大有融合定位技术简介

多传感器融合定位一般分为两种方法，一种是以扩展卡尔曼滤波（EKF）为代表的滤波方法，一种是以图优化为代表的非线性优化方法。由于滤波方法以其较好的实时性能可以在计算资源受限的嵌入式平台上运行而得到广泛的应用，但图优化却也能将时间相关性很好的融合到概率模型中。

由大有时空智能驾驶研究院研发的融合定位系统采用迭代误差状态卡尔曼滤波（iESKF）框架，结合因子图优化的置信度传递模型，在算法过程中，针对算力、精度要求以及不同传感器的选择，进行合理的优化与改进，以确保本系统可以实现整体的泛在高精度定位状态与结果。

近期，大有时空在融合定位技术领域实现了重要突破——已顺利完成了与实车的联合调试工作，并通过了第三方机构的验证。

本次测试使用低成本传感器构建一个多传感器融合定位系统，实现车辆在复杂环境中的高精度定位。大有时空结合GNSS、IMU、单目相机、轮速信息和导航级地图，通过数据融合和匹配，实现车辆的位置和姿态估计，完成低成本定位算法的实车测试验证，解决了L4级自动驾驶在多车道通行等基础场景、交叉路口、主辅道切换、大曲率弯道等场景下连续运行所带来的定位问题，尤其是在GNSS或RTK信号受限的场景下，保证车辆获取到高精度且实时可靠的位姿信息，在这些场景进行了相应的道路测试，功能和性能能均能满足相应要求。

大有时空智能驾驶研究院甘院长在测试现场时谈到：低成本、高质量、全场景的高精度定位技术一直是近十年行业内一直致力解决的问题，大有时空智能驾驶研究院一直致力于解决L1~L4级别自动驾驶所需的定位需求，本次低成本定位解决方案，去除高成本激光、地图、RTK，以低成本摄像头、毫米波、IMU、GNSS、SD+地图(加偏加扰)作为感知输入，以配合完成L4级别的自动驾驶功能测试，而其鲁棒性也通过复杂场景、极限工况得以验证。本次融合定位的第三方测试成功，也标志着大有时空的高精度定位产品完成全域全场景技术闭环。

以上成就标志着大有时空的融合定位技术实现了从实验室到真实道路环境的成功转变，这不仅是技术创新的重要里程碑，也为全球汽车制造商呈现了一个经过全面验证且极具信赖度的解决方案。

大有时空融合定位技术在不同应用场景中展现了其均衡和可靠的性能。具体来看，在高速道路、城市道路和全场景（包含多车道通行、交叉路口通行、主辅道切换和大曲率弯道等）下分别实现了90.3ms、101.5ms和128.8ms的平均定位延时，显示出其快速响应的能力；同时，无论是在高速还是城市道路，其平均定位精度均保持在5cm，而在全场景中也达到了11cm的高准确度，展现了其在各种环境下的可靠性和精确性。

综上所述，大有时空的融合定位技术已在智能驾驶领域展示了其卓越的能力和广泛的应用潜力。通过成功的实车测试和第三方机构验证，不仅增强了该技术的市场地位，也为其在量产车辆中的应用做好了充分准备。展望未来，我们期待与更多汽车制造商携手合作，实现大有时空融合定位算法的量产上车，为全球汽车行业发展贡献自己的力量，共同开启智能驾驶的新篇章。