厘米级城市多传感器融合定位系统：Apollo论文详解

本文档标题"apollo传感器融合论文.pdf"聚焦于自动驾驶领域中关键的传感器融合技术，特别是针对多场景下的车辆精确定位。作者Guowei Wan、Xiaolong Yang等人提出了一种创新且稳健的系统，旨在实现厘米级的定位精度，即使在城市市区、高速公路和隧道等复杂环境中也能保持高精度和鲁棒性。 论文的核心内容强调了系统如何有效地利用互补传感器数据，如全球导航卫星系统（GNSS）、激光雷达（LiDAR）和惯性测量单元（IMU）。传统上，LiDAR主要用于提供三维几何信息，但论文中提出了一种创新方法，即不仅依赖于LiDAR强度和三维数据，还利用LiDAR的强度和高度信息，显著提升了定位系统的准确性和抗干扰能力。 特别地，论文中的GNSS实时差分（RTK）模块利用了多传感器融合框架的优势，提高了模糊度解算的成功率。为了整合来自不同源的定位测量，文中采用了误差状态卡尔曼滤波器，其对不确定性进行了新颖的估计。通过详细的实验证明，该方法在各种场景下都能达到5-10厘米的根均方误差（RMS），明显优于现有的同类技术。 这篇论文深入探讨了自动驾驶系统中传感器融合的重要性，展示了如何通过巧妙地结合多种传感器的数据，克服环境挑战，提升车辆定位的精度和鲁棒性。这对于自动驾驶技术的发展具有重要意义，因为它确保了车辆在复杂环境下的稳定运行和安全性。此外，论文的实施方法和技术对于其他自动驾驶平台优化定位性能也有很高的参考价值。