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对于智慧寻车来说，确定自己在的位置是基础。因此，定位和地图构建已经成为一个基本而重要的环节。对于智慧寻车，需要使用感知传感器观察环境，并根据感知信号定位环境的地图构建和自身。对于智慧寻车的精确控制，定位技术需要厘米级定位，以准确了解车辆的位置。
基于视觉的道路特征智慧寻车。第一种基于GPS+惯性导航的融合，是智慧寻车中最常用的定位方法。仅凭GPS，在无法接收GPS数据或接收状态恶劣的情况下，无法判断车辆的确切位置，需要考虑其可靠性。
在技术发展中，传感器被封装成智慧寻车解决方案，达到更好的定位效果。在智慧寻车中，考虑+高精度地图+激光雷达信息集成的定位方法。在使用车辆之前介绍的GPS与进行一般位置判断后，使用高精度地图与激光雷达云点图像进行比较，在坐标系中进行准确，并在配对后确认自己的位置。这是目前最成熟、最准确智慧寻车的方法。
在不使用激光雷达的情况下，智慧寻车也可以采用GPS+视觉定位的方法。由于摄像头信息其自身的特性，还需要使用管道来辅助摄像头姿势识别。结合惯性传感器和GPS/视觉传感器，可以准确定位汽车。视觉坐标系和惯导坐标系的融合系统通常是不同步的(耦合方式不同，考虑是否将视觉和惯导数据融入优化滤波器)。系统中选择不同的视觉传感器，单目一般采用紧耦合，双目采用松耦合。单目摄像头实现了绝对尺度的估计。通过左右图像匹配，可以恢复特征点的三维坐标，实现智慧寻车。
目前，智慧寻车的感知技术和定位技术相辅相成。在边界条件下，提供定位的准确性和可靠性，提高算法的准确性和及时性，是技术发展和完善的必然要求。
