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自动驾驶定位算法(十五)基于多传感器融合的状态估计(muti-Sensors Fusion)

1、传感器(Sensor)选取

自动驾驶系统中用于状态估计(State Estimation)的常用传感器包括GPS/GNSS、IMU、激光雷达(Lidar)。

状态估计(State Estimation)选用传感器需要考虑哪些因素:

1)误差不相关性。也就是说,用于Senso[……]

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从零开始学习自动驾驶系统(二)-State Estimation & Localization

最小二乘法(Least Squares Method)可以在存在测量噪声的情况下,可以最大限度的剥离噪声的影响,求得最优解。

自动驾驶车辆配备了许多的不同的传感器,它们的测量精度各不相同,有的精度高,有的精度低,而高精度设备的测量结果更加值得信任,如何达到这种效果呢。一个直觉的做法,就是赋[……]

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从零开始学习自动驾驶系统(一)-State Estimation & Localization

Localization目标是确定自动驾驶车辆在全局坐标系内的位置(Position)和方向(Orientation),精确的Localization系统是任何自动驾驶汽车的关键组成部分。为了实现精确的Localization系统,需要使用State Estimation,从不精确的各种传感器的测量[……]

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