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无人驾驶定标板—————广州航鑫光电科技有限公司，是一家专门做激光雷达标定板、反射板的公司。

移动机器人定位的基本概念

我们来考虑机器人和自动驾驶的定位问题，其实它是要估计运动主体（机器人本身或者车辆）这个参考帧，相对于周遭静止环境的位姿或者位姿变化， 这个周遭静止的环境，18%无人驾驶定标板，我们可以统称为坐标系。

移动定位问题，可以简化为跟重力方向垂直的水平面上的2d位姿估计。 2d坐标系的(0，0)点， 及x，y轴的朝向其实可以是任意的，只要基准定好了，后面的参考不变即可。

对于自动驾驶，有一些细节需要补充， 我们熟知的定位（gps）是经纬度坐标，如何对应平面笛卡尔坐标系呢？

经纬度坐标可以通过墨卡托投影系统（universal transverse mercator，utm）投影到utm 的一个区块中，反射率拼接无人驾驶定标板， 区块中再细的位置可以看成一个2d平面使用笛卡尔坐标进行表征， 这样球面的经纬度坐标和平面坐标是可以转换的。

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激光雷达

激光雷达是目前定位选择的主流传感器，带自---航的室内扫地机的商用产品，一般都会配备激光雷达。在自动驾驶领域，高精地图的采集及定位应用， 使用的是多线激光雷达方案。

激光雷达分为单线和多线， 单线雷达只能扫描一个平面的障碍，所以直接出来的是一个2d地图。 多线雷达（有16线，32线，64线）产品，通过多个扫描面的组合，可以给出丰富的环境3d点云。

激光雷达定位， 主要是激光slam算法，跟视觉slam一样，也分前端雷达里程计和后端回环检测矫正。

激光slam对cpu的消耗，是远远低于视觉slam的，鲁棒性---，稳定。以2d激光slam为例，它可以在任意时刻得到某个特定高度水平面的2d障碍轮廓，所以在做前端里程计的时候，连续两帧，计算局部的地图轮廓匹配，可以使用相对比较少的计算量获取相对位移。

激光扫描出的点有准确度---的---信息，这样在做后端回环优化的时候，不需要优化某个位姿下的观测值（扫描的点云）， 而直接优化位姿。

对于视觉slam， 不论是单目slam 通过三角测量算出的点云---，还是---slam中获取到的点---， 有很大噪声在里面，所以优化要对观测点和位姿一起优化调整。

激光做定位的缺点是受环境如雨、雾的影响比较大，对于透明介质也无法得到准确的---信息。

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