以及數(shù)據(jù)，包括慣性測(cè)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(diǎn)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(diǎn)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(dǎo)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(gè)6-dof的位置和姿態(tài)，以及協(xié)方差矩陣，其結(jié)果會(huì)反過(guò)來(lái)用于GNSS定位和點(diǎn)云定位的預(yù)測(cè)。
由于無(wú)人車的感知和決策能力并沒(méi)有達(dá)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(chǎng)景感知，可將感知得到的動(dòng)態(tài)物體正確放入靜態(tài)場(chǎng)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(duì)于無(wú)人駕駛至關(guān)重要。
In brief，一個(gè)無(wú)人汽車感知系統(tǒng)成功并不能保證整個(gè)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(duì)大多數(shù)涉足自動(dòng)駕駛公司來(lái)說(shuō)，搞定一套傳感器方案，這個(gè)看似簡(jiǎn)單的工作，卻往往需要耗費(fèi)一個(gè)小團(tuán)隊(duì)至少6-8個(gè)月的寶貴研發(fā)時(shí)間，才能勉強(qiáng)做到“不拖后腿”，而這又僅僅是“重復(fù)發(fā)明輪子”的一個(gè)過(guò)程。
百度Apollo所開(kāi)發(fā)的自動(dòng)駕駛套件已可做到在硬件層面就將攝像頭、激光雷達(dá)集成到一起，然后再將采集到的數(shù)據(jù)統(tǒng)一輸送到計(jì)算平臺(tái)。
Apollo作為一個(gè)開(kāi)放的平臺(tái)，目的是將開(kāi)發(fā)者從繁瑣的重復(fù)性工作中解放出來(lái)，更加專注于算法迭代本身，加快自動(dòng)駕駛技術(shù)的迭代速度，推進(jìn)整個(gè)無(wú)人駕駛行業(yè)的進(jìn)程。面對(duì)復(fù)雜多變、快速迭代的開(kāi)發(fā)環(huán)境，只有開(kāi)放才會(huì)帶來(lái)進(jìn)步，Apollo社區(qū)正在被開(kāi)源的力量喚醒。
為了使定位模塊正確運(yùn)行，需要對(duì)地圖路徑和傳感器外參進(jìn)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(jìn)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(huì)以RTK定位模式為基準(zhǔn)，將多傳感器融合模式的定位結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。注意只有在GNSS信號(hào)良好，RTK定位模式運(yùn)行良好的區(qū)域，這樣的對(duì)比才是有意義的。
可以看到三組統(tǒng)計(jì)結(jié)果，第一組是組合導(dǎo)航(輸出頻率200hz)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，第二組是點(diǎn)云定位(輸出頻率5hz)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，第三組是GNSS定位(輸出頻率約1hz)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。
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`1.《龍哥手把手教您LabVIEW視覺(jué)設(shè)計(jì)（自學(xué)版）》2. 《龍哥手把手
技術(shù)有許多優(yōu)點(diǎn)：增加了測(cè)量的維數(shù)和置信度；改進(jìn)了探測(cè)性能；擴(kuò)展了空間和時(shí)間的覆蓋范圍；改進(jìn)了系統(tǒng)的可靠性和可維護(hù)性；系統(tǒng)容錯(cuò)性好，
（Multi-sensor Information Fusion,MSIF），就是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)將來(lái)自多
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