随着科学技术的不断发展和人们生活水平的不断提高,汽车已经成为生活中常用的交通出行工具。越来越多的家庭拥有了汽车,使得城市可用物理空间不断缺失,不同形式的道路交通正面临日益严峻的考验,而且大量汽车的使用使得人们对于汽车安全驾驶水平的要求越来越高。为了解决这些问题,无人车应运而生。本文的研究对象为无人车定位系统,主要目的是解决无人车自主导航中的定位问题。只有确定了无人车的位置信息,无人车的感知和规划才能发挥作用。因此,本文提出基于GPS/IMU/激光雷达的无人车定位方法,通过结合GPS/IMU的定位信息以及激光雷达检测到的车身周围的环境信息,实现无人车的精准定位。论文的主要工作内容如下:首先,构建实验环境地图信息。本文利用激光雷达及IMU采集的实验数据,创建无人车行驶环境的地图信息。通过对激光雷达数据处理获得相邻位置所观测到的共同特征信息,通过IMU获得无人车的偏航角信息。将共同特征信息、偏航角信息作为输入,利用one-step SLAM方法获得相邻位置的相对位姿信息,从而可将各个位置检测到的点云数据转化到同一坐标系下,实现建图,并且可在建图信息中提取出路坎线的位置信息。然后,实时提取路坎点信息获得无人车同路坎线之间的横向距离。通过对激光雷达实时检测的点云数据进行处理,可以在点云数据中筛选出路坎点信息,并拟合出路坎线在载体坐标系下的曲线方程,从而实时获得无人车同路坎线之间的横向距离。本文主要利用栅格地图法及路坎的几何特征,从3D激光雷达点云数据中提取出路坎点。最后,横向定位偏差校准。一方面利用扩展卡尔曼滤波算法融合GPS/IMU数据,将融合后获得的位置信息转换到全局坐标系下,利用转换后的位置信息及路坎线的位置信息,得到GPS/IMU定位结果与路坎线的距离。另一方面实时处理激光雷达点云数据获得无人车同路坎线的实际距离。根据两个距离的差值,确定定位结果的准确性以及需要调整的定位偏差值。本文主要在Ubuntu系统下基于ROS操作平台实现获取GPS/IMU输出的定位信息、实时处理激光雷达点云数据、校正定位偏差、信息传递等工作。借助ROS的基于Topic的异步数据流通信机制,实现传感器信息之间的传递,保证实验操作的实时性并验证方案的可行性。实验结果表明基于GPS/IMU/激光雷达的定位方法可有效实现无人车的定位。