苏源流
苏源流

定位中传感器与坐标系

  • 感知：What we see
    • 

  • 决策：How the environment will change
    • 

  • 规划：How we move
    • 

  • 控制：How to control the car
    •

    目录

    1. 技术入门

    GPS定位

    点云匹配定位

    视觉定位

    惯性导航推算轨迹

    多传感器融合定位

     2.基础知识——主要讲述各种坐标系

    三维坐标系的几何变换

    常用坐标系

    车体坐标系

    IMU坐标系

    相机坐标系

    激光雷达坐标系

    坐标系集合

    3.Apollo定位

    GPS定位

    点云定位技术方法

    视觉定位

    定位算法流程

    1. 技术入门

    无人车自定位系统是确定车辆自身的位置、姿态、各种速度加速度角速度、以及confidence

                           

     无人车定位的精度要求很高，所以会采取多种方式来对车辆进行定位

    • 电子信号：GPS
    • 轨迹推算：IMU（惯性导航单元）
    • 环境特征匹配：lidar camera

                  

    但是各种传感器获得的信息有限

    GPS定位

                  

    点云匹配定位

                            

    视觉定位

              

    惯性导航推算轨迹

                             

    多传感器融合定位

     我们可以将不同的传感器信息进行融合，进而融合不同传感器的优点来进行定位

               

                   

     2.基础知识——主要讲述各种坐标系

    三维坐标系的几何变换

    首先空间坐标系分为左右手坐标系

                

    三维集合变换包括  

    二维旋转  三维旋转  三维平移  刚体位置与朝向等

                 

    常用坐标系

    • ECI地心惯性坐标系（不随地球自转）
    • ECEF地心地固坐标系（随地球自转    WGS84大地坐标系）
    • 当地水平坐标系
    • 通用墨卡托投影（UTM）

                

                

                

                

    车体坐标系

    车是一个刚体（刚体是指在运动中和受力作用后，形状和大小不变，而且内部各点的相对位置不变的物体。）

    传感器随着车辆一起运动，相对位置不变

                

    IMU坐标系

                

    相机坐标系

               

    激光雷达坐标系

               

    坐标系集合

                    

    3.Apollo定位

    GPS定位

    • 定位基本原理
    • 主要误差
    • 载波定位技术

                    

                 

                   

                   

    点云定位技术方法

                   

                   

                   

                   

             

    视觉定位

                      

    定位算法流程

                       

     

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