无人驾驶汽车中的实时重定位系统

1/1无人驾驶汽车中的实时重定位系统第一部分无人驾驶汽车实时重定位概述 2第二部分激光雷达SLAM原理及应用 5第三部分IMU/GPS组合导航与惯性导航系统 7第四部分视觉SLAM与深度学习的融合 10第五部分实时地图构建与动态环境感知 13第六部分多传感器融合与数据关联 15第七部分环境感知与定位精度评估 18第八部分实时重定位系统在无人驾驶中的挑战与展望 21

第一部分无人驾驶汽车实时重定位概述关键词关键要点实时定位技术

1.GNSS/INS集成：融合来自全球导航卫星系统（GNSS）和惯性导航系统（INS）的数据，以提高位置精度和鲁棒性。

2.视觉定位：利用摄像头采集图像数据，并通过计算机视觉技术提取信息，实现基于环境特征的定位。

3.激光雷达定位：发射激光脉冲并分析其反射，构建周围环境的三维地图，并用于定位。

地图匹配

1.概率分布图（PDF）：将车辆传感器测量的数据与预先构建的高清晰度地图相匹配，生成位置估计的PDF。

2.粒子滤波：使用粒子群来近似后验PDF，并通过加权和重采样来更新估计的位置。

3.Kalman滤波：一种线性时不变系统的最优估计器，能够根据测量数据预测和更新车辆的位置。

里程计

1.视觉里程计：基于摄像头采集的图像数据，估算车辆的运动。

2.惯性里程计：利用陀螺仪和加速度计测量车辆的角速度和线加速度，推算其位置变化。

3.轮速计里程计：通过测量车轮旋转来估算车辆行驶的距离，从而推断位置。

传感器融合

1.卡尔曼滤波：可用于融合来自不同传感器的数据，得到更加精确和鲁棒的位置估计。

2.贝叶斯滤波：一种基于概率的算法，可用于处理非线性系统以及具有未知或高斯分布噪声。

3.数据关联：将来自不同传感器的数据关联到同一环境特征上，以提高定位的精度和置信度。无人驾驶汽车实时重定位概述

无人驾驶汽车实时重定位是自动驾驶系统的一项关键技术，它能够实时估计车辆在动态环境中的位置和姿态。该系统利用各种传感器和算法来持续更新车辆的定位信息，以确保其准确性和可靠性。

#实时重定位的挑战

在无人驾驶汽车中实现实时重定位面临着许多挑战，包括：

*传感器噪声：来自传感器（如GPS、IMU、雷达和激光雷达）的数据不可避免地存在噪声，这会影响定位的准确性。

*环境动态：道路环境不断变化，包括交通、物体和天气条件，这些都会对定位造成影响。

*传感器的冗余不足：为了提高可靠性，无人驾驶汽车通常依赖于多个传感器进行定位，但冗余不足可能会导致定位故障。

*计算限制：实时重定位算法需要快速处理大量数据，这可能受到计算能力的限制。

#实时重定位方法

无人驾驶汽车中使用的实时重定位方法通常分为两类：

基于惯性导航的重定位：

此方法利用惯性测量单元(IMU)的数据来推算车辆的运动。IMU提供加速和角速度测量，可用于估计车辆的位移和旋转。

基于传感器的重定位：

此方法使用来自GPS、雷达、激光雷达等传感器的外部测量值来校正IMU数据。传感器测量值可以提供车辆相对于环境的绝对或相对位置信息。

#重定位算法

无人驾驶汽车实时重定位算法通常包括以下步骤：

*传感器数据融合：将来自不同传感器的数据融合在一起，以生成更准确和可靠的位置估计。

*运动模型：使用运动模型来预测车辆的运动，该模型基于先前的传感器测量值和控制输入。

*状态估计：使用运动模型和传感器测量值来估计车辆的状态（位置、速度、姿态）。

*地图匹配：将车辆的状态与高精度地图进行匹配，以校正定位误差。

#性能度量

无人驾驶汽车实时重定位系统的性能通常使用以下指标来衡量：

*定位精度：车辆估计位置与实际位置之间的误差。

*鲁棒性：系统在不同环境和传感器噪声条件下的表现。

*实时性：系统能够实时提供定位更新的速度。

*计算效率：系统所需的计算资源量。

#展望

无人驾驶汽车实时重定位技术正在不断发展，以提高准确性、鲁棒性和实时性。以下是一些正在研究的领域：

*多传感器融合：探索使用更多传感器的可能性，以增强定位精度。

*深度学习：应用深度学习技术来改善运动模型和状态估计。

*高精度地图：开发更详细和准确的高精度地图，以提高地图匹配的性能。第二部分激光雷达SLAM原理及应用激光雷达SLAM原理

激光雷达SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）是一种同时进行定位和建图的技术，广泛应用于无人驾驶汽车中。其原理如下：

*激光雷达数据采集：激光雷达传感器以高频率发射激光脉冲，测量周围环境的深度信息，形成点云数据。

*初始位置估计：通过GPS、IMU（惯性测量单元）等传感器对车辆进行粗略定位，作为SLAM系统的初始位置。

*点云匹配：将当前时刻采集的点云与之前时刻的点云进行匹配，以寻找重叠区域。

*地图构建：基于匹配结果，将重叠区域中的点云融合到地图中，更新环境模型。

*位置估计：通过将当前时刻的点云与地图进行匹配，确定车辆的位置和姿态，并不断更新初始位置估计。

SLAM系统的关键技术

*传感器融合：利用激光雷达、视觉摄像头、IMU等传感器的数据，增强定位和建图的鲁棒性和准确性。

*特征提取：从点云数据中提取特征点，如边缘、拐角和平面，以提高匹配精度。

*匹配算法：使用优化算法（如ICP（迭代最近点）算法）寻找点云之间的最佳匹配，并剔除错误匹配。

*地图表示：采用网格地图、八叉树地图或拓扑地图等数据结构表示环境，为定位和路径规划提供支持。

激光雷达SLAM在无人驾驶中的应用

*高精度定位：激光雷达SLAM可实现厘米级的定位精度，为无人驾驶车辆提供准确的环境感知。

*实时建图：系统可以动态更新地图，以适应不断变化的环境，如道路施工、交通状况等。

*环境感知：通过分析点云数据，SLAM系统可以识别障碍物、行人和交通标志，为驾驶决策提供支持。

*路径规划：基于地图信息，SLAM系统可以规划安全、高效的路径，引导车辆行驶。

*安全性和鲁棒性：激光雷达SLAM具有较高的鲁棒性和抗干扰能力，即使在恶劣天气或复杂环境下也能稳定运行。

发展趋势

*高性能激光雷达：更高分辨率、更宽视角和更长探测范围的激光雷达正在不断涌现，进一步提升SLAM系统的定位精度和环境感知能力。

*多传感器融合：深度融合激光雷达、视觉、IMU等传感器的数据，可获得更全面的环境信息，提高定位和建图的稳定性。

*算法优化：改进匹配算法、地图更新策略和传感器融合方法，以提高SLAM系统的效率和准确性。

*高精地图：与高精地图相结合，为无人驾驶提供更可靠和精确的环境模型。

激光雷达SLAM技术是实现无人驾驶的关键技术之一，其持续发展与创新将不断提升无人驾驶汽车的安全性、效率和实用性。第三部分IMU/GPS组合导航与惯性导航系统关键词关键要点IMU/GPS组合导航

1.将惯性测量单元(IMU)与全球定位系统(GPS)相结合，提供连续、高精度的车辆位置和姿态估计。

2.IMU测量车辆的加速度和角速度，弥补GPS信号缺失หรือ受到干扰时定位数据的不足。

3.GPS提供绝对位置参考，校正IMU传感器漂移并提高定位精度。

惯性导航系统

IMU/GPS组合导航

IMU/GPS组合导航系统利用惯性测量单元(IMU)和全球定位系统(GPS)传感器的数据来实现车辆的实时重定位。

IMU

IMU是一种嵌入式系统，包含加速度计、陀螺仪和磁力计。

*加速度计测量车辆的线性加速度。

*陀螺仪测量车辆的角速度。

*磁力计测量车辆相对于地球磁场的方位。

IMU数据用于估计车辆的状态，包括位置、速度和姿态。然而，IMU存在漂移误差，随着时间的推移，这些误差会累积。

GPS

GPS是一种卫星导航系统，通过从卫星接收信号来确定车辆的位置和时间。GPS数据用于纠正IMU漂移误差并提供绝对位置信息。

组合导航

IMU/GPS组合导航系统将IMU和GPS传感器的数据融合起来。IMU数据为GPS定位提供高频更新，而GPS数据则校正IMU漂移误差并提供绝对位置信息。

组合导航算法将IMU和GPS数据通过卡尔曼滤波器或类似的方法进行融合。卡尔曼滤波器是一个递归算法，它使用IMU数据预测车辆状态，并使用GPS数据更新预测。

融合后的状态

组合导航系统输出融合后的车辆状态估计值，包括：

*位置（经度、纬度、高度）

*速度（x、y、z分量）

*姿态（横滚、俯仰、航向）

优点

*高精度和稳健性：IMU/GPS组合导航系统利用多个传感器的数据，提高了定位精度和稳健性。

*连续更新：IMU提供高频更新，即使在GPS信号丢失的情况下也能实现车辆状态的连续估计。

*成本效益：IMU/GPS组合导航系统比单独使用高精度GPS接收器更具成本效益。

惯性导航系统(INS)

INS是一个自主导航系统，它利用IMU传感器的数据来估计车辆状态。INS不依赖于外部定位系统，如GPS。

INS原理

INS通过积分加速度输出估算速度，然后通过再次积分速度输出估算位置。陀螺仪数据用于更新INS姿态。

错误源

INS的主要错误源包括：

*IMU漂移：IMU传传感器随着时间的推移会产生漂移误差，导致位置和姿态估计误差。

*对齐误差：INS必须与车辆坐标系正确对齐，否则会引入误差。

*重力误差：INS使用重力矢量来确定姿态，因此对重力场变化非常敏感。

补偿技术

为了补偿INS误差，可以使用以下技术：

*航向参考系统（AHRS）：AHRS利用磁力计和加速度计数据来提供姿态参考，减小陀螺仪漂移误差。

*气压高度计：气压高度计测量大气压力，可用于校正INS的高度估计。

*里程表：里程表测量车辆行驶距离，可用于校正INS的速度和位置估计。

优点

*自主性：INS不依赖于外部定位系统，因此在GPS信号丢失或干扰时仍能继续提供导航信息。

*鲁棒性：INS对环境干扰（如多路径或干扰）具有鲁棒性。

*精确度：使用适当的补偿技术后，INS可以提供高精度的导航信息。

缺点

*成本：INS系统比IMU/GPS组合导航系统更昂贵。

*数据漂移：随着时间的推移，INS误差会累积，需要定期校正。

*计算复杂性：INS算法比IMU/GPS组合导航算法更复杂，需要更强大的计算能力。第四部分视觉SLAM与深度学习的融合关键词关键要点【视觉SLAM与深度学习融合的优势】

1.融合深度学习和传统视觉SLAM技术，充分利用深度学习强大的特征提取能力和传统SLAM算法的鲁棒性。

2.端到端地学习激光雷达和图像数据之间的相关性，实现更准确的定位和建图。

3.增强了实时性和鲁棒性，即使在复杂环境或光照条件变化的情况下也能稳定运行。

【视觉SLAM与深度学习融合的挑战】

视觉SLAM与深度学习的融合

视觉同时定位与建图(SLAM)是一种利用视觉传感器（如摄像头）估计自身在环境中运动轨迹并构建周围环境地图的技术。传统视觉SLAM方法主要采用特征点检测、匹配和三角测量等几何计算来实现，存在特征点稀疏、匹配困难、计算量大等问题。近年来，随着深度学习技术的发展，深度学习与视觉SLAM的融合成为该领域的研究热点。

深度学习可以提取图像中的丰富语义信息，从而增强传统视觉SLAM系统的鲁棒性和准确性。将深度学习用于视觉SLAM主要体现在以下几个方面：

1.特征提取

深度学习模型，如卷积神经网络(CNN)，可以从图像中提取丰富的语义特征，这些特征包含了图像中的目标、场景和纹理等信息。深度学习提取的语义特征比传统特征点更具鲁棒性，不易受光照、噪声和遮挡等因素的影响，因此可以提高特征匹配的精度。

2.特征匹配

深度学习模型可以学习图像之间特征的相似性度量。通过利用孪生网络或对比损失函数，深度学习模型可以输出特征之间的相似性分数，从而实现高效且准确的特征匹配。深度学习匹配方法可以克服传统匹配算法中误匹配和漏匹配的问题，提高视觉SLAM系统的可靠性。

3.运动估计

深度学习模型可以从图像序列中估计相邻帧之间的运动。通过利用光流估计网络或姿态估计网络，深度学习模型可以输出帧间的平移和旋转量，从而实现相机运动的估计。深度学习运动估计方法可以提高传统光流方法的准确性和鲁棒性，增强视觉SLAM系统的稳定性。

4.环境重建

深度学习模型可以从图像中估计场景的深度信息。通过利用深度估计网络或语义分割网络，深度学习模型可以输出图像中每个像素的深度值或语义标签，从而重建周围环境的深度地图或语义地图。深度学习环境重建方法可以提高传统方法的精度和效率，增强视觉SLAM系统对环境的理解能力。

深度学习与视觉SLAM的融合带来了诸多优势：

*提高鲁棒性：深度学习提取的语义特征具有更好的鲁棒性，可以增强视觉SLAM系统对光照、噪声和遮挡等因素的适应能力。

*增强精度：深度学习模型可以准确匹配特征并估计运动，从而提高视觉SLAM系统的定位和建图精度。

*提高效率：深度学习模型可以并行处理图像，提高视觉SLAM系统的计算效率。

*扩展功能：深度学习可以赋予视觉SLAM系统额外的功能，如目标检测、语义分割和环境理解等。

目前，深度学习与视觉SLAM的融合研究主要集中在以下几个方面：

*端到端视觉SLAM：将整个视觉SLAM流程（包括特征提取、匹配、运动估计和环境重建）统一在一个端到端的深度学习模型中，实现高效且鲁棒的视觉SLAM系统。

*语义视觉SLAM：利用深度学习模型提取图像的语义信息，构建语义地图，增强视觉SLAM系统对环境的理解能力和导航能力。

*闭环检测：利用深度学习模型在视觉SLAM过程中检测闭环，提高视觉SLAM系统的全局一致性和鲁棒性。

深度学习与视觉SLAM的融合为无人驾驶汽车的实时定位与建图开辟了新的途径。通过将深度学习的强大特征提取、匹配和估计能力与视觉SLAM的几何计算相结合，可以构建鲁棒、准确且高效的视觉SLAM系统，为无人驾驶汽车提供可靠的环境感知和导航能力。第五部分实时地图构建与动态环境感知关键词关键要点实时地图构建

1.激光雷达和视觉传感器融合：利用激光雷达的高精度测距能力和视觉传感器的丰富信息，构建准确、高分辨率的周围环境地图。

2.SLAM（即时定位与地图构建）：采用SLAM算法，通过传感器数据实时更新地图，实现无人驾驶汽车在动态环境中的自主定位。

3.场景分割和物体识别：结合深度学习技术，对周围环境进行场景分割和物体识别，为后续路径规划和决策控制提供基础数据。

动态环境感知

1.传感器融合：融合来自激光雷达、视觉传感器、雷达和惯性导航系统(IMU)等多种传感器的信息，全面感知周围环境。

2.目标检测和追踪：运用目标检测算法，实时检测并追踪周围的行人、车辆、障碍物等动态目标，确保安全行驶。

3.交通流分析：分析交通流，识别拥堵、事故等突发事件，提前做出规划和决策，提高行驶效率和安全性。实时地图构建与动态环境感知

#实时地图构建

实时地图构建是为无人驾驶汽车提供动态且精确的环境表示至关重要的任务。它涉及以下步骤：

传感器融合：将来自激光雷达、雷达和相机等多个传感器的原始数据融合在一起，形成对周围环境的全面视图。

特征提取：从传感器数据中提取关键特征，如道路边线、路标和障碍物。

地图更新：将提取的特征与现有地图相匹配，并更新地图以反映道路状况的任何变化。

地图表示：使用语义分割、点云数据或其他表示形式创建环境的高级地图表示。

#动态环境感知

动态环境感知是实时重定位系统的重要组成部分，因为它使无人驾驶汽车能够识别和响应周围环境中的动态变化。这包括：

目标检测和跟踪：识别并跟踪周围环境中的其他车辆、行人和物体。

道路状况监测：检测道路上的障碍物、交通状况和天气条件的变化。

交通标志识别：检测和识别交通标志，如停车标志和限速标志。

场景理解：对周围环境进行高级解释，理解交通流模式、交叉路口规则和潜在危险。

#实时地图构建与动态环境感知之间的关系

实时地图构建和动态环境感知是相辅相成的，共同为无人驾驶汽车提供全面而准确的环境感知。

实时地图构建提供：

*静态环境的结构表示

*道路布局和地标的位置

*交通模式的理解

动态环境感知提供：

*对周围环境的实时感知

*对其他道路使用者的行为的预测

*对潜在危险的预警

通过将这两者结合起来，无人驾驶汽车可以建立对其周围环境的综合理解，从而做出安全、高效的驾驶决策。

#实时地图构建与动态环境感知技术的当前发展

实时地图构建和动态环境感知技术正在快速发展，不断提高无人驾驶汽车的性能。

实时地图构建：

*高分辨率传感器和高级算法的进步提高了地图精度的精度和细节。

*协作地图平台允许车辆分享地图更新，实时反映道路状况。

动态环境感知：

*深度学习方法的应用提高了目标检测和跟踪的准确性。

*车辆到基础设施(V2I)通信有助于共享实时交通信息和预警。

*传感器融合技术的进步提高了环境理解的鲁棒性。

随着这些技术的持续发展，无人驾驶汽车将变得越来越安全、可靠和高效，最终实现全自动驾驶。第六部分多传感器融合与数据关联关键词关键要点【多传感器数据融合】

1.多传感器数据源：激光雷达、摄像头、雷达、惯性测量单元（IMU）的融合；

2.传感器误差补偿：融合不同传感器数据，补偿各个传感器的系统误差和随机误差；

3.提高数据精度：通过融合来自多个传感器的信息，增强对周围环境的感知能力，提高定位精度的稳定性。

【数据关联】

多传感器融合与数据关联

引言

实时重定位系统在无人驾驶汽车中至关重要，为了提高定位精度和鲁棒性，需要融合来自多个传感器的信息。多传感器融合涉及将不同传感器的数据关联并融合，以创建更准确的系统状态估计。

数据关联

数据关联是在多传感器融合系统中的一项关键任务，它确定来自不同传感器的测量结果是否属于同一对象。常用的数据关联方法包括：

*最近邻法（NN）：将来自不同传感器的测量结果与传感器状态预测值最接近的关联起来。

*加权最近邻法（WNN）：改进的NN方法，通过考虑测量协方差赋予不同的权重。

*联合概率数据关联（JPDA）：基于贝叶斯估计的数据关联方法，计算测量结果与目标关联的概率。

*多假设跟踪（MHT）：维护并评估多个数据关联假设，随着新测量值的到来而更新假设。

传感器融合

数据关联后，可以融合传感器信息以提高定位精度和鲁棒性。常用的传感器融合方法包括：

*卡尔曼滤波（KF）：一种最优状态估计方法，将测量值和预测值线性融合。

*扩展卡尔曼滤波（EKF）：KF的非线性扩展，用于处理非线性系统。

*无迹卡尔曼滤波（UKF）：一种非线性融合滤波器，基于无迹变换和确定性采样。

*粒子滤波（PF）：一种蒙特卡罗方法，通过粒子集合近似后验概率分布。

融合算法选择

选择用于多传感器融合的特定算法取决于系统要求、传感器特征和应用场景。以下因素需要考虑：

*传感器的不确定性：传感器测量值中存在的噪声和偏差。

*系统动力学：无人驾驶汽车的状态是如何随时间变化的。

*计算复杂度：实时系统中可接受的处理时间。

多传感器融合在无人驾驶汽车中的应用

多传感器融合在无人驾驶汽车中广泛应用，包括：

*定位：融合来自GNSS、IMU和视觉传感器的数据，以提高位置估计的精度。

*建图：结合激光雷达、视觉和雷达数据，构建周围环境的高清地图。

*物体检测：融合雷达、视觉和超声波传感器的信息，以提高物体检测的准确性和鲁棒性。

*路径规划：利用传感器融合的信息，规划安全高效的路径。

结论

多传感器融合与数据关联在无人驾驶汽车中至关重要，它们通过整合来自多个传感器的信息，提高定位精度、环境感知和整体鲁棒性。通过谨慎选择和实施融合算法，可以显着增强无人驾驶汽车的性能和安全性。第七部分环境感知与定位精度评估关键词关键要点环境感知

1.传感器融合：利用多模态传感器（雷达、激光雷达、摄像头）协同工作，综合不同传感器信息的优势，提升感知准确度。

2.实时三维建模：构建动态三维环境模型，实时更新道路和交通参与者的位置，为定位系统提供准确的参考坐标系。

3.语义分割和目标识别：基于深度学习算法对传感器数据进行语义分割，识别并分类道路、车辆、行人等重要目标，为定位系统提供丰富语义信息。

定位精度评估

1.自研定位算法：构建基于IMU、GNSS和环境感知数据的融合定位算法，优化算法参数和模型结构，提升定位精度和鲁棒性。

2.仿真测试和真实道路验证：利用仿真平台和真实道路测试收集数据，评估定位算法在不同场景和条件下的精度表现，并进行优化和迭代。

3.对比分析和性能调优：与业界领先的定位算法进行对比分析，找出差异点，并针对性地优化算法，提升整体定位性能。环境感知与定位精度评估

在无人驾驶汽车中，环境感知系统负责检测和识别周围环境中的物体和特征。定位系统则使用这些感知到的数据来确定车辆在环境中的位置。为了确保无人驾驶汽车安全可靠地运行，环境感知和定位系统必须高度准确。

环境感知精度评估

传感器融合：

*评估单个传感器（如摄像头或雷达）的精度

*评估将多个传感器的数据融合后的精度

*使用交叉验证或留出法评估融合算法的鲁棒性

物体检测：

*使用标准数据集（如KITTI、NUSENES）评估检测算法的平均精度（mAP）

*评估检测的准确性、召回率和F1分数

*分析物体大小、距离和遮挡对检测精度的影响

物体识别：

*使用语义分割或目标检测算法识别物体类别

*评估算法的类别准确性和混淆矩阵

*量化物体识别精度对定位性能的影响

定位精度评估

绝对定位错误（ALE）：

*计算车辆真实位置和定位系统估计位置之间的欧几里得距离

*使用中值或均方根误差(RMSE)衡量误差

*评估ALE在不同环境（例如城市、高速公路、停车场）中的变化

相对定位错误（RLE）：

*计算两个连续定位系统估计位置之间的差异

*使用平移和旋转分量评估差异

*评估RLE在车辆运动（例如急转弯、制动）中的变化

累积定位误差（CLE）：

*沿车辆轨迹累积定位误差

*量化定位误差随时间推移而增长的程度

*评估CLE对无人驾驶汽车任务性能的影响（例如路径规划、避障）

定位精度影响因素：

*传感器精度和数据密度

*环境干扰（例如多径、传感器噪声）

*车辆动态（例如加速度、旋转）

*定位算法和模型

评估方法：

真实地面真相（GT）：

*使用高精度定位系统（例如RTKGNSS或激光扫描仪）建立真实地面真相

*将定位系统估计与GT进行比较

传感器数据日志：

*记录来自传感器（例如摄像头、雷达、激光雷达）的原始数据

*使用离线评估工具评估环境感知和定位算法

仿真环境：

*使用高保真仿真环境（例如CARLA、SIMULINK）创建虚拟测试场景

*评估算法在各种环境和条件下的性能

实际道路测试：

*在现实世界的道路上进行测试，以评估算法在真实环境中的性能

*使用车辆安装的传感器和定位系统收集数据

评估标准：

汽车工程学会（SAE）：

*SAEInternationalJ3016定义了无人驾驶汽车的5级自动化级别

*定位精度标准因自动化级别而异

国家公路交通安全管理局（NHTSA）：

*NHTSA发布了自动驾驶车辆指南，其中包括定位精度要求

*要求绝对定位误差小于5米

国际标准组织（ISO）：

*ISO26262是一个汽车行业安全标准

*定义了功能安全要求，包括定位精度第八部分实时重定位系统在无人驾驶中的挑战与展望关键词关键要点主题名称：地图和传感器融合的挑战

1.异构数据处理：融合来自多种传感器（激光雷达、摄像头、IMU）的数据，解决不同传感器特性和格式差异带来的挑战。

2.实时性要求：无人驾驶需要实时处理大量传感器数据，对融合算法的时效性提出极高要求。

3.鲁棒性提升：导航系统