)別。

這三類定位方法，都屬于需要結(jié)合多個(gè)傳感器聯(lián)合來(lái)解決定位問(wèn)題，以下為幾個(gè)具體的定位方法：

1、業(yè)內(nèi)通用的定位方式是GPS＋高精度地圖＋攝像機(jī)（激光雷達(dá)等）信息融合的定位方法。

激光雷達(dá)的SLAM，利用車輛自帶的GPS和IMU做出大概位置判斷，然后用預(yù)先準(zhǔn)備好的高精度地圖（Prior Map）與激光雷達(dá)SLAM云點(diǎn)圖像與之對(duì)比，或者說(shuō)Registration，放在一個(gè)坐標(biāo)系內(nèi)做配準(zhǔn)。配對(duì)（Matching）成功后確認(rèn)自車位置。這是目前最成熟，準(zhǔn)確度最高的方法。

通過(guò)一個(gè)視頻具體了解一下業(yè)內(nèi)是如何結(jié)合車載傳感器信息做定位的。

首先根據(jù)GPS的數(shù)據(jù)（經(jīng)緯高和航向）確定無(wú)人車大致處于哪條道路上，這個(gè)位置的可能與真實(shí)位置有5～10米的差距。

根據(jù)車載傳感器檢測(cè)的車道線（虛、實(shí)線）及道路邊緣（路沿或護(hù)欄）的距離與高精地圖提供的車道線及道路邊緣做比對(duì)，然后修正無(wú)人車的橫向定位。