【编者按】近日，由SAE Intenational（国际性自动机技术工程师学好）举办的SAE 2018车辆智能化与网联平台技术性国际学术会议在昆山市完美收官。30多名来源于中国与美国日欧的顶级技术专家、专家学者欢聚于这一场国际行业交流盛典，发布车辆智能网联行业的学术研究发展和新技术应用探寻成效。在其中，禾多科技技术主管骆沛博士研究生发布了题写《面向量产的自动驾驶高精度定位》的中心思想演说，关键讲解了无人驾驶常见的市场定位方式，并研究了他们自己的优点和局限。与此同时，融合禾多科技朝向批量生产的高精地图 定位导航的技术规范，深度解读了产品研发流程中遇上的疑难问题和解决方案。

禾多科技技术主管骆沛博士研究生

下列是骆沛的讲演原文，小编在没有更改本意的根基上，梳理如下所示：

在无人驾驶技术中，高精精准定位充分发挥着关键功效，一方面协助无人驾驶技术能够更好地应用高精地图给予的信息内容，为无人驾驶技术的最短路径算法和车子操纵给予精确的汽车部位和状态；与此同时可以輔助认知系统软件，获得更为精确的监测和追踪結果。

都各有好坏的常见高精精准定位计划方案

现阶段较常用的高精精准定位计划方案有下列4种。

1、GNSS/RTK & IMU精准定位

此计划方案优势是：当GPS连接RTK以后，可以带来十分精准、高频率、平稳的具体位置和状态結果，一般情形下，可以做到10cm的位子精密度和低于0.1度的前进方向角精密度。

该计划方案的弊端也十分明显。第一，成本费特别高；第二，依靠GPS，在有挡住的条件里，GPS数据信号很有可能会发生振荡；第三，依靠RTK，而RTK须在有通信基站的地区才可运作；最终，比较严重依靠IMU，由于精准定位的整体結果中包含状态，与IMU的精密度密切相关。

2、反射面值地形图和相对高度值地形图

除开硬件配置计划方案以外，也是有根据手机软件的市场定位计划方案，例如根据反射面值地形图和高度图的计划方案。该方法必须事先搭建地形图，最先把毫米波雷达数据信息用优化算法开展拼凑获得云数据地形图，再将三维的云数据地图投影到二维平面图上转化成特点图象。当汽车运作时，根据用即时的三维云数据跟特点图象开展配对，完成汽车定位。

此计划方案优势是精密度和可扩展性高：一般水准精度等级可以做到10cm上下；在激光器被阻碍物挡住的情形下，还可以一切正常工作中。

缺陷也一样许多，最先，只有輸出车子的x、y信息内容，因此只可获得二维平面图上的精准定位結果；第二，必须事先对毫米波雷达的反射面值开展校准，但因为现阶段毫米波雷达生产工艺流程的缘故，即应用同一款毫米波雷达在不一样现场做校准，标定結果也会具有非常大误差，因而有可能会限定此办法的扩展性；第三，该计划方案依靠高电子线束毫米波雷达，假如选用4线应8线毫米波雷达，便会丧失精密度和可扩展性高的优点。