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(shi)(shi)定(ding)(ding)(ding)位(wei)方(fang)法(fa)包括融合全球定(ding)(ding)(ding)位(wei)系統（GNSS，Global Navigation Satellite System）和慣性(xing)導航系統（INS，Inertial Navigation System）。其中，GNSS的(de)(de)定(ding)(ding)(ding)位(wei)精度由器件(jian)成本決定(ding)(ding)(ding)，一(yi)般在幾十米(mi)到幾厘米(mi)級別之間，精度越高，成本也(ye)越貴(gui)。融合GNSS和INS的(de)(de)定(ding)(ding)(ding)位(wei)方(fang)法(fa)能夠在一(yi)定(ding)(ding)(ding)程(cheng)度上(shang)解決GNSS在環(huan)境惡(e)劣條件(jian)（高樓、樹木遮擋，大面積水域、隧道等）下定(ding)(ding)(ding)位(wei)精度偏差較(jiao)大的(de)(de)影響，但對(dui)于城(cheng)市(shi)這樣大范(fan)圍定(ding)(ding)(ding)位(wei)條件(jian)都不好的(de)(de)情(qing)況，單純的(de)(de)GNSS+INS的(de)(de)定(ding)(ding)(ding)位(wei)技術還是不夠滿足自動駕(jia)駛(shi)(shi)的(de)(de)需求。

地圖輔助(zhu)類定位方(fang)法是(shi)(shi)另一種廣泛使(shi)用(yong)的(de)(de)自動駕(jia)駛定位技術，代表算法是(shi)(shi)同步(bu)定位與(yu)地圖構(gou)(gou)建(jian)（SLAm，Simultaneous Localization And mapping）。SLAM的(de)(de)目標是(shi)(shi)構(gou)(gou)建(jian)地圖的(de)(de)同時使(shi)用(yong)該地圖進(jin)行(xing)定位，SLAM通過傳(chuan)感(gan)器(qi)（攝像頭、Lidar等）觀(guan)測到的(de)(de)環境特征(zheng)，確(que)定當(dang)前(qian)車輛的(de)(de)位置(zhi)以及當(dang)前(qian)觀(guan)測目標的(de)(de)位置(zhi)，這是(shi)(shi)一個利用(yong)以往的(de)(de)先(xian)驗概率分布和當(dang)前(qian)的(de)(de)觀(guan)測值來估計(ji)當(dang)前(qian)位置(zhi)的(de)(de)過程，這一過程通常使(shi)用(yong)的(de)(de)方(fang)法有：貝葉斯濾波(bo)器(qi)（Bayesian Filter）、卡(ka)爾曼濾波(bo)器(qi)（Kalman Filter）、擴(kuo)展卡(ka)爾曼濾波(bo)器(qi)（Extend Kalman Filter）、粒子(zi)濾波(bo)器(qi)（Partical Filter）等，這些都是(shi)(shi)基(ji)于概率和統計(ji)原理(li)的(de)(de)定位技術。

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)自適應(ying)巡(xun)航(hang)、自動(dong)泊車、主(zhu)(zhu)動(dong)車道(dao)保(bao)持、自動(dong)變道(dao)、限(xian)速(su)識別等功(gong)能(neng)。L2級別自動(dong)駕(jia)駛主(zhu)(zhu)要有自適應(ying)巡(xun)航(hang)系(xi)統(tong)、車道(dao)保(bao)持輔(fu)助(zhu)功(gong)能(neng)、AEB主(zhu)(zhu)動(dong)剎(cha)車系(xi)統(tong)，除此之(zhi)外，還有一(yi)些適用(yong)于不同場景(jing)的一(yi)些駕(jia)駛輔(fu)助(zhu)功(gong)能(neng)。