针对这个问题,以GPS+IMU的多传感器融合方案越来越受到重视,因为“无源定位”的IMU恰好可以弥补GPS的短板。此外,车机还可以搭载里程计、视觉设备形成更丰富的多传感器融合方案。 对高德而言,地图数据是定位业务的灵魂。多传感器融合只是定位业务中的一部分,如何把多传感器与地图数据结合起来,始终是我们在思考的问题。 针对...
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3.实践 下一期将谈谈怎样再实践中通过eskf算法实现gps、imu和轮式里程计融合,发挥这三种传感器各自的优势。
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本文将融合问题描述为一个基于关键帧的滑动窗口优化问题,其中使用GPS信息计算出新的全局因子。利用IMU预积分项的计算将GPS全局因子包含在优化中,与视觉+惯导的方法相比,计算成本几乎没有增加。并且实验结果表明,该方法能够有效地实现了精确和全局一致的位置估计,并始终优于现有的松耦合方法。
而通过使用基于卡尔曼滤波的传感器融合技术,我们可以融合GPS与惯性传感器数据,各取所长,以达到较好的定位效果。注意由于无人驾驶对可靠性和安全性要求非常高,所以基于GPS和惯性传感器的定位并非无人驾驶里唯一的定位方式,我们还会使用LiDAR点云与高精地图匹配,以及视觉里程计算法等定位方法,让各种定位法互相纠正以达到更...