1. 课程导论

大家好，我是你们这门课的主讲人。在自动驾驶这个行当摸爬滚打了快十年，我见过太多因为定位不准而翻车的案例。今天咱们先聊聊一个核心问题：为什么非得搞定位融合？

说白了，单靠一种传感器，你永远无法在所有场景下都拿到靠谱的位置信息。GPS在隧道里直接罢工，IMU长时间跑下来误差越积越大，视觉里程计遇到白墙或重复纹理就懵了。你想想看，要是车在高速上跑着，定位突然跳变几米，那后果……嗯，我不敢想。

车道线检测与定位的关系

车道线检测和定位，其实是互相成就的关系。我刚开始做这个方向时，总觉得它们是两个独立模块——视觉只管画线，定位只管算坐标。后来被现实狠狠教育了一回。

有一次路测，GPS信号被高架桥遮挡，IMU又刚好在初始化阶段，定位直接漂到了对面车道。但车道线检测模块明明看到车在车道正中间。你看，这就是典型的信息孤岛问题。

实际上，车道线检测能提供相对定位信息：

• 车到左右车道线的距离
• 车辆与车道线的夹角（航向角）
• 车道曲率变化

而传统定位（GPS+IMU）提供的是绝对定位信息。两者融合，就能互相补短板。我习惯把这种关系比作「老司机带新手」——绝对定位是导航地图，告诉你大方向；车道线是路上的标线，告诉你现在该往哪偏。

课程整体架构

这门课一共30章，我把它分成四个阶段，每个阶段解决一个实际问题：

我个人建议，如果你刚入门，先把基础篇啃透。别急着跳去融合篇——我见过太多人一上来就搞紧耦合，结果连状态向量维度都搞错了。

学习路径建议

这条路我走过，知道哪容易摔跤。给你三个建议：

1. 先动手再动脑——每章都有配套代码，别光看，跑一遍。我当年就是看懂了但写不出来，后来逼着自己一行行敲，才真正理解。
2. 重视坐标系——定位融合里80%的bug都出在坐标系转换上。我曾经因为把车身坐标系和全局坐标系搞混，导致融合结果直接发散。
3. 学会看残差——融合结果好不好，别只看位置误差。看残差分布、看协方差矩阵，这些才是诊断问题的关键。

本章知识体系

下面这张图，是我自己梳理的课程知识脉络。你看一眼，心里就有谱了：