以及数据，包括惯性测量单元 IMU、车端天线、基站、LiDAR、以及定位地图；

　　GNSS定位以及激光点云定位模块，GNSS定位（基站和车端天线辅助）输出位置及速度信息，点云定位（LiDAR和定位地图）输出位置及航向角信息；

　　融合框架：惯性导航解算、Kalman滤波（卡尔曼滤波器是核心模块）；融合定位输出是一个6-dof的位置和姿态，以及协方差矩阵，其结果会反过来用于GNSS定位和点云定位的预测。

　　由于无人车的感知和决策能力并没有达到像「人」一样聪明的程度，而定位系统可以与高精地图配合提供静态场景感知，可将感知得到的动态物体正确放入静态场景，而位置和姿态用于路径规划和车辆控制。因此定位系统对于无人驾驶至关重要。

　　In brief，一个无人汽车感知系统成功并不能保证整个系统成功，而感知系统有瑕疵足以让使用它的软件工程师持续陷入苦恼。

　　对大多数涉足自动驾驶公司来说，搞定一套传感器方案，这个看似简单的工作，却往往需要耗费一个小团队至少6-8个月的宝贵研发时间，才能勉强做到“不拖后腿”，而这又仅仅是“重复发明轮子”的一个过程。

　　百度Apollo所开发的自动驾驶套件已可做到在硬件层面就将摄像头、激光雷达集成到一起，然后再将采集到的数据统一输送到计算平台。

　　Apollo作为一个开放的平台，目的是将开发者从繁琐的重复性工作中解放出来，更加专注于算法迭代本身，加快自动驾驶技术的迭代速度，推进整个无人驾驶行业的进程。面对复杂多变、快速迭代的开发环境，只有开放才会带来进步，Apollo社区正在被开源的力量唤醒。

　　为了使定位模块正确运行，需要对地图路径和传感器外参进行配置。假设下载的定位数据的所在路径为DATA_PATH。在进行以下步骤前，首先确定你在docker容器中。

　　在/apollo/data/log目录下，可以看到定位模块输出的相关文件。

　　该可视化工具首先根据定位地图生成用于可视化的缓存文件，存放在/apollo/data/map_visual目录下。

　　假设步骤5中录取的数据存放路径为OUTPUT_PATH，杆臂值外参的路径为ANT_IMU_PATH

　　该脚本会以RTK定位模式为基准，将多传感器融合模式的定位结果进行对比。注意只有在GNSS信号良好，RTK定位模式运行良好的区域，这样的对比才是有意义的。

　　可以看到三组统计结果，第一组是组合导航(输出频率200hz)的统计结果，第二组是点云定位(输出频率5hz)的统计结果，第三组是GNSS定位(输出频率约1hz)的统计结果。

　　文章出处：【微信号：Apollo_Developers，微信公众号：Apollo开发者社区】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。

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