这篇文章主要是对Baidu Apollo的论文Robust and Precise Vehicle Localization based on Multi-sensor Fusion in Diverse City Scenes的理解。

• 概述

  使用RTK-GPS、IMU、LiDAR融合进行定位。RTK-GPS会有信号被阻挡和汽车发出的微波信号由于多路径效应（在建筑比较密集，玻璃墙很多地方微波信号发生反射使得GPS收到的时间增长没法获得精确距离导致计算位置出现较大误差）；IMU会有累计漂移的问题；LiDAR对于雨雪天气，因为雨雪阻挡，使得激光束测距不准。

  这篇论文主要是提出了RTK-GPS、IMU、LiDAR后融合框架增强定位的可靠性，甚至可以给出不同传感器定位的时候的不确定性（uncertainty）；以及使用intensity map和elevation map进行（x, y, heading）的搜索。

  传感器融合本质就是对不同信息源的不确定估计的问题。

• LiDAR定位概述

  使用LiDAR进行定位，会使用到事先生成的intensity map和elevation map，使用的是grid表示方式，每个grid使用一个高斯（GMM）来同时维护地图的intensity和elevation的均值方差。同时使用elevation和intensity进行匹配，并且有不同的权值，使得LiDAR定位更加稳定。