1. 定位技术总览：GNSS、IMU、UWB、视觉、激光雷达、5G定位技术对比与选型
各位同学好，我是老张。做定位算法这行十几年了，今天咱们聊聊定位技术的全景图。
说实话，刚入行那会儿，市面上能用的定位技术掰着手指头就能数过来。现在呢？GNSS、IMU、UWB、视觉、激光雷达、5G……光名字就够你记一阵子的。很多新人问我：「这么多技术，我该学哪个？」我的回答是：别急着选，先搞懂它们各自能干什么、不能干什么。
这一章，我就把这几大主流定位技术掰开揉碎了讲。你想想看，搞懂了这些，后面做选型、做融合，心里才有底。
1.1 六大定位技术速览
先给个总览表格，方便你快速建立印象。我习惯把技术分成两类：绝对定位和相对定位。GNSS、UWB、5G属于前者，直接告诉你「我在哪」；IMU、视觉、激光雷达属于后者，告诉你「我走了多远、方向怎么变的」。
| 技术 | 原理 | 典型精度 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|---|
| GNSS | 卫星测距 | 米级~厘米级(RTK) | 全球覆盖、全天候 | 室内/遮挡环境失效 |
| IMU | 惯性测量 | 短期厘米级，长期发散 | 完全自主、高更新率 | 误差随时间累积 |
| UWB | 超宽带脉冲测距 | 10~30厘米 | 抗多径、穿透力强 | 需部署基站、覆盖有限 |
| 视觉 | 图像特征匹配 | 厘米级~分米级 | 信息丰富、成本低 | 光照敏感、计算量大 |
| 激光雷达 | 激光点云匹配 | 厘米级 | 精度高、不受光照影响 | 成本高、恶劣天气退化 |
| 5G定位 | 蜂窝网络测距/测角 | 米级~亚米级 | 覆盖广、无需额外硬件 | 精度受基站密度影响 |
核心观点：没有一种技术是万能的。真正的工程实践，都是「组合拳」——用GNSS给全局约束，用IMU做高频插值，用UWB/视觉/激光雷达做局部修正。
1.2 GNSS：老大哥，但别太依赖它
GNSS（全球导航卫星系统）是定位界的元老。GPS、北斗、GLONASS、Galileo，现在能用的卫星星座越来越多。我2015年做车载导航时，单GPS在城市峡谷里经常飘到十几米误差。现在多星座融合，开阔环境下米级精度基本稳了。
但GNSS有个致命弱点——信号遮挡。地下车库、隧道、高楼林立的街道，卫星信号要么被挡住，要么多径严重。我在深圳做过一个测试，在深南大道两侧高楼间，定位误差能到30米以上。所以，做自动驾驶的朋友，千万别把GNSS当唯一依赖。
我的经验：GNSS+IMU紧耦合是经典组合。用IMU在GNSS信号丢失时做航位推算，等信号恢复再重新收敛。我建议新手先从松耦合开始，理解了两者关系再上紧耦合。
1.3 IMU：短跑冠军，长跑不行
IMU（惯性测量单元）很有意思。它不依赖任何外部信号，完全靠自己——加速度计测加速度，陀螺仪测角速度，然后积分出位置和姿态。更新率能做到100Hz甚至更高，这在动态场景下非常宝贵。
但问题也出在积分上。加速度计有零偏，陀螺仪有漂移，积分一次产生速度误差，再积分一次产生位置误差。误差随时间平方增长。说白了，IMU是「短跑冠军」——几秒内精度很好，跑个几分钟就不知道偏到哪去了。
我记得有一次做无人机测试，纯IMU导航飞了3分钟，落地时位置偏差了50多米。嗯，从那以后我再也不敢让无人机纯靠IMU飞了。
1.4 UWB：室内定位的「尖子生」
UWB（超宽带）是我个人比较喜欢的技术。它用纳秒级的窄脉冲测距，时间分辨率极高，多径环境下表现比WiFi、蓝牙好太多。典型精度10~30厘米，在室内场景里算是天花板级别的。
UWB的局限也很明显：需要提前部署基站，覆盖范围有限。我在做工厂AGV定位时，一个5000平米的车间，布了8个UWB基站才做到全覆盖。成本不算高，但施工麻烦。另外，UWB信号对金属遮挡比较敏感，车间里堆满货架时，定位会跳变。
避坑指南：我曾经在UWB定位系统里遇到过「镜像解」问题——基站布局不好时，解算出的位置可能对称到真实位置的另一侧。解决办法是增加基站数量，或者用IMU辅助剔除错误解。
1.5 视觉与激光雷达：谁更香？
这两个放一起说，因为它们在自动驾驶和机器人领域经常被拿来对比。
视觉定位（VIO/SLAM）靠摄像头图像做特征匹配。优点是成本低、信息丰富——你能看到车道线、路牌、行人。缺点是光照敏感，晚上或逆光时容易掉特征。我做过一个地下车库的视觉定位项目，灯光昏暗的地方，特征点数量直接掉到白天的十分之一。
激光雷达定位靠点云匹配（比如ICP、NDT）。精度高，不受光照影响，直接输出3D信息。缺点是贵——一个64线激光雷达够买几十个摄像头了。而且雨雪天、雾天，激光会被散射，点云质量下降。
怎么选？我的建议是：预算充足、对安全要求极高（比如L4自动驾驶）→ 激光雷达+视觉融合。预算有限、场景可控（比如室内机器人）→ 纯视觉就够了。
1.6 5G定位：新玩家，潜力股
5G定位是近几年的新方向。它利用5G基站的测距、测角能力做定位，精度取决于基站密度和带宽。在密集城区，5G基站间距小，理论上能做到亚米级。但实际测试中，大部分场景还是米级精度。
5G定位最大的优势是无需额外硬件——手机本身就是5G终端。这对消费级应用（比如商场导航、紧急定位）很有吸引力。但做高精度定位时，5G还是得和IMU、UWB等配合使用。
1.7 选型决策框架
讲了这么多，到底怎么选？我总结了一个简单的决策框架，用SVG画出来给你看：
这个图的核心逻辑很简单：先问自己「室内还是室外」，再问「精度要求多高」。室外首选GNSS，室内看预算和精度——要厘米级就上UWB或激光雷达，分米级视觉SLAM够用，米级5G/WiFi也能凑合。
但记住，任何单一技术都有短板。我做过一个港口AGV项目，室外用GNSS+RTK，进仓库切换UWB，中间过渡区靠IMU航位推算。三种技术无缝切换，才做到全天候稳定运行。
1.8 我的选型建议
最后，给几个实操建议：
- 消费级应用（手机导航、共享单车）：GNSS+IMU+5G/WiFi，成本敏感，精度要求不高。
- 工业级应用（AGV、仓储机器人）：UWB+IMU，或者视觉SLAM+IMU，精度和成本折中。
- 自动驾驶（L3及以上）：GNSS+IMU+激光雷达+视觉，全堆上，安全第一。
- 特殊场景（矿井、水下）：IMU为主，辅以声学或磁场定位，因为GNSS和视觉都用不了。
一个小技巧：做选型时，先列出你的「不可妥协项」——比如「必须室内外无缝切换」「必须10厘米以内精度」「成本不能超过5000元」。然后拿这些条件去筛技术，能筛掉一大半。
好了，这一章就到这里。定位技术总览讲完了，后面我们会逐个深入。下一章开始讲GNSS定位原理，我会从伪距观测方程讲起，带你手撕定位解算过程。到时候见。
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