为什么自动驾驶需要卫星定位和特征定位？

卫星的可用性、可靠性和安全性已成为该产品的重要组成部分，它们与精度同样重要。 VMPS产品集成了高性能卫星接收机，以及高性能惯性测量单元和惯性导航芯片。

为了让自动驾驶汽车安全行驶，需要在所有工况下提供准确、安全、可靠的定位，因此我们提出的解决方案是基于卫星定位和特征定位的定位结果，这些定位结果是冗余的，互补的。

所提出的解决方案基于卫星定位和特征定位相互冗余和互补的定位结果。

自动驾驶改变了人们的出行方式，而让自动驾驶成为可能的重要环节之一就是定位，所以我们必须有一个高精度的定位，准确地说，它必须有高精度、安全、可靠和高可用性的定位。

只有这样，我们才能相互补充，使定位更加准确，保证车辆的安全。

因为两者是互补的，也是多余的。

因为这样你就可以正常驾驶。

这就像为什么你需要左腿和右腿走路一样。

否则，我不知道前方的路在哪里。

否则，你怎么知道路线？

无人驾驶车辆的定位方法可分为GPS、磁感应、惯性导航、视觉和激光雷达。

地图信息匹配定位等方法。 根据无人驾驶车辆的应用场景，可采用不同的定位方式。

1.GPS定位。

基于GPS的定位方法是一种绝对姿态估计方法。 该方法是通过全球定位系统完成的。

全球定位系统（GPS）到高原进行车辆定位。

基于GPS的定位方式的优点是可以在各种天气下连续定位，差动GPS可以实现厘米级定位，适用于全球定位。 缺点是受环境出行影响较大，高层建筑、树木、隧道会阻挡GPS信号。

GPS定位。

2.磁感应定位。

基于磁传感器的磁感应定位方法，通过在车道上安装磁钉，使车辆通过检测无人驾驶过程中磁信号的位置来实现定位。

磁感应定位方法的优点是检测预制的磁性材料。

不受光线、天气或其他障碍物影响的可靠结果; 其缺点是道路需要改造，成本高，不便于大规模推广，适用于机场、工厂、车间等场所的物流自动引导。

磁感应定位。

3.惯性定位。

基于惯性传感器的定位方法使用陀螺仪、加速度计。

用于测量车辆角加速度的传感器。

和线性加速度，对实测数据进行积分，推导出车辆相对于初始姿态的当前姿态信息。

惯性定位方法的优点是不需要接收外部信号，受环境干扰较小。 缺点是累积误差会随着时间的推移而增加。 因此，该方法适用于局部短期定位或辅助定位。

惯性定位。 4.基于视觉或激光的地图信息匹配和定位。

通过相机或激光雷达进行地图信息匹配方法也是一种绝对姿态估计方法。 该方法预先建立地图信息，并将检测到的数据特征与无人驾驶过程中的地图信息不断比对匹配，从而获得车辆在地图中的绝对姿态。

测绘信息匹配定位方法的优点是没有累积误差，不需要修改道路。 缺点是它包括地图生成和地图匹配两个步骤，地图生成需要提前采集，而且在户外场景中地图中的数据量非常大，给地图匹配的实时性能带来了很大的挑战。

1）全球全天候群定位：由于GPS卫星数量多且分布均匀，保证了地球上任何时间、任何时间都能同时观测到至少4颗GPS卫星，保证了全球全天候连续导航定位的实现。

2）覆盖面广：可覆盖全球98%的高空大厅，可满足位于世界各地或近地空间的军事用户连续准确确定三维位置、三维运动状态和时间的需求。

3）定位精度高：GPS相对定位精度在50km内可达6 10m，100 500km可达7 10m，1000km可达9 10m

不。 人工智能技术主要包括：计算机视觉、机器学习、数据挖掘、自然语言处理等。

人工智能的目标是让机器具有与人类相同的听、说、读和写能力。 它还具有类似人类的能力。

目前所谓的人工智能几乎没有认知能力。

即使是三岁孩子的认知能力，也比目前最先进的人工智能技术先进得多！

GPS代表全球定位系统，它是通过卫星实现的。 与人工智能几乎没有联系。