CN114624754A - 一种时空定位与近场补偿的自动驾驶定位装置与方法 - Google Patents
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Abstract
一种时空定位与近场补偿的自动驾驶定位装置，包括时空传感器单元、时空数据解算单元、时空同步与补偿单元、近场传感器单元；时空传感器单元获得卫星定位数据信息，卫星定位数据信息包括时间信息、经度信息、纬度信息，时空传感器单元将卫星定位数据信息传递给时空数据解算单元；时空数据解算单元对卫星定位数据信息进行解析，输出带本地系统时间标记的时空数据列表；时空数据解算单元将所述数据列表传递给时空同步与补偿单元；近场传感器单元获得近场物体的近场测量数据，发送给时空同步与补偿单元，时空同步与补偿单元将近场测量数据与时空数据列表进行融合与补偿，输出补偿后时空数据。
Description
技术领域
本发明涉及一种汽车导航信息处理方法，具体涉及一种时空定位与近场补偿的自动驾驶定位装置与方法。
背景技术
在自动驾驶车辆系统架构中，定位是其中极其重要及基础的关键模块。定位模块作为上游传感器与下游规划决策模块之间的中间模块，具有承上启下的转接功能 。从自动驾驶车辆的安全性、稳定性以及各方面的精度要求的角度来看，定位模块需要提供全天候、全场景下的稳定输出，从而使下游的规划决策模块有稳定的定位定向信息的输入，使得整个自动驾驶车辆具备稳定及可靠的表现。
在高等级的自动驾驶方案里，定位模块需要对上述不同传感器感知得到的可用定位特征进行处理，利用相应的方法从而得到稳定的，高精度的定位结果。在这种高级的自动驾驶方案里，多个传感器的定位特征信息传输到定位模块时会因为硬件或者软件的延迟造成数据在时间或者空间上不能同步。如果对这些数据不作处理，则会带来灾难性的结果。由于这些信息所反映的自动驾驶车辆的时空信息并不是真实的车辆或者车载传感器的数据发生时刻的时空信息，若不做处理，系统只能将这些信息都看作是最新的数据进行处理，将这些信息默认是相同时空下的测量结果，导致将不同时刻的数据错误地匹配在一起，最后经过定位模块处理和估计出的最终的定位结果带上了误差信息，从而导致下游规划决策模块对车辆发出错误的指令，车辆进而表现出异常。因此，在定位模块中，对不同传感器的定位数据输入源进行有效的时间和空间的同步和补偿则显得尤为重要。
其次，在大部分高级自动驾驶车辆的方案中，为了尽可能地覆盖所有的场景，并且从成本和整体的方案考虑，大部分方案会选择IMU/GNSS的组合导航系统。若对定位精度有更高精度的要求，主流的方案中会选择RTK（Real - time kinematic，实时动态）载波相位差分技术的卫星定位方法。这种方案在大部分场景下定位精度可以达到厘米级，但是其也有缺陷，在城市楼宇、隧道、高架等有遮挡的场景下，由于无线电信号受到遮挡，RTK定位无法得到高精度固定解，性能会急剧下降。因此，在这些特殊场景下，利用自动驾驶车辆自身的数据进行递推的方法的重要性也凸显出来了。
发明内容
本发明是解决现有技术中RTK定位无法得到高精度固定解，利用本地时钟，同步卫星时钟，将卫星数据与本地传感器统一，特别是用近场测量数据来校验补偿通过卫星定位数据、三轴陀螺仪数据、三轴加速度数据解算获得实时数据。
一种时空定位与近场补偿的自动驾驶定位装置，包括时空传感器单元、时空数据解算单元、时空同步与补偿单元、近场传感器单元；时空传感器单元与时空数据解算单元电信号连接，近场传感器单元与时空同步与补偿单元电信号连接；时空数据解算单元与时空同步与补偿单元电信号连接；时空传感器单元获得卫星定位数据信息，卫星定位数据信息包括时间信息、经度信息、纬度信息，时空传感器单元将卫星定位数据信息传递给时空数据解算单元；时空数据解算单元对卫星定位数据信息进行解析，输出带本地系统时间标记的时空数据列表；时空数据解算单元将所述数据列表传递给时空同步与补偿单元；近场传感器单元获得近场物体的近场测量数据，发送给时空同步与补偿单元，时空同步与补偿单元将近场测量数据与时空数据列表进行融合与补偿，输出补偿后时空数据。
可以是，时空传感器单元包括卫星定位GNSS接收模块、三轴陀螺仪传感器模块、三轴加速度传感器模块；时空数据解算单元包括数据缓存模块、实时位置与姿态解算模块、历史数据模块、实时数据模块、本地时钟模块；数据缓存模块将卫星定位数据、三轴陀螺仪数据、三轴加速度数据打上本地时钟标记，缓存在数据缓存模块中，本地时钟模块通过GNSS接收模块校准；实时位置与姿态解算模块根据系统时间与卫星定位数据、三轴陀螺仪数据、三轴加速度数据解算获得实时数据，在实时数据模块中存储实时数据，并将每次获得实时数据在历史数据模块中缓存，形成历史序列数据。
可以是，时空数据解算单元包括航位推算模块、预估数据模块，航位推算模块根据历史序列数据与实时数据估算推导出下一个系统时间节拍的预估数据。
可以是，时空传感器单元包括四轮轮速模块、方向盘转角模块和/或档位传感器。
可以是，时空同步与补偿单元包括近场定位解析模块、时空同步及补偿模块，近场定位解析模块获得近场传感器单元输入的近场传感器数据，近场定位解析模块对近场传感器数据进行解析，输出带本地系统时间标记的近场定位数据；时空同步及补偿模块将带本地系统时间标记的时空数据列表与带本地系统时间标记的近场定位数据进行融合与补偿计算，输出补偿后时空数据。
可以是，近场传感器单元包括视觉定位传感器模块和/或激光雷达传感器模块。
一种电动汽车，包括上述任意一项的时空定位与近场补偿的自动驾驶定位装置。
一种时空定位与近场补偿的自动驾驶定位方法，包括以下步骤：
步骤A：获得卫星定位数据信息，卫星定位数据信息包括时间信息、经度信息、纬度信息；
步骤A10：获得三轴陀螺仪与三轴加速度传感器数据；
步骤B：对卫星定位数据信息进行解析得到时空数据，保持历史时空数据，获得带本地系统时间标记的时空数据列表，建立绝对位姿数据列表；
步骤B10：根据三轴陀螺仪与三轴加速度传感器数据获得实时速度与姿态，解算位姿数据，与所述本地系统时间标记的时空数据列表进行航位推算，获得带本地系统时间标记的预估时空数据列表，预估时空数据根据系统时间插入绝对位姿数据列表。
步骤C：获得近场物体的近场测量数据，获得带本地系统时间标记的近场测量数据；
步骤D：以当前时刻位姿为原点，将绝对位姿数据列表转换得到历史和未来若干时刻相对于当前时刻的相对位姿，建立位姿补偿量列表，用位姿补偿量列表，用位姿补偿量列表补偿近场测量数据。
可以是，步骤A中包括：
步骤A20：获得四轮轮速传感器数据、方向盘转角传感器数据；
步骤B中包括：
步骤B20：根据四轮轮速与方向盘转角传感器，与所述本地系统时间标记的时空数据列表进行航位推算，获得带本地系统时间标记的预估时空数据列表。
可以是，步骤C中包括：
步骤C10：根据视觉定位传感器获得近场测量数据。
根据权利要求8所述的时空定位与近场补偿的自动驾驶方法，其特征在于，
步骤C中包括：
步骤C20：根据激光雷达传感器获得近场测量数据。
可以是，步骤D中，本地系统时间标记的近场测量数据与带本地系统时间标记的时空数据列表数据，如果差距小于设定值，采用近场测量数据与对应时空数据的线性插值为补偿后数据。
可以是，步骤A中包括：
步骤A0中，根据卫星时间同步本地时钟。
本申请中技术方案的有益效果是：近场测量数据，与航位推算出的数据进行相互校验，可以补偿航位推算出的数据，还可以矫正地图数据；在实时数据上标记本地系统时间标记，在实时数据模块中存储实时数据，并将每次获得实时数据在历史数据模块中缓存，形成历史序列数据；通过与卫星的秒时钟同步，汽车的内部时钟与卫星的时钟就同步上，汽车内部的传感器数据，在时间上与卫星数据就关联上；通过近场传感器单元获得道路周边的近场传感器数据，可以纠正或补偿航位推算模块的输出，或者用位姿补偿量列表关系去补偿修正近场传感器输出数据。
附图说明
图1是一种时空定位与近场补偿的自动驾驶定位装置实施例示意框图；
图2是一种时空数据解算单元带本地时钟模块实施例示意框图；
图3是一种时空传感器单元带四轮轮速实施例示意框图；
图4是一种航位推算预估过程示意图；
图5是一种航位推算预估过程插入近场传感器数据的示意图；
图6是一种时空定位与近场补偿的自动驾驶定位流程图。
具体实施方式
以下结合各附图对本申请内容做进一步详述。需要说明的是，以下是本发明较佳实施例的说明，并不对本发明构成任何限制。本发明较佳实施例的说明只是作为本发明一般原理的说明。
如图1，一种时空定位与近场补偿的自动驾驶定位装置，包括时空传感器单元、时空数据解算单元、时空同步与补偿单元、近场传感器单元；时空传感器单元与时空数据解算单元电信号连接，近场传感器单元与时空同步与补偿单元电信号连接；时空数据解算单元与时空同步与补偿单元电信号连接；时空传感器单元获得卫星定位数据信息，卫星定位数据信息包括时间信息、经度信息、纬度信息，时空传感器单元将卫星定位数据信息传递给时空数据解算单元；时空数据解算单元对卫星定位数据信息进行解析，输出带本地系统时间标记的时空数据列表；时空数据解算单元将所述数据列表传递给时空同步与补偿单元；近场传感器单元获得近场物体的近场测量数据，发送给时空同步与补偿单元，时空同步与补偿单元将近场测量数据与时空数据列表进行融合与补偿，输出补偿后时空数据。
当前自动驾驶汽车在感知位置方向时会收集卫星定位数据、三轴陀螺仪和三轴的加速度数据、VCU车辆底层的输出信息，卫星定位数据GNSS包括经纬度和高程、VCU车辆底层的输出信息包括四轮轮速、档位、方向盘转角。所有的数据，具有不同的采集频率，GNSS模块一般的频率为1秒钟1次数据，其他的传感器都有特定的采集频率。
卫星定位数据，获得是有频率的，同时因为遮挡或山洞等状况，卫星数据是不规律的或有坏值。
自动驾驶汽车，对于控制器的输出，有严格的时间频率要求，或者说在一定的时间间隔中，必须输出控制指令；因此需要过滤掉卫星定位数据中的坏值，同时结合汽车的运动姿态与运动速度，进行航位推算，预估推算出一个较为规律的位置与姿态表。
卫星定位数据中，带有严格的时间，卫星定位模块有同步卫星的时钟输出，本地的时钟与卫星时钟同步后，卫星定位数据与本地传感器采集到的数据，在时间上进行同步。
汽车行驶过程中，通过视觉定位传感器或激光雷达传感器获得近场测量数据，比如道路标牌，道路标线，道路旁边的隔离墙，道路旁边的电线杆；这些近场测量数据，与航位推算出的数据进行相互校验，可以补偿航位推算出的数据，还可以矫正地图数据。
如图2，时空传感器单元包括卫星定位GNSS接收模块、三轴陀螺仪传感器模块、三轴加速度传感器模块；
时空数据解算单元包括数据缓存模块、实时位置与姿态解算模块、历史数据模块、实时数据模块、本地时钟模块；
数据缓存模块将卫星定位数据、三轴陀螺仪数据、三轴加速度数据打上本地时钟标记，缓存在数据缓存模块中，本地时钟模块通过GNSS接收模块校准；
实时位置与姿态解算模块根据系统时间与卫星定位数据、三轴陀螺仪数据、三轴加速度数据解算获得实时数据，在实时数据上标记本地系统时间标记，在实时数据模块中存储实时数据，并将每次获得实时数据在历史数据模块中缓存，形成历史序列数据。
卫星数据，带有卫星的时间标记，GNSS接收模块都带有时钟校准功能，通过与卫星的秒时钟同步，汽车的内部时钟与卫星的时钟就同步上，汽车内部的传感器数据，在时间上与卫星数据就关联上。
如图2，一些实施例中，时空数据解算单元包括航位推算模块、预估数据模块，航位推算模块根据历史序列数据与实时数据估算推导出下一个系统时间节拍的预估数据。
GNSS接收模块不是每个时间段都能接收到卫星信号，卫星信号的输出也有一定的频率，自动驾驶过程中，控制操作的周期要基于百分之一秒甚至千分之一秒来进行，因此需要通过已有的卫星定位数据，推算出1秒之内的百个或者千个点的位置信息与车辆信息。如果控制系统需要在一秒钟内做100个控制周期，系统时间节拍就是100，航位推算模块在一秒钟需要估算出100个点的汽车位置与姿态。
如图4，建立一个111个点的数据序列，以当前时钟节拍得到的数据标记为t0时刻，将之前100个时钟节拍中的数据，与当前t0时刻的数据在经度、纬度、高度、航向的差值，记录在前100个序列中，同时估算出未来10个时间节拍的经度、纬度、高度、航向的差值。
如图2，一些实施例中，时空传感器单元包括四轮轮速模块、方向盘转角模块和/或档位传感器。
一般三轴陀螺仪数据、三轴加速度数据能够测量出汽车的速度，航向与姿态变化，增加四轮轮速、方向盘转角、档位等信息，可以做多路计算，航位推算模块可以推算出多路数据，如果各个数据之间有不同的结果，可以推断出汽车出现打滑或者传感器故障，汽车要做更高级别的控制决策。
如图2，一些实施例中，时空同步与补偿单元包括近场定位解析模块、时空同步及补偿模块，近场定位解析模块获得近场传感器单元输入的近场传感器数据，近场定位解析模块对近场传感器数据进行解析，输出带本地系统时间标记的近场定位数据；时空同步及补偿模块将带本地系统时间标记的时空数据列表与带本地系统时间标记的近场定位数据进行融合与补偿计算，输出补偿后时空数据。
如图5，在100个序列中，如果有近场定位解析模块获得近场传感器单元输入的近
场传感器数据，将近场定位数据插入到序列中，形成
时刻的数据，通过
时刻前后数据，
可以验证
时刻的数据准确性，
时刻的准确数据，可以推算补偿t0时刻的数据。
如上述，汽车在车辆打滑、腾空等行驶状态，三轴陀螺仪数据、三轴加速度数据，或者四轮轮速、方向盘转角、档位等传感器都可能等不到汽车真实的位置与姿态，或者航位推算模块推算的点数过多，误差积累得太高，或者卫星丢失时间过长，这时就需要外界客观的参照物来标定或者补偿航位推算模块的输出。
通过近场传感器单元获得道路周边的近场传感器数据，可以纠正或补偿航位推算模块的输出。
如图2、图3，一些实施例中所述近场传感器单元包括视觉定位传感器模块和/或激光雷达传感器模块。
道路周边的大楼，地面标记，交通信号灯等标记物，是固定设置的，视觉定位传感器获得行驶过程中的图片，经过本地时钟模块进行时钟标记，通过近场定位解析模块，能够解算出拍摄图片时刻，汽车的位置与汽车的航向，姿态，带时间标记的近场传感器数据，就能够补偿时空定位获得的时空数据。
一种电动汽车，包括上述的时空定位与近场补偿的自动驾驶定位装置。
本申请以卫星与惯导解算出来的定位为基准定位，最新解算得到的位姿数据时刻为当前时刻。通过跟踪记录历史解算位姿数据与递推未来若干时刻位姿数据，保存得到一个数据列表，这里保存的是绝对位姿数据，是一个过程值，不是最终输出，随后以当前时刻位姿为原点，将列表中的数据作一个坐标转换得到历史和未来若干时刻相对于当前时刻的相对位姿，也就是位姿补偿量，是一个相对当前时刻的补偿差值，即列表中当前时刻保存的位姿补偿值一定是0，从而得到一个时刻－位姿补偿量列表，时刻－位姿补偿量列表可以用于查表补偿其他传感器输出的车辆自身位置或输出的探测数据。一般来说激光雷达输出频率比惯导低，比如激光雷达收到的最新数据时刻为t-5时刻，卫星与惯导解算出来的最新数据时刻为t0时刻，那这时就不能直接使用t-5时刻的激光雷达数据做相关运算，因为已经过时了，需要对激光雷达数据进行补偿，得到t-5时刻在t0时刻的补偿数据。通过建立时刻－位姿补偿量列表去查询t-5时刻到t0时刻的相对位姿变化量，将这个相对补偿量叠加到激光雷达数据是上就可以得到补偿后的激光雷达数据。这个数据可以是激光雷达输出的车辆自身位姿数据，也可以是其输出的探测物体坐标数据。在当前时刻周围一定时间窗口范围内建立一个相对准确的时刻－位姿补偿量列表，去补偿修正其他传感器的定位或探测数据。本方法对时刻－位姿补偿量列表的建表输入数据的绝对精度要求并不高，只要保证有较高的相对精度即可。
如图6，一种时空定位与近场补偿的自动驾驶定位流程图，包括以下步骤：
步骤A：获得卫星定位数据信息，卫星定位数据信息包括时间信息、经度信息、纬度信息；
步骤A10：获得三轴陀螺仪与三轴加速度传感器数据；
步骤B：对卫星定位数据信息进行解析得到时空数据，保持历史时空数据，获得带本地系统时间标记的时空数据列表，建立绝对位姿数据列表；
步骤B10：根据三轴陀螺仪与三轴加速度传感器数据获得实时速度与姿态，解算位姿数据，与所述本地系统时间标记的时空数据列表进行航位推算，获得带本地系统时间标记的预估时空数据，预估时空数据根据系统时间插入绝对位姿数据列表；
步骤C：获得近场物体的近场测量数据，获得带本地系统时间标记的近场测量数据；
步骤D：以当前时刻位姿为原点，将绝对位姿数据列表转换得到历史和未来若干时刻相对于当前时刻的相对位姿，建立位姿补偿量列表，用位姿补偿量列表补偿近场测量数据。
一些实施例中，步骤A中包括：
步骤A20：获得四轮轮速传感器数据、方向盘转角传感器数据；
步骤B中包括：
步骤B20：根据四轮轮速与方向盘转角传感器，与所述本地系统时间标记的时空数据列表进行航位推算，获得带本地系统时间标记的预估时空数据列表。
一些实施例中，步骤C中包括：
步骤C10：根据视觉定位传感器获得近场测量数据。
一些实施例中，步骤C中包括：
步骤C20：根据激光雷达传感器获得近场测量数据。
初始化的过程，利用接收到的GNSS位置和姿态作为初始值，IMU数据包括三轴陀螺仪和三轴的加速度计数据经过惯性导航捷联解算得到当前时刻的位置和姿态。
在初始值的基础上叠加捷联解算的结果，得到每一个运算周期内的位置和姿态信
息，记作
。其中，
为车辆经纬度和高程信息，θ为航向
角信息。
航位推算，设当前时刻为t0，t0下一时刻为t1，则航位推算模块逻辑如下：将解算得
到的t0时刻的航向角数据
，以及步骤1中得到的t0时刻的VCU车辆底层数据里的四轮轮速
信息提取出来。由于在不同场景下，自动驾驶车辆的4个轮速有差异，可根据实验数据分析
可得到四个轮速的加权平均速度
。将该车速信息参考航向角信息
在地理坐标系下分
解到t0时刻东、北、天三个方向的车速
；再根据数据周期△t乘上东、北、天三个
方向的速度得到该运算周期内推算得到车辆东、北、天三个方向上的位移变化量
；
为方便计算，对t0时刻的位姿数据
做通用横轴墨卡托投影变换即可得
到米制坐标系下的车辆位姿，并将上述位移变化量叠加到t0时刻的位姿数据上得到t1时刻
推算得到的车辆位姿结果
，坐标反变换即可得到
。
首先建立一个长度为110的数据序列，记作DR_List。该序列为先进先出的序列，内
容包括时间戳、位置、姿态以及相对于当前时刻t0的位置姿态转换出的相对量
和
。根据历史时刻t-99到当前时刻t0之间的100个位姿数据，将其按顺序依次存入序列DR_
List中；可推算得到当前时刻至未来10个时刻t1-t10的位姿数据，同样将其按顺序存入序列
DR_List中；随后将t0时刻的绝对位姿结果设为坐标原点，将序列DR_List中的所有位姿数
据换算为在t0坐标系下的相对坐标
和
，并覆盖存入该数据序列。则该数据序
列保存了历史100个时刻以及未来10个时刻内相对于当前时刻的相对量以及对应时刻的时
间戳。
设定位模块最近接收到的近场测量数据的时刻为
，例如视觉定位特征的输出信
息以及激光雷达输出的定位特征信息，则
时刻到当前t0时刻的姿态补偿
可直接根据DR_List查询。查询原则如下：若DR_List中直接保存有对应时间戳的位姿相对
量，则直接取出，若没有直接保存对应时间戳的位姿相对量，则取该时间戳两侧最近时刻位
姿偏移量的线性插值。将该补偿量叠加到
时刻对应数据源的定位特征数据上就可以得
到该数据在t0时刻的补偿位姿。以
时刻激光雷达输出定位数据
为例，其在t0
时刻的补偿位姿
计算方法如下：
一些实施例中，步骤D中，本地系统时间标记的近场测量数据与带本地系统时间标记的时空数据列表数据，如果差距小于设定值，采用近场测量数据与对应时空数据的线性插值为补偿后数据。
一些实施例中，步骤A中包括：
步骤A0中，根据卫星时间同步本地时钟。
本发明虽然根据优选实施例和若干备选方案进行说明和描述，但发明不会被在本说明书中的特定描述所限制。其他另外的替代或等同组件也可以用于实践本发明。
Claims (13)
1.一种时空定位与近场补偿的自动驾驶定位装置，其特征在于，
包括时空传感器单元、时空数据解算单元、时空同步与补偿单元、近场传感器单元；
时空传感器单元与时空数据解算单元电信号连接，近场传感器单元与时空同步与补偿单元电信号连接；
时空数据解算单元与时空同步与补偿单元电信号连接；
时空传感器单元获得卫星定位数据信息，卫星定位数据信息包括时间信息、经度信息、纬度信息，时空传感器单元将卫星定位数据信息传递给时空数据解算单元；
时空数据解算单元对卫星定位数据信息进行解析，输出带本地系统时间标记的时空数据列表；
时空数据解算单元将所述数据列表传递给时空同步与补偿单元；
近场传感器单元获得近场物体的近场测量数据，发送给时空同步与补偿单元，时空同步与补偿单元将近场测量数据与时空数据列表进行融合与补偿，输出补偿后时空数据。
2.根据权利要求1所述的时空定位与近场补偿的自动驾驶定位装置，其特征在于，
所述时空传感器单元包括卫星定位GNSS接收模块、三轴陀螺仪传感器模块、三轴加速度传感器模块；
时空数据解算单元包括数据缓存模块、实时位置与姿态解算模块、历史数据模块、实时数据模块、本地时钟模块；
数据缓存模块将卫星定位数据、三轴陀螺仪数据、三轴加速度数据打上本地时钟标记，缓存在数据缓存模块中，本地时钟模块通过GNSS接收模块校准；
实时位置与姿态解算模块根据系统时间与卫星定位数据、三轴陀螺仪数据、三轴加速度数据解算获得实时数据，在实时数据模块中存储实时数据，并将每次获得实时数据在历史数据模块中缓存，形成历史序列数据。
3.根据权利要求2所述的时空定位与近场补偿的自动驾驶定位装置，其特征在于，
时空数据解算单元包括航位推算模块、预估数据模块，航位推算模块根据历史序列数据与实时数据估算推导出下一个系统时间节拍的预估数据。
4.根据权利要求3所述的时空定位与近场补偿的自动驾驶定位装置，其特征在于，所述时空传感器单元包括四轮轮速模块、方向盘转角模块和/或档位传感器。
5.根据权利要求1所述的时空定位与近场补偿的自动驾驶定位装置，其特征在于，时空同步与补偿单元包括近场定位解析模块、时空同步及补偿模块，近场定位解析模块获得近场传感器单元输入的近场传感器数据，近场定位解析模块对近场传感器数据进行解析，输出带本地系统时间标记的近场定位数据；时空同步及补偿模块将带本地系统时间标记的时空数据列表与带本地系统时间标记的近场定位数据进行融合与补偿计算，输出补偿后时空数据。
6.根据权利要求5所述的时空定位与近场补偿的自动驾驶定位装置，其特征在于，所述近场传感器单元包括视觉定位传感器模块和/或激光雷达传感器模块。
7.一种电动汽车，其特征在于，
包括权利要求1至6任意一项的时空定位与近场补偿的自动驾驶定位装置。
8.一种时空定位与近场补偿的自动驾驶定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤A：获得卫星定位数据信息，卫星定位数据信息包括时间信息、经度信息、纬度信息；
步骤A10：获得三轴陀螺仪与三轴加速度传感器数据；
步骤B：对卫星定位数据信息进行解析得到时空数据，保持历史时空数据，获得带本地系统时间标记的时空数据列表，建立绝对位姿数据列表；
步骤B10：根据三轴陀螺仪与三轴加速度传感器数据获得实时速度与姿态，解算位姿数据，与所述本地系统时间标记的时空数据列表进行航位推算，获得带本地系统时间标记的预估时空数据，预估时空数据根据系统时间插入绝对位姿数据列表；
步骤C：获得近场物体的近场测量数据，获得带本地系统时间标记的近场测量数据；
步骤D：以当前时刻位姿为原点，将绝对位姿数据列表转换得到历史和未来若干时刻相对于当前时刻的相对位姿，建立位姿补偿量列表，用位姿补偿量列表补偿近场测量数据。
9.根据权利要求8所述的时空定位与近场补偿的自动驾驶定位方法，其特征在于，
步骤A中包括：
步骤A20：获得四轮轮速传感器数据、方向盘转角传感器数据；
步骤B中包括：
步骤B20：根据四轮轮速与方向盘转角传感器，与所述本地系统时间标记的时空数据列表进行航位推算，获得带本地系统时间标记的预估时空数据列表。
10.根据权利要求8所述的时空定位与近场补偿的自动驾驶定位方法，其特征在于，
步骤C中包括：
步骤C10：根据视觉定位传感器获得近场测量数据。
11.根据权利要求8所述的时空定位与近场补偿的自动驾驶定位方法，其特征在于，
步骤C中包括：
步骤C20：根据激光雷达传感器获得近场测量数据。
12.根据权利要求8所述的时空定位与近场补偿的自动驾驶定位方法，其特征在于，
步骤D中，本地系统时间标记的近场测量数据与带本地系统时间标记的时空数据列表数据，如果差距小于设定值，采用近场测量数据与对应时空数据的线性插值为补偿后数据。
13.根据权利要求8所述的时空定位与近场补偿的自动驾驶定位方法，其特征在于，
步骤A中包括：
步骤A0中，根据卫星时间同步本地时钟。
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