使用高清地圖數據的高度自動駕駛系統的一個主要先決條件是了解車輛的位置。該位置需要具有比單獨使用 GNSS 傳感器所能達到的更高的精度。因此，可以使用陀螺儀或里程表等各種其他傳感器系統來增強位置估計。本文描述了一個系統使用另一個輸入ADASISv3地圖數據來改進定位。地圖數據從地圖數據庫接收，然后與來自攝像系統的交通標志測量值進行比較。

使用定位數據進行定位

EB 定位解決方案在其 EB robinos 定位產品中使用 LbL 數據。該定位產品獲取所有可用的定位信息，例如GPS和車輪滴答聲，并嘗試將它們組合到最佳位置。此外，它試圖通過相應的數學建模來降低每個傳感器的單個噪聲。結果是改進的全球位置和局部位置，表示為從驅動器開始累積的增量移動。

由于該測量的低頻特性，LbL測量值作為連續定位的校正值集成到該整體定位系統中。每次將 LbL 定位（包括表示為方差的置信估計）轉移到整體定位時，都會通過更新整體定位來計算和校正連續定位的誤差。

藍色標記表示ADASISv3數據提供的地標位置，紅色標記表示LbL系統相對于車輛位置測量這些地標的位置。這些標記之間的偏移表明定位系統中已經存在累積的定位誤差。系統本身估計它位于灰色汽車的位置，但綠色汽車顯示將 LbL 測量的校正添加到整體定位后進行定位的位置。

實驗結果

為了驗證系統功能，EB的一輛測試車輛中安裝了LbL系統。它在德國布倫瑞克附近的A391高速公路上進行了測試。在這些試駕期間，記錄了來自高精度GPS系統的位置和來自LbL系統的位置。

安裝的攝像系統是移動眼630型。它通過CAN總線提供交通標志測量。此外，定位系統使用車輛傳感器來檢測車輛主CAN總線上可用的車輪滴答聲和陀螺儀。由于作者無法直接從主要地圖提供商的數據庫中獲取交通標志信息（數據將在2019年晚些時候提供），因此參考數據是從航空圖像中測量的。

定位輸出系統兩次測量之間的通常創新遠低于0.5m。然而，在大約2.9秒時，創新上升到約2.5m。此時，交通標志攝像頭的測量值被認為可以校正車輛的位置。如第 5 節中的場景所述，當車輛以大約 80 公里/小時的速度行駛時，車輛檢測到兩個交通標志，并將它們與地圖數據庫中的兩個交通標志進行匹配。即使在不同的縱向位置檢測到兩個交通標志，如圖 5 所示對齊。在本文冷靜的時候，無法確定攝像頭是否真的檢測到不同位置的標志，或者公共汽車上的延遲是否導致了位置差異。

圖7.創新定位系統，包含交通標志在2.992秒的校正。

在圖8中，繪制了LbL測量對單個位置變量的影響。藍線表示純粹基于內感受傳感器的定位系統的位置。GPS噪聲的影響可以從這條線的抖動中看出。LbL 系統以橙色表示。一旦 LbL 在大約 6s 處測量位置，它對整體位置的影響就可見，因為可以觀察到藍線的修正。

圖8.LbL 測量在大約 6 秒時的影響。

綠色車廂表示在沒有 LbL 校正的情況下定位自身定位的位置。紅色汽車顯示了 LbL 本地化發生的地方。灰色汽車表示汽車在應用基于 LbL 的位置校正后定位自己的位置。

結論

基于地理參考地標的外部感知定位系統可以減少這些地標可用的絕對誤差。通過這一貢獻，作者展示了如何使用通過ADASISv3提供的數據實現此類系統的概念證明。此外，它還描述了此時系統如何直接使用高清地圖數據庫。交通標志的參考數據很可能很快就會可用，手動獲取的交通標志位置可能會被替換。

該貢獻概述了LbL系統的處理鏈。然后將該系統與真實世界的數據一起使用，并顯示測量數據的影響。

使用地標進行定位可以在GPS不可用且內感受傳感器將產生漂移的情況下改進位置軟件組件。

這一概念驗證的開發將在EB羅比諾斯定位產品中繼續進行。目前，EB 提供功能齊全的定位軟件組件，用于基于車輪滴答聲、加速度計和其他內感受傳感器的汽車級定位，以及用于全球定位的 GPS。該產品的下一代還將包括基于地標的定位以及基于SLAM的點云（例如來自LIDAR或相機）。

審核編輯：郭婷