起首，定位（Location）和导航（Navigation）手艺是负责实时供给载体（如主动驾驶车辆）的运动信息，包罗载体的位置、速度、姿势、加速度、角速度等。
主动驾驶对定位系统的四点要求高精度：定位精度须到达厘米级。
高可用性：定位需要连结不变性，主动驾驶测试已经从封锁的场景转移到更开放的场景，那也要求主动驾驶的定位系统能处置更多、更复杂的场景。
高可靠性：定位系统每一项输出其实是主动驾驶感知、规划与控造的输入，因而定位系统不克不及呈现误差，不然将招致很严峻的后果。
自主无缺性检测：固然定位系统的可靠性可以做到极其接近100%，但是难以到达实正的100%。那就要求定位系统在没法子供给准确的输出时，及时警告用户，采纳办法，制止发作任何变乱。所以，主动驾驶的定位系统应包管较低的虚警率与漏警率。
实现主动驾驶定位的五种办法1、惯性导航（INS）
全球导航卫星定位系统（GNSS）高精地图与线上激光雷达点云婚配定位轮式传感器（里程计）连系车辆运动特征的运动约束惯性丈量单位（IMU）
目前主动驾驶常用的惯性丈量单位（IMU），根据精度分能够为两类：
第一类是基于光纤陀螺（FOG）的IMU，它的特点是精度高，但同时成本也高，一般应用于精度要求较高的地图收罗车辆。
第二类是基于微机电系统（MEMS）器件的IMU，它的特点是体积小，成本低，情况适应性强，但缺点是误差大。若是把它应用在主动驾驶车辆中，其需要颠末比力复杂的处置。
为了从IMU的原始数据得出导航定位输出，定位系统需要停止捷联惯性导航（SINS）解算，解算包罗下面四个模块：
通过陀螺输出的角速度信息积分得到姿势信息
通过姿势信息对加速度计输出的比较停止转换，由载体坐标系得到导航坐标系
停止重力计算，有害加速度、地球自转角速度等抵偿计算
由加速度信息积分得到速度与位置不外需要留意的是，积分过程形成的输出误差会跟着工做时间发作积累。
2、全球导航卫星定位（GNSS）
全球导航卫星定位是基于测距的绝对定位计划，其输出误差不会跟着工做时间以及载体运动而发作变革。全球导航卫星定位的一个显著特点是由单频单系统向多频多系统改变，例如中国斗极导航系统、俄罗斯格洛纳斯系统（Glonass），欧盟的伽利略系统（Galileo）等。下图是北京某一天所能领受到的卫星信号的星空图，根本能够包管在肆意时间我们都能收到35颗以上的卫星。多频多系统在极大的水平上进步了我们导航系统的可靠性与可用性。
另一个显著特点是细密定位，已在民用范畴得到普遍应用。尤其是基于载波相位动态差分的RTK手艺，在智能驾考、无人机、细密农业等范畴都有所应用。关于主动驾驶范畴而言，细密定位的长处在于厘米级定位精度，以及能供给双天线测向功用。为了进步细密定位的定位精度，主动驾驶定位系统增加了关于基站（基站办事供给商）和收集信号的依赖。然而因为GNSS是基于卫星定位的导航，它的懦弱性不成轻忽——例如城市里经常会碰到各类城市“峡谷”场景（下图），招致定位系统无法领受低仰角的卫星信号，那极大增加了定位的影响因子，也增大了定位成果的不确定性。
别的一个懦弱性表现在信号干扰上。若是主动驾驶车辆自己以及加拆设备招致车辆的电磁情况十分恶劣，处置不适当时，就会严峻影响卫星定位领受机的收星及不雅测值的量量。高精度地图婚配定位第三类定位办法是基于高清度地图婚配定位。通过事先成立的高精度地图，共同线上的激光点云，定位系统也能实现绝对定位和厘米级高精度。那种办法的局限性则是增加了定位系统对高精地图的依赖。
轮式传感器第四种定位办法是轮式传感器/里程计（Wheel Sensor）。主动驾驶获得车轮信息的体例有两种：外接和内置。
外接轮式传感器的特点是分辩率和精度都十分高，缺点是构造复杂，可靠性难以包管，一般更适用于地图收罗车。
内置轮式传感器的特点是无需外接设备，缺点是精度低，误差比力大，若是用于主动驾驶车辆，则需要颠末多重的处置才行。
不管是接纳哪种体例，轮式传感器关于定位系统都非常重要。
起首，因为惯性丈量单位（IMU）的敏感轴很难包管与车的运动标的目的完全平行，因而需要停止切确的标定。而敏感轴的标定就需要轮速的输出，同时也需要获得有用的车速信息和里程信息。
不只如斯，定位系统为了停止推算，也会需要一些车轮的参数，但车轮的参数会跟着工况发作变革，所以我们需要对它停止在线估量。需要留意的是，在那个过程中，估量的误差会跟着主动驾驶车运动的间隔发作积累，而且会遭到路况的影响，好比轮胎打滑或者过减速带。连系车辆运动特征的运动约束最初，定位系统连系车辆的运动特点停止约束，也能获取某些定位信息。
好比定位系统先通过一些办法检测车辆能否处于静行，那么即可以假设静行时的主动驾驶车辆的速度等于0。
那种运动约束能包管极端的情况下，主动驾驶车辆的定位成果不至于产生极大的误差。当然，定位系统还能够再参加一些车辆横向或者纵向的运动约束前提等。
多传感器交融定位主动驾驶定位的办法所在多有，其涉及传感器也各不不异。因而主动驾驶往往接纳的是多传感器交融定位的体例。多传感器交融定位一般包罗以下几个部门：数据预处置：包罗惯性导航解算，GNSS的量量控造，激光雷达数据的误差抵偿，还有基于轮式传感器的计算以及在线估量和抵偿。基于激光雷达数据和高精地图的婚配定位。四个核心模块：
ZUPT/ZIHR/NHC，车辆运动约束部门INS Alignment，惯性导航初始瞄准部门Integrated，组合部门FDI，毛病检测与隔离部门平安相关的模块：关于所有输出的无缺性监测。
目前常用的导航定位优化办法，仍然基于传统的卡尔曼滤波器（Kalman Filter），其优化的目标是使形态方差到达最小。一般成立卡尔曼滤波器模子，起首要选择形态变量，目前多是基于导航参数误差和车载传感器误差，停止形态估量。随后，通过一步预测和量测更新，形态方程能够实如今时间域的递推。别的，定位系统的毛病诊断与隔离可接纳的传统软件办法有良多，好比卡方检测等，另一方面则能够借助硬件上的冗余实现。例如，通过装备多套 GNSS/IMU，定位系统可以共同软件解析余度实现多传感器冗余，进步可靠性。
定位典型场景阐发
第一个展现的场景（上图）是最典型的场景，场景十分开阔，能够操纵GNSS/RTK等做为量，丈量校准IMU和Wheel sensor的误差，并做出抵偿。
第二个场景（上图）是在一个纵向特征区别不太明显的桥上，处理法子能够是接纳 GNSS，IMU，Wheel Sensor的信息，检测纵向婚配失效情况，使其不影响定位系统输出。
关于卫星定位导航来说，上图的场景是较为恶劣的情况，处理法子能够是从传感器交融部门停止处置，使其具有野值的剔除才能和对参数的自适应调理才能。
第四个场景（上图）的问题在于车辆穿越高架桥时，因为信号弱，卫星定位导航失败，那就要求定位系统能独立于卫星导航，能得到可靠的成果。
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