一、课程导论：自动驾驶定位技术概述、GNSS与IMU融合的必要性、课程大纲与学习目标

1.1 自动驾驶定位技术概述

各位同学，欢迎来到《自动驾驶车辆定位技术：GNSS与IMU融合》课程。

先聊聊定位这件事。你想想看，一辆自动驾驶的车，最核心的问题是什么？

不是它有多聪明，而是它得知道自己「在哪」。

我做了这么多年定位，见过太多项目翻车，根源都是定位出了问题。车不知道自己在哪里，后面的规划、控制全是空中楼阁。

自动驾驶定位，说白了就是回答三个问题：

• 我在哪？ —— 绝对位置，经纬度坐标
• 周围环境什么样？ —— 相对位置，与障碍物的距离
• 我接下来要去哪？ —— 运动状态，速度、方向、姿态

目前主流的定位技术有几种：

技术	原理	优点	缺点
GNSS（全球导航卫星系统）	卫星三角测量	绝对定位，无累积误差	易受遮挡、多路径效应影响
IMU（惯性测量单元）	加速度+角速度积分	短时精度高，不受外界干扰	长时间漂移严重
激光雷达SLAM	点云匹配	高精度，环境感知强	计算量大，成本高
视觉里程计	图像特征跟踪	成本低，信息丰富	光照敏感，纹理依赖

我个人习惯把定位技术分成两类：绝对定位和相对定位。GNSS是绝对定位的典型代表，IMU则是相对定位的扛把子。

1.2 GNSS与IMU融合的必要性

好，现在我们来聊聊为什么非得把GNSS和IMU绑在一起。

我在项目中遇到过这样一个场景：一辆测试车开进城市高架桥下，GNSS信号瞬间丢失。如果只用GNSS，定位直接就崩了。但车上还有IMU，它能继续推算位置，虽然会慢慢漂移，但至少能撑个几十秒。

反过来，如果只用IMU呢？

嗯，这里要注意。IMU有个致命问题——积分漂移。加速度计测的是加速度，要积分两次才能得到位置。陀螺仪测的是角速度，要积分一次得到姿态。每次积分都会放大噪声，时间一长，位置就不知道飘到哪去了。

我曾经做过一个实验：纯IMU推算，30秒后位置误差超过50米。这要是用在自动驾驶上，车早就开到绿化带里了。

所以，GNSS和IMU融合，本质上是取长补短：

• GNSS提供长期稳定的绝对位置，但短时容易受干扰
• IMU提供短时高精度的相对运动，但长期会漂移
• 融合后：GNSS校准IMU的漂移，IMU填补GNSS的缺失

你想想看，自动驾驶车辆在城市峡谷、隧道、地下停车场这些场景下，GNSS信号时有时无。如果没有IMU撑着，定位就会断断续续。反过来，如果没有GNSS定期校准，IMU的误差会像滚雪球一样越来越大。

说白了，GNSS+IMU融合，就是让两个有缺陷的传感器互相兜底。

1.3 课程大纲与学习目标

这门课我设计了十个章节，从基础到实战，一步步带你吃透GNSS与IMU融合定位。

章节	内容	学习目标
第1章	课程导论	理解定位技术概览，明确学习路径
第2章	GNSS基础原理	掌握卫星定位的数学原理、误差源
第3章	IMU基础原理	理解加速度计、陀螺仪的工作机制
第4章	坐标系与姿态表示	掌握欧拉角、四元数、旋转矩阵
第5章	卡尔曼滤波基础	理解状态估计的核心算法
第6章	松耦合融合	实现GNSS位置+IMU的简单融合
第7章	紧耦合融合	实现GNSS原始观测值+IMU的深度融合
第8章	多传感器融合	加入轮速计、视觉等辅助传感器
第9章	实战：搭建融合定位系统	从零实现一个完整的定位模块
第10章	工程化与调试	掌握定位系统的测试、标定、调优方法

学完这门课，我希望你能做到：

1. 理解原理 —— 知道GNSS和IMU各自怎么工作，误差从哪来
2. 掌握算法 —— 能手写卡尔曼滤波，理解松耦合和紧耦合的区别
3. 动手实战 —— 能搭建一个可运行的融合定位系统
4. 工程思维 —— 知道怎么调试、怎么标定、怎么避坑

我记得刚开始做定位时，看了三个月论文，觉得自己什么都懂了。结果一上手，卡尔曼滤波的协方差矩阵怎么调都不收敛。后来才明白，理论和工程之间隔着一条鸿沟。这门课就是帮你填平这条沟的。

好，课程导论就到这里。下一章我们正式进入GNSS的世界，聊聊卫星是怎么知道你在哪的。

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