无人驾驶汽车的定位导航有哪些技术？
【RRT算法简介,rrt算法】
定位技术在汽车无人驾驶技术中可以用来提供车辆的位置，姿态等信息 。是无人驾驶汽车行驶的基础，也是无人驾驶汽车的“眼睛” 。一般来说，常用的定位技术主要有航迹推算（Dead-Reckoning，DR）技术，惯性导航技术（Interial Navigation System，INS），卫星导航定位技术，地图匹配定位（Map Matching，MM），视觉定位技术以及路标定位技术等 。
除了上述的定位导航技术外，无人驾驶汽车在一个完全陌生的环境从一个完全未知的位置开始移动，在移动的过程中，它要根据位置估计以及地图进行自身定位 。除了自身定位外，还要建造增量式地图，从而实现自主定位和导航 。我们将这种新的技术称之为同时定位与地图创建，圈内学名：Simultaneous Localization and Mapping，缩写为SLAM 。
经过大量的实践表明，任何一种单一的导航技术都有其局限性，因此，现在组合导航技术成为了研究的热点受到广泛的关注 。组合导航技术主要是综合两种或者是两种以上的不同类型的导航传感器的信息，使得它们优势互补，从而发挥出最佳的导航性能 。近些年来，组合导航以其低成本，高性能等突出优点从而受到广泛应用 。对于一般的无人驾驶汽车而言，它的定位导航需要获取汽车的航向数据以及位置数据 。
因此，常用的组合导航主要有基于电子罗盘和速率陀螺的航向数据融合以及基于GPS/罗盘/里程计位置数据融合 。典型的组合导航定位系统如GPS/DR组合导航系统 。感谢您的阅读，如果喜欢就动动您的大拇指给个赞哦！欢迎在评论区留言，研究僧君会积极回复的哟！更多汽车相关的知识请关注“汽车工程研究生” 。我们是一群就读于知名高校汽车工程专业的研究生，我们热爱汽车，我们想与您分享汽车技术和汽车生活常识问题，欢迎向我们提问！。
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