无人驾驶技术解析：感知定位与决策规划

“无人驾驶笔记概述了无人驾驶汽车的核心技术，包括感知定位、决策与规划以及执行三个主要部分，并探讨了环境模型的栅格法、可视图法和自由空间法。此外，详细介绍了感知定位中的IMU、GPS/IMU融合、激光雷达和摄像头的应用及其优缺点。” 在无人驾驶领域，车辆的智能化主要依赖于三个关键组件：感知定位、决策与规划、执行。感知定位是获取周围环境信息的关键，包括使用传感器如IMU、GPS、激光雷达和摄像头来精确地确定车辆自身的位置和周围环境的状态。 IMU和GPS结合提供了高实时性和一定程度的准确性。IMU提供高频但存在累积误差，而GPS提供较低频但较准确的位置信息。通过卡尔曼滤波进行融合，可以补偿两者各自的不足，实现更稳定的位置估计，尽管在某些条件下，如多路径干扰或封闭环境，GPS的性能会受限。 激光雷达作为高精度的定位和避障工具，利用粒子滤波实现厘米级的实时定位，特别适合复杂的城市环境。然而，它的性能可能会受到天气条件的影响，例如雨天或尘埃。 摄像头在无人驾驶中扮演着视觉感知的角色，用于物体识别、车道线检测、交通灯侦测等，多个摄像头的环绕布置可以提供全方位的视觉信息，确保安全驾驶。但是，摄像头的性能受光照、天气等因素影响较大，需要与其他传感器数据互补。 决策与规划部分，包括路径规划、避障规划和轨迹规划，这些都需要根据实时感知到的信息来动态调整。全局路径规划确定车辆的大致行驶路线，局部路径规划处理即时避障问题，而轨迹规划则考虑车辆的动力学特性，设定合适的加速度和角速度，以保证舒适和安全。 在环境建模方面，栅格法是最成熟且安全的算法，但计算需求较高；可视图法和自由空间法则是相对轻量级的替代方案，各有优缺点，适用于不同的应用场景。 无人驾驶汽车的技术体系复杂而精细，涵盖了多学科知识，包括传感器技术、控制理论、计算机视觉和环境建模等，这些技术的发展和优化将不断推动无人驾驶领域的进步。