Apollo学习笔记 进阶课程之三:定位技术②
Apollo学习笔记 进阶课程之三:定位技术②
百度的无人驾驶定位方案
1)、GNSS定位
GPS误差来源:
上图为单点定位,基于TOA
载波定位技术:(RPK技术,PPP技术)
RPK:可以在五秒内确定厘米级精度,但是基站要求高
PPP:卫星对误差进行处理,得到高精度坐标。
RPK应用:① 时间授时 ② 高精地图 ③ RTK在线定位
2)、激光点云定位技术
反射值地图块一个像素12.5厘米
①定位:SSDHF(SSD平方差总和,HF直方图滤波器),通过对像素点平方差总和的计算得到一个误差值,对每个可能位置进行误差计算后输入滤波器,匹配值比较高的就是可能在的位置,通过加权平均并得到XY位置信息。
② 航向角优化:基于LK算法的框架,将颜色值与高度值放进去优化。自适应融合方式,将颜色值与高度值的权值进行动态优化。
3)、视觉定位技术
将图像中的车道线、路灯等人为定义的物体为语义特征。语义特征据有稳定性。
特点:①摄像头技术成熟,结构化地图尺寸小,有利于降低系统生产成本。②车道线、路灯等道路元素稳定性高,不易变动,地图生命周期长。③配置灵活,根据识别算法的性能,可以使用不同的特征组合,易于扩展。
(1) 算法流程:
(2) 在线特征检测:粒子滤波,预测位姿
4)、捷联惯性导航与组合导航技术
(1) 捷联惯性导航:
①初始对准:位置(xy->xyz)、姿态进行对准。优化:双天线或者速度
②惯导解算:姿态值积分得到增加,加上初始值得到输出。
(3) 组合导航系统:
输入、解算、误差、输出:
使用sins模块输出
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