

第十天 高精地图与定位(SLAM、RTK技术) 多传感器融合(Kalman滤波、深度学习)
本文深入探讨了自动驾驶技术中的关键组成部分,包括高精地图、SLAM技术、RTK定位和Kalman滤波等。高精地图以其厘米级精度和三维语义信息成为自动驾驶的“数字视网膜”,而SLAM技术通过激光和视觉两种方式实现环境感知和定位。RTK技术则提供了厘米级的精确定位,通过基准站和移动站的协同工作,显著提高了定位精度。Kalman滤波作为多传感器融合的核心算法,有效整合了来自不同传感器的数据,提高了系统的稳定性和准确性。文章还通过MATLAB和Python代码实例,展示了这些技术的实际应用,并展望了未来技术的发展方