1.無人車定位技術
無人車的自動定位系統，即相對一個坐标系，無人車的自定位系統知道汽車的位置和姿态。
位置和姿态分别有三個自由度。
(1）位置對應X，Y，Z，即相當于某個坐标系，汽車的平移是多少。
(2）姿态是三個方向的一個旋轉，一般會用歐拉角來表示。包括橫滾、俯仰和航向。
其實除了位置和姿态這兩個次元，自動定位系統還要輸出很多資訊。除去速度、加速度和角速度外，自定位系統還需要對位置和姿态加上一個置信度，表示這次輸出的定位結果好不好。
定位名額
(1)精度：定位精度必須控制在10厘米以内，才能使行駛中的自動駕駛車輛避免出現碰撞或者偏離車道線的情況。
(2)魯棒性：魯棒性一般情況下用最大值來衡量。
(3)場景：對于定位系統，需要覆寫各種場景。
定位方法
(1）基于電子信号的定位：基于電子信号的定位方法中最有特點的就是GNSS（全球導航衛星系統）。它的作用機制是通過一組衛星的僞距、星曆、衛星發射時間等觀測量，以及使用者鐘差，得知你現在大概的位置。
(2）航迹的推算：航迹推算最有特點的就是IMU。航迹推算就是根據上一時刻“我“的”位置“和”姿态“，疊加一些測量資訊可以知道現在的”位置“和”姿态“。IMU是一個慣性測量單元。它包含了加速度計和陀螺儀。加速度計會輸出加速度的資訊。但是不止加速度，它還包含重力加速度。陀螺儀是一個旋轉，即是前面所講到三個軸上的一個旋轉。
(3）環境特征的比對：環境特征比對相對較多，比如LiDAR的比對。在建好了點雲定位的地圖，将LIDAR的資料和已建好的地圖做比對，以此來計算自己的位置。或者通過攝像頭，知道了一些車道線，紅綠燈的标志，然後确定自身的位置。
（4）為了增加GNSS的精度，我們采用差分技術。
差分技術分為實體差分和距離差分兩種。距離差分又分為僞距差分和載波相位差分。其中，僞距差分的精度不會特别的高，精确度為米級，而載波相位差分定位精确度基本上是在厘米級（小于5厘米）。載波相位差分定位的缺點有硬體成本高，比如基站的設定，人力的維護；對可視衛星的依賴。即在這個場景下面能看到的衛星是必須比較多的，否則就差分不出來誤差；易受電磁環境的幹擾
（5）雷射定位：
雷射定位需要預先制作一個地圖，不管是3D的Voxel地圖或者是點雲地圖，又或者是2D的機率地圖。2D機率地圖是把所有的這個點雲資料鋪到一塊，壓成了一個2D地圖。2D地圖分成很多小格子，每個格子裡面存儲了顔色資訊，位置。位置上面可能隻存Z的這個次元，因為2D地圖有XY。然後地圖包括一些機率，機率和點雲的數量以及分布相關。如圖為實時的雷射點雲和已有的地圖去做匹：
（6）視覺定位：
對于視覺定位，如果照明環境變化越大，，視覺所受到的影響就越大。是以基于這種特征點的定位，比如SLAM裡面用Relocalization并不是很合适用于車的視覺定位。因為下次可能檢測不到那些特征，比如SIFT特征或者别的特征就會造成定位的失敗。但是有一些特征具有明顯意義，比如車道線或者旁邊立的這些柱子，紅綠燈的柱子或者紅綠燈本身或者一些Traffic Sign之類的，對于定位而言非常有用。
（7）慣性導航：
慣性導航是基于IMU的，裡面包含有加速度計和陀螺儀。加速度計會給提供瞬時的加速度，陀螺儀提供瞬時角速度。加速度計提供的不僅是加速度，還測量了重力加速度，是以用的時候需要先把重力加速度剔除掉。
IMU的工作過程：首先是角速度通過積分後得到一個姿态，并把它應用到加速度上，對加速度積分得到速度，再得到最後的位置。
IMU優點：可以得到一個六自由度的資訊；短時精度非常高；輸出頻率高，無延遲；裝置獨立，沒有外部依賴。
（8）多傳感器融合定位：
多傳感器融合定位的核心是中間的卡爾曼濾波器
其他
（1）無人駕駛車坐标系大多使用右手坐标系。
（2）三維旋轉:歐拉角和四元數，這兩者會用于優化過程。
（3）常用坐标系：
i.地心慣性坐标系
ii.地心地固坐标系
iii.當地水準坐标系
iv.UTM投影
v.車體坐标系
vi.IMU坐标系
vii.相機坐标系
viii.雷射雷達坐标系：
總結：
2.百度無人車定位技術
GNSS定位技術：
GNSS為全球導航衛星系統（Global Navigation Satellite System）的簡稱，它是泛指所有的衛星導航系統，包括全球的、區域的和增強的，如美國的GPS、俄羅斯的Glonass、歐洲的Galileo、中國的北鬥衛星導航系統，以及相關的增強系統，如美國的WAAS（廣域增強系統）、歐洲的EGNOS（歐洲靜地導航重疊系統）和日本的MSAS（多功能運輸衛星增強系統）等，還涵蓋在建和以後要建設的其他衛星導航系統。該技術原理是測距，有三顆衛星就可以交會兩點，舍棄外部的空間點就可以得到自己測繪這個點。但是一般情況下，由于鐘差，一般需要四顆衛星去做誤差剔除。GNSS定位其實是單點定位，沒有用到基站，它的精度一般是5到10米。為了能夠得到更精準的定位精度，引入了一些更好的方式，如載波定位技術。
載波定位技術：
（1）載波定位技術具體分為兩類，RTK技術和PPP技術。它們都是為了确定載波的整周數，然後消除噪聲，達到更精準的定位。
（2）RTK工作原理：衛星把觀測資料給基站，也給車端的移動站。基站根據多個衛星的鐘差計算出誤差項，然後把誤差項傳遞給車端，車端用這個誤差項消除觀測誤差，得到精準的位置。它的問題是硬體成本高，需要建基站，需要4G通信的鍊路，需要基站傳資料。
（3）PPP工作原理：可以簡單了解為一個很強的單點，它有很多種基礎基站的建設。這些基站通過衛星資料，把這些誤差都在基站做分離處理，再傳遞給衛星。衛星已經做了誤差的消除，再去對車端進行定位，得到一個非常高精度的定位資訊。
GNSS在無人車中的作用，大概可以分為三個部分，第一個部分是GPS授時。 第二是制作高精地圖。第三是RTK線上定位，作為定位的一個子產品使用。
GNSS的問題是可靠性，很容易受到電磁環境幹擾。第二點就是對于比較差的環境，比如城市的高樓、峽谷、林蔭路，對GNSS影響都很大。
雷射點雲定位
雷射點雲定位系統包括兩個子產品：圖像對齊和SSD HF。
圖像對齊子產品主要是用于航向角的優化。點雲定位裡面會輸出四個次元的資訊，XYZ和Yaw（航向角）。
定位過程首先做航向角的優化，然後SSD-HF做XY優化，Z則由定位地圖提供。定位地圖是一種資料的的存儲方式。雷射點雲定位的輸入還包括預測位姿和實時點雲資料。輸出資訊将會給融合算法，進行更加精确的定位。
紅色為比對值高，藍色為比對值低，綠色為過渡。
視覺定位
視覺定位的輸出也是XYZ和Yaw，即位置和朝向。視覺定位通過攝像頭識别圖像中具有語義資訊的穩定特征并與地圖做比對，得到位置和朝向資訊。
視覺定位的流程主要包含三個部分，一是3D特征地圖的離線的生成，第二是圖像特征的檢測，最後是資料的整合輸出。
攝像頭進行圖像特征的檢測，主要是進行車道線和杆狀物的檢測。通過GPS給出的初始位置，基于初始位置對3D地圖和攝像頭檢查到的資訊進行特征比對。用IMU和輪速計去做姿勢的預測，給出一個不錯的姿勢。最後的結果輸出給融合子產品，融合可以将GPS、視覺定位、IMU資料整合，優化定位結果并提供高頻輸出。
特征比對定位：
慣性導航定位
首先需要初始對準，如圖所示：
然後進行慣導解算：
組合導航系統
系統框圖如下：