自动驾驶车导航（自动驾驶导航定位）
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自动驾驶需要用到卫星导航吗
对于自动驾驶的定位而言，卫星定位与特征定位是同时必须的
自动驾驶汽车（Autonomous vehicles；Self-driving automobile ）又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。在20世纪已有数十年的历史，21世纪初呈现出接近实用化的趋势。
目前常见的自动驾驶定位导航技术都有哪些？
目前常用的定位技术包括轨迹推算(DR)、惯性导航技术(INS)、卫星导航定位技术、路标定位技术、地图匹配定位技术(MM)以及视觉定位技术等。
自动驾驶功能是否需要高精度实时更新的地图导航系统？
在说高精地图本身之前，我们先来回顾一下自动驾驶的基本逻辑。简单来说，实现自动驾驶主要有三个步骤:感知、决策规划和驾驶控制。这类似于走路上班/上学的逻辑:你的眼睛看到画面，告诉你的大脑，然后你就知道你在哪里，你要往哪个方向走，指挥你的腿大步前进。在自动驾驶系统中，感知主要解决两个问题:汽车周围是什么，汽车在哪里。如果一辆车没有眼睛，我们应该给它“眼睛”。
这是它的环境感知系统，一般由视觉传感器(摄像头)、雷达(毫米波、超声波、激光)等传感器组成。比如激光传感器，探测效果稳定，但是面对大范围的灰尘却无能为力。我们公司在测试过程中发现，如果一辆渣土车在我们面前飞驰而去，导致尘土飞扬，那么无人车就发现了它面前的所有障碍物。例如，高分辨率相机可以检测图像中的对象，窄视场相机可以检测长距离。
但是面对暴雨/雪等恶劣天气，很难检测出正确的车道线/障碍物/路缘等信息。在这些传感器的配合下，感知系统可以知道车辆周围有什么东西，比如车、人、路、树、墙、路标等等。这些数据提供给决策系统后，决策系统根据算法知道车辆是否能行驶，最大行驶速度是多少，前轮是否需要控制转向，并传输给行驶控制系统。在一定条件下，传感系统还会直接将数据传输到主要应用于AEB的驾驶控制系统，即紧急主动安全系统，以保证在最短的时间内做出紧急响应。
特斯拉的传感器配置和传感器感应范围。扇形角代表传感器的视场角，扇形半径代表传感器的最大探测距离。可以看到最远的探测传感器是前视传感器，视角窄。但是有一个问题。你知道怎么走是因为你熟悉这条路线，脑子里有地图，知道下一步怎么走。但是，车辆仅仅靠感知系统是无法知道接下来如何操作的，就像你在一个陌生的城市。
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