自动驾驶对定位的精度的要求在厘米级的，如何实现厘米级的高精度定位呢？一种众所周知的定位方法是利用全球定位系统(GPS)，利用多颗卫星的测量结果，通过三角测量(Triangulation)机制确定目标的位置，GPS定位的原理见自动驾驶...
激光雷达(Lidar, Light Detection And Ranging)是Google系自动驾驶技术路线广泛应用的硬件传感器。
高精度全局定位系统本质上可以看做一个级联的定位系统，先通过GNSS系统提供一个可能的位置范围，再利用激光雷达(Lidar)系统、视觉定位系统等方法进行局部环境的搜索匹配，从而实现厘米级的定位精度。由于需要由GNSS为高精...
惯性测量单元(Inertial measurement unit，简称 IMU)，是测量物体三轴姿态角及加速度的装置。一般IMU包括三轴陀螺仪及三轴加速度计，部分IMU还包括三轴磁力计。IMU在小至手机、VR，大至航空、航天领域都得到了广泛的应用。手...
直方图滤波的算法思想在于：它把整个状态空间 dom(x(t))切分为互不相交的部分
辆位置和姿态是自动驾驶中的一个基础问题，只有解决了车辆的位置和姿态，才能将自动驾驶的各个模块关联起来。车辆的位置和姿态一般由自动驾驶的定位模块输出。...
Unscented Kalman Filter是解决非线性卡尔曼滤波的另一种思路，它利用Unscented Transform来解决概率分布非线性变换的问题。UnScented Kalman Filter不需要像Extended Kalman Filter一样计算Jacobin矩阵，在计算量大致相...
ES-EKF是EKF的一种变种，它的基本思想就是把State区分为两部分:Nominal State和Error State。如下所示:
最小二乘法(Least Squares Method)可以在存在测量噪声的情况下，可以最大限度的剥离噪声的影响，求得最优解。
Localization目标是确定自动驾驶车辆在全局坐标系内的位置(Position)和方向(Orientation)，精确的Localization系统是任何自动驾驶汽车的关键组成部分。为了实现精确的Localization系统，需要使用State Estimation，从不精...
