以及數據，包括慣性測量單元 IMU、車端天線、基站、LiDAR、以及定位地圖；

　　GNSS定位以及激光點云定位模塊，GNSS定位（基站和車端天線輔助）輸出位置及速度信息，點云定位（LiDAR和定位地圖）輸出位置及航向角信息；

　　融合框架：慣性導航解算、Kalman濾波（卡爾曼濾波器是核心模塊）；融合定位輸出是一個6-dof的位置和姿態，以及協方差矩陣，其結果會反過來用于GNSS定位和點云定位的預測。

　　由于無人車的感知和決策能力并沒有達到像「人」一樣聰明的程度，而定位系統可以與高精地圖配合提供靜態場景感知，可將感知得到的動態物體正確放入靜態場景，而位置和姿態用于路徑規劃和車輛控制。因此定位系統對于無人駕駛至關重要。

　　In brief，一個無人汽車感知系統成功并不能保證整個系統成功，而感知系統有瑕疵足以讓使用它的軟件工程師持續陷入苦惱。

　　對大多數涉足自動駕駛公司來說，搞定一套傳感器方案，這個看似簡單的工作，卻往往需要耗費一個小團隊至少6-8個月的寶貴研發時間，才能勉強做到“不拖后腿”，而這又僅僅是“重復發明輪子”的一個過程。

　　百度Apollo所開發的自動駕駛套件已可做到在硬件層面就將攝像頭、激光雷達集成到一起，然后再將采集到的數據統一輸送到計算平臺。

　　Apollo作為一個開放的平臺，目的是將開發者從繁瑣的重復性工作中解放出來，更加專注于算法迭代本身，加快自動駕駛技術的迭代速度，推進整個無人駕駛行業的進程。面對復雜多變、快速迭代的開發環境，只有開放才會帶來進步，Apollo社區正在被開源的力量喚醒。

　　為了使定位模塊正確運行，需要對地圖路徑和傳感器外參進行配置。假設下載的定位數據的所在路徑為DATA_PATH。在進行以下步驟前，首先確定你在docker容器中。

　　在/apollo/data/log目錄下，可以看到定位模塊輸出的相關文件。

　　該可視化工具首先根據定位地圖生成用于可視化的緩存文件，存放在/apollo/data/map_visual目錄下。

　　假設步驟5中錄取的數據存放路徑為OUTPUT_PATH，桿臂值外參的路徑為ANT_IMU_PATH

　　該腳本會以RTK定位模式為基準，將多傳感器融合模式的定位結果進行對比。注意只有在GNSS信號良好，RTK定位模式運行良好的區域，這樣的對比才是有意義的。

　　可以看到三組統計結果，第一組是組合導航(輸出頻率200hz)的統計結果，第二組是點云定位(輸出頻率5hz)的統計結果，第三組是GNSS定位(輸出頻率約1hz)的統計結果。

　　文章出處：【微信號：Apollo_Developers，微信公眾號：Apollo開發者社區】歡迎添加關注！文章轉載請注明出處。

　　`1.《龍哥手把手教您LabVIEW視覺設計（自學版）》2. 《龍哥手把手

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