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导读 高德定位业务包括云上定位和端上定位两大模块。其中，云上定位主要解决Wifi指纹库、AGPS定位、轨迹挖掘和聚类等问题；端上定位解决手机端和车机端的实时定位问题。近年来，随着定位业务的发展，用户对在城市峡谷（高楼、高架等）的定位精度提出了更高的要求。 特别是车机端定位，由于定位设备安装在车上，一方面，它可以搭载更丰富的定位传感器来解决特殊场景的问题，另一方面，各个传感器之间相互固连，有利于高精度的算法设计。这两点为车机端进一步提高导航精度的提供了可能。 城市峡谷一直是车机端定位的痛点。原因是城市峡谷的环境使用户无法接收到GPS信号或GPS信号受干扰，导致GPS无定位结果或定位精度差。这是“有源定位”固有的缺点，无法从算法上来克服。 针对这个问题，以GPS+IMU的多传感器融合方案越来越受到重视，因为“无源定位”的IMU恰好可以弥补GPS的短板。此外，车机还可以搭载里程计、视觉设备形成更丰富的多传感器融合方案。 对高德而言，地图数据是定位业务的灵魂。多传感器融合只是定位业务中的一部分，如何把多传感器与地图数据结合起来，始终是我们在思考的问题。 针对车机应用，我们使用GPS、IMU、里程计等传感器，结合高德地图的地图优势，提出了一种结合地图匹配（Map Matching）的多传感器融合算法——GPS/IMU/MM融合（软件+硬件的解决方案）。 本文概述了车载多传感器融合定位项目背景，该项目确立是为了向用户提供好的导航定位服务。为了解决用户反馈的三大痛点问题：偏航重算、无法定位和抓路错误，结合算法和数据，提出了一套软件+硬件的解决方案。最后，用实测数据验证对用户反馈问题的改善程度。 车载应用的痛点 偏航重算：是指在高架或城市峡谷，信号遮挡引起位置点漂移； 无法定位：是指在无信号区域（停车场、隧道）推算的精度低，导致出口误差大； 抓路错误：是指主辅路、高架上下抓路错误。 其中，导致偏航重算和无法定位直接原因是GPS定位精度差和DR航位推算精度差。GPS定位精度由观测环境决定，难以改善；DR航位推算精度与DR算法性能有关，尤其是里程计系统误差和陀螺零偏的标定精度。对于抓路错误，直接原因是正确道路与误抓道路相隔太近，受定位精度限制无法区分；根本原因是只使用位置信息进行抓路，没有发挥其它数据的价值。 相关名词 GPS(GlobalPositioning System)：指美国国防部研制的全球定位系统。用户设备通过接收GPS信号，得到用户设备和卫星的距离观测值，经过特定算法处理得到用户设备的三维坐标、航向等信息。使用不同类型的观测值和算法，定位精度为厘米级到10米级不等。GPS的优点是精度高、误差不随时间发散，缺点是要求通视，定位范围无法覆盖到室内。 IMU(Inertial measurementunit)：指惯性测量单元。包括陀螺仪和加速度计。陀螺仪测量物体三轴的角速率，用于计算载体姿态；加速度计测量物体三轴的线加速度，可用于计算载体速度和位置。IMU的优点是不要求通视，定位范围为全场景；缺点是定位精度不高，且误差随时间发散。GPS和IMU是两个互补的定位技术。 MM(Map