汽车导航定位不了，汽车导航定位不了,断开电瓶就好使了

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标题|车辆定位新思路视觉SLAM与激光雷达融合的创新实验

自动驾驶汽车领域在过去十年中呈指数级增长。从自动驾驶汽车到公共交通，方法、算法和技术的快速进步旨在实现更自主、更安全的车辆操作。在本文中，我们将带您经历一项激动人心的创新实验，以独特且具有未来感的方式将视觉SLAM技术与LiDAR传感器相结合，为车辆定位提供新思路。

简介过去十年来，车辆自动驾驶发展势头强劲，重点关注自动驾驶汽车、公共交通和先进的驾驶员辅助系统。其中，车辆姿态和内部世界建模的准确性对于有效的任务规划、环境推理和人机交互至关重要。然而，GNSS的可用性受到许多现实场景的，例如隧道、地下停车场或城市高层建筑。为此，集成视觉里程计和激光雷达技术被认为是实现车辆安全导航的一种有前途的补充手段。

两种方法LiDAR和视觉里程计在车辆SLAM领域，两种主要的检测方法正在推动这一趋势无源摄像头和3D激光扫描仪（LiDAR）。每种类型的传感器都有其自身的优点和局限性。无源相机价格便宜、易于使用并且适用于各种情况。3D激光扫描仪可以提供密集的深度图像来构建环境地图。在我们的实验中，我们将这两种类型的传感器集成到Melex电动汽车中以协同工作。

该系统的关键部件，如GNSS接收器和LiDAR激光扫描仪，都经过精确校准，以确保数据准确性。

创新实验阶段该实验使用安装在车辆中的一组牢固连接的传感器来生成数据集以供后续分析。实验车辆是一辆配备多个传感器的Melex电动汽车。值得注意的是，智能手机数据也是实验的一部分，由于Android系统的性质，数据处理方法与现有传感器略有不同。

通过对各种传感器的标定，形成传感器坐标系之间的转换，将所有传感器节点集成到Linux系统中，形成一个协作的整体。为了保证实验结果的准确性，实验的所有步骤，如校准、数据采集和处理，都经过详细的规划和实施。

实时获取参考轨迹应用卫星导航系统获取对定位系统精度至关重要的准确参考轨迹。在实验中，使用UbloxC099-F9P传感器和ZED-F9P模块实现了厘米级的定位精度。

值得注意的是，我们的解决方案不需要单独的参考站，而是通过现成的RTK校正和互联网传输来实现所需的高精度定位。

SLAM挑战与创新过去几年，SLAM算法已经从传统的基于过滤的方法过渡到基于优化的图表示方法，这给车辆定位题带来了新的挑战和机遇。我们介绍ORB-SLAM3，这是一种主流的视觉SLAM系统，以其强大的闭环功能和多尺度功能优化而备受关注。

在我们的实验中，我们通过将ORB-SLAM3与智能手机摄像头相结合，取得了令人满意的结果，尽管开发人员没有提供针对移动设备的专用实现。

结论本实验以视觉SLAM和LiDAR的集成为起点，探索了车辆定位的新思路。无论是传感器的精确校准，还是实时数据采集，都是实现精准定位的关键一步。通过这次创新实验，我们能够深入了解视觉SLAM和激光雷达技术的应用，为未来车辆定位研究提供新的启发和思路。

为什么我无法查看汽车的导航位置？1无信号。

2、如果无法确定车辆的导航位置，可能是因为无信号、信号弱或者GPS定位系统坏了，应尽快将车辆送去检查维修。

LeapaoC11导航为什么无法到位？

原因有以下三个1、车辆定位导航模块损坏或放置在遮挡信号的位置。2号是车辆停放的地方。信号很弱。更改车辆位置并重试。3、车辆电脑系统被冻结，需要重启或恢复出厂设置。

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