百度apollo3.0自动驾驶原理简介-精确定位

高精度定位通用的两种选择：

1. RTK定位，依赖于卫星基站：GPS + IMU

    缺点：依赖于地面基站信号

    优点：适合空旷区域

2. GPS + IMU + Lidar

    缺点：雨天天气等

    优点：适合多建筑多纹理区域

 

运用到kalman filter：

1. IMU PVA信息做为prediction模型参数，完成kalman filter状态转移方程

2. GNSS + Lidar 融合后到PVA（position, velocity, attitude）做为measurements

3. estimated最终的PVA

4. 计算the errors of PVA 反馈到IMU模块

LiDAR localization module exhaustive(x, y, a, h)

Lucas-Kanade algorithm， Horizontal Localization

 

后面看过代码再详细解析。。。