以及數(shù)據(jù)，包括慣性測量單元 IMU、車端天線、基站、LiDAR、以及定位地圖；
GNSS定位以及激光點云定位模塊，GNSS定位（基站和車端天線輔助）輸出位置及速度信息，點云定位（LiDAR和定位地圖）輸出位置及航向角信息；
融合框架：慣性導航解算、Kalman濾波（卡爾曼濾波器是核心模塊）；融合定位輸出是一個6-dof的位置和姿態(tài)，以及協(xié)方差矩陣，其結(jié)果會反過來用于GNSS定位和點云定位的預測。
由于無人車的感知和決策能力并沒有達到像「人」一樣聰明的程度，而定位系統(tǒng)可以與高精地圖配合提供靜態(tài)場景感知，可將感知得到的動態(tài)物體正確放入靜態(tài)場景，而位置和姿態(tài)用于路徑規(guī)劃和車輛控制。因此定位系統(tǒng)對于無人駕駛至關(guān)重要。
In brief，一個無人汽車感知系統(tǒng)成功并不能保證整個系統(tǒng)成功，而感知系統(tǒng)有瑕疵足以讓使用它的軟件工程師持續(xù)陷入苦惱。
對大多數(shù)涉足自動駕駛公司來說，搞定一套傳感器方案，這個看似簡單的工作，卻往往需要耗費一個小團隊至少6-8個月的寶貴研發(fā)時間，才能勉強做到“不拖后腿”，而這又僅僅是“重復發(fā)明輪子”的一個過程。
百度Apollo所開發(fā)的自動駕駛套件已可做到在硬件層面就將攝像頭、激光雷達集成到一起，然后再將采集到的數(shù)據(jù)統(tǒng)一輸送到計算平臺。
Apollo作為一個開放的平臺，目的是將開發(fā)者從繁瑣的重復性工作中解放出來，更加專注于算法迭代本身，加快自動駕駛技術(shù)的迭代速度，推進整個無人駕駛行業(yè)的進程。面對復雜多變、快速迭代的開發(fā)環(huán)境，只有開放才會帶來進步，Apollo社區(qū)正在被開源的力量喚醒。
為了使定位模塊正確運行，需要對地圖路徑和傳感器外參進行配置。假設(shè)下載的定位數(shù)據(jù)的所在路徑為DATA_PATH。在進行以下步驟前，首先確定你在docker容器中。
在/apollo/data/log目錄下，可以看到定位模塊輸出的相關(guān)文件。
該可視化工具首先根據(jù)定位地圖生成用于可視化的緩存文件，存放在/apollo/data/map_visual目錄下。
假設(shè)步驟5中錄取的數(shù)據(jù)存放路徑為OUTPUT_PATH，桿臂值外參的路徑為ANT_IMU_PATH
該腳本會以RTK定位模式為基準，將多傳感器融合模式的定位結(jié)果進行對比。注意只有在GNSS信號良好，RTK定位模式運行良好的區(qū)域，這樣的對比才是有意義的。
可以看到三組統(tǒng)計結(jié)果，第一組是組合導航(輸出頻率200hz)的統(tǒng)計結(jié)果，第二組是點云定位(輸出頻率5hz)的統(tǒng)計結(jié)果，第三組是GNSS定位(輸出頻率約1hz)的統(tǒng)計結(jié)果。
文章出處：【微信號：Apollo_Developers，微信公眾號：Apollo開發(fā)者社區(qū)】歡迎添加關(guān)注！文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
`1.《龍哥手把手教您LabVIEW視覺設(shè)計（自學版）》2. 《龍哥手把手
技術(shù)有許多優(yōu)點：增加了測量的維數(shù)和置信度；改進了探測性能；擴展了空間和時間的覆蓋范圍；改進了系統(tǒng)的可靠性和可維護性；系統(tǒng)容錯性好，
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?。∕ulti-sensor Information Fusion，MSIF），就是利用計算機技術(shù)將來自多
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