自动驾驶和导航技术

自动驾驶导航核心目标：知道自身在哪、要往哪走、感知周围环境、持续修正位置，分为卫星导航、惯性导航、环境匹配定位、轮速里程计、高精地图、视觉SLAM、组合导航融合七大技术，车、eVTOL、无人机逻辑相通。
1. GNSS卫星导航（GPS/北斗/GLONASS/Galileo）
• 作用：输出绝对经纬度、高度、速度，给全局地理坐标
• 局限：隧道、高楼峡谷、密林、室内信号丢失，普通GNSS米级误差，无法满足自动驾驶
• 增强方案：RTK差分定位，把精度做到厘米级；PPP精密单点定位。

2. IMU惯性导航（惯性测量单元）
包含陀螺仪+加速度计，部分带磁力计。
• 作用：短时间内推算姿态、位置、速度。卫星断信号瞬间，靠IMU继续输出导航解。
• 短板：会漂移，时间越长误差累积越大，不能单独长期使用。
• 特点：高频输出，不受外界信号干扰，是自动驾驶的“兜底传感器”。
3. 轮速里程计（车载）
• 通过车轮转速计算车辆行驶距离、速度。
• 缺点：打滑、空转就会出错；无人机对应光流计，低空无GPS时光流做相对定位。
4. 高精地图 + 地图匹配
• 高精地图存储车道线、路标、护栏、红绿灯、道路拓扑。
• 原理：把传感器实时看到的特征，和预存地图比对，修正自身位置。
• 问题：地图更新成本高，道路改动后地图失效；空中低空对应低空地理信息、航线地图。
5. 环境特征匹配定位（SLAM类）
（1）激光SLAM（激光雷达）
激光扫描周边物体，提取点云特征，实时建图+定位。无GNSS也能工作。
适合地下车库、隧道；缺点：雨天雾天性能下降。
（2）视觉SLAM（摄像头）
单目/双目/多目相机，依靠图像纹理特征计算位置姿态。
成本低；光照差、纹理少场景容易失效。
6. UWB / 蓝牙 / 5G‑A基站定位（辅助）
• 靠地面通信基站测距，室内、地下补充定位。
• 一般不作为主导航，只做辅助修正。
7. 组合导航（最重要，实际产品都用这个）

• GNSS正常：用卫星绝对位置校准IMU漂移
• GNSS失效（隧道、高楼遮挡）：切换IMU+激光/视觉SLAM维持短时间导航输出，等待卫星恢复。

汽车 vs 无人机/eVTOL导航差异
1. 地面汽车：GNSS+IMU+轮速里程计+激光/视觉SLAM+高精地图
2. 无人机/eVTOL低空：北斗RTK GNSS + IMU + 光流 + 气压计（高度），部分搭载视觉SLAM；缺少“车道”概念，依靠航线地理信息。
总结
• 绝对位置：北斗/GNSS‑RTK
• 姿态短时推算兜底：IMU惯性导航
• 无卫星信号环境：激光SLAM / 视觉SLAM
• 位移计量：轮速里程计（车）/光流（飞行器）
• 全局约束匹配：高精地图