一、自動駕駛系統的定位方法有哪些

目前使用最廣泛的(de)(de)自動駕(jia)駛定(ding)位(wei)(wei)方(fang)法包(bao)括融合(he)全球(qiu)定(ding)位(wei)(wei)系統（GNSS，Global Navigation Satellite System）和慣性導航(hang)系統（INS，Inertial Navigation System）。其(qi)中，GNSS的(de)(de)定(ding)位(wei)(wei)精(jing)度由器(qi)件(jian)成本決(jue)定(ding)，一(yi)般在(zai)(zai)幾十米(mi)到幾厘米(mi)級(ji)別之間，精(jing)度越(yue)高，成本也(ye)越(yue)貴。融合(he)GNSS和INS的(de)(de)定(ding)位(wei)(wei)方(fang)法能(neng)夠(gou)在(zai)(zai)一(yi)定(ding)程度上(shang)解決(jue)GNSS在(zai)(zai)環境惡劣條件(jian)（高樓、樹木遮擋，大面積水(shui)域、隧(sui)道等）下(xia)定(ding)位(wei)(wei)精(jing)度偏差較(jiao)大的(de)(de)影響，但(dan)對于(yu)城(cheng)市(shi)這樣大范圍(wei)定(ding)位(wei)(wei)條件(jian)都不好(hao)的(de)(de)情況，單純的(de)(de)GNSS+INS的(de)(de)定(ding)位(wei)(wei)技(ji)術還是不夠(gou)滿足自動駕(jia)駛的(de)(de)需(xu)求。

地(di)圖(tu)(tu)輔(fu)助類定(ding)(ding)位方法是(shi)(shi)另一種廣泛使(shi)用的自動駕駛定(ding)(ding)位技(ji)術，代表算(suan)法是(shi)(shi)同(tong)步定(ding)(ding)位與地(di)圖(tu)(tu)構建（SLAm，Simultaneous Localization And mapping）。SLAM的目(mu)標(biao)是(shi)(shi)構建地(di)圖(tu)(tu)的同(tong)時使(shi)用該地(di)圖(tu)(tu)進行定(ding)(ding)位，SLAM通過(guo)傳感器（攝(she)像頭、Lidar等(deng)）觀測(ce)到的環境特征，確定(ding)(ding)當前(qian)車輛的位置以及當前(qian)觀測(ce)目(mu)標(biao)的位置，這是(shi)(shi)一個(ge)利(li)用以往(wang)的先驗概率分布和(he)(he)當前(qian)的觀測(ce)值來估計當前(qian)位置的過(guo)程(cheng)，這一過(guo)程(cheng)通常使(shi)用的方法有：貝葉(xie)斯濾波(bo)器（Bayesian Filter）、卡爾曼(man)濾波(bo)器（Kalman Filter）、擴展卡爾曼(man)濾波(bo)器（Extend Kalman Filter）、粒(li)子濾波(bo)器（Partical Filter）等(deng)，這些都(dou)是(shi)(shi)基于概率和(he)(he)統計原(yuan)理(li)的定(ding)(ding)位技(ji)術。

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速(su)自(zi)(zi)適應巡(xun)航、自(zi)(zi)動泊車(che)、主動車(che)道(dao)保(bao)持、自(zi)(zi)動變(bian)道(dao)、限速(su)識(shi)別(bie)(bie)等功能。L2級別(bie)(bie)自(zi)(zi)動駕駛(shi)主要(yao)有自(zi)(zi)適應巡(xun)航系統(tong)、車(che)道(dao)保(bao)持輔(fu)(fu)助功能、AEB主動剎(cha)車(che)系統(tong)，除此之外(wai)，還有一(yi)(yi)些(xie)適用于不同場(chang)景的一(yi)(yi)些(xie)駕駛(shi)輔(fu)(fu)助功能。