无人驾驶方程式赛车除了关于轻量化设计、动力传动系统、悬架、电子设备和空气动力学等方面的经典挑战，其主要焦点还在于传感器处理和规划算法。轨道不受线路限制，但锥体彼此相距3至5米。在非常狭窄弯曲的轨道上以高达60公里每小时的速度行进时，LIDAR和图像传感器的融合对于估计轨道路线是非常必要的。除了对环境的感知之外，用于跟踪车辆状态和位置的内部传感器也非常重要。特别是有未知轨道的领域需要高精度的陀螺仪和加速计来创建地图，并在高速行驶时定位车辆。

       Xsens MTi-G-710是无人驾驶方程式赛车中重要的测量设备之一，在其它设备间提供加速度和角速度。而这两者都用于估计车辆的位置。在跑了一圈数百米的距离后，陀螺仪偏差校正可以使差距小于2米。将优质的原始数据与映射任务（SLAM）的概率方法相结合，我们能够顺利结束一圈并以更快的速度完成接下几圈。

       MTi-G-710对于加速度的测量还用于计算汽车的行为以及在赛车中必不可少的车轮载荷。知道每个车轮上的载荷后，我们就能够估计可以传递的扭转力。否则，车轮只会旋转却不能实现加速赛车。

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