一、自動駕駛系統的定位方法有哪些

目前(qian)使用最廣泛(fan)的(de)(de)自動(dong)駕駛定位方(fang)(fang)法包括(kuo)融合全球定位系(xi)統(tong)（GNSS，Global Navigation Satellite System）和慣性導航系(xi)統(tong)（INS，Inertial Navigation System）。其中(zhong)，GNSS的(de)(de)定位精(jing)度(du)(du)由器件(jian)成(cheng)本決定，一般(ban)在幾(ji)十米到幾(ji)厘米級別之間，精(jing)度(du)(du)越(yue)高，成(cheng)本也越(yue)貴(gui)。融合GNSS和INS的(de)(de)定位方(fang)(fang)法能夠在一定程度(du)(du)上(shang)解決GNSS在環境惡(e)劣條(tiao)件(jian)（高樓、樹木遮擋(dang)，大面積水域、隧道等）下定位精(jing)度(du)(du)偏差較大的(de)(de)影響，但對于城市這樣(yang)大范圍定位條(tiao)件(jian)都不好的(de)(de)情況，單純的(de)(de)GNSS+INS的(de)(de)定位技(ji)術還是不夠滿足自動(dong)駕駛的(de)(de)需求(qiu)。

地(di)圖(tu)(tu)(tu)輔助(zhu)類定位方法(fa)是(shi)另一種廣泛使用(yong)的(de)(de)自(zi)動駕駛定位技術(shu)，代表(biao)算法(fa)是(shi)同步定位與地(di)圖(tu)(tu)(tu)構建（SLAm，Simultaneous Localization And mapping）。SLAM的(de)(de)目(mu)標是(shi)構建地(di)圖(tu)(tu)(tu)的(de)(de)同時使用(yong)該(gai)地(di)圖(tu)(tu)(tu)進行定位，SLAM通過傳(chuan)感器(qi)(qi)（攝像頭、Lidar等）觀測到的(de)(de)環境特征(zheng)，確定當(dang)(dang)前(qian)(qian)車輛(liang)的(de)(de)位置以(yi)(yi)及當(dang)(dang)前(qian)(qian)觀測目(mu)標的(de)(de)位置，這(zhe)是(shi)一個利(li)用(yong)以(yi)(yi)往的(de)(de)先驗概(gai)率(lv)分布和(he)當(dang)(dang)前(qian)(qian)的(de)(de)觀測值來估計當(dang)(dang)前(qian)(qian)位置的(de)(de)過程，這(zhe)一過程通常(chang)使用(yong)的(de)(de)方法(fa)有：貝葉斯濾(lv)波(bo)器(qi)(qi)（Bayesian Filter）、卡爾曼濾(lv)波(bo)器(qi)(qi)（Kalman Filter）、擴展卡爾曼濾(lv)波(bo)器(qi)(qi)（Extend Kalman Filter）、粒子濾(lv)波(bo)器(qi)(qi)（Partical Filter）等，這(zhe)些(xie)都是(shi)基(ji)于概(gai)率(lv)和(he)統計原(yuan)理的(de)(de)定位技術(shu)。

該圖片由注冊用戶"淺嘗不止—"提供，版權聲明反饋

二、自動駕駛系統有哪些功能

自動駕駛系統的主要功能全(quan)速自(zi)(zi)適(shi)應巡航、自(zi)(zi)動(dong)泊(bo)車、主(zhu)動(dong)車道(dao)(dao)保(bao)持、自(zi)(zi)動(dong)變(bian)道(dao)(dao)、限速識別等功(gong)能(neng)。L2級(ji)別自(zi)(zi)動(dong)駕駛(shi)(shi)主(zhu)要有(you)自(zi)(zi)適(shi)應巡航系(xi)統(tong)、車道(dao)(dao)保(bao)持輔助(zhu)功(gong)能(neng)、AEB主(zhu)動(dong)剎車系(xi)統(tong)，除此之外(wai)，還(huan)有(you)一(yi)些(xie)適(shi)用于不同場景的一(yi)些(xie)駕駛(shi)(shi)輔助(zhu)功(gong)能(neng)。