车辆局部定位方法主要依赖于多种传感器和算法，以精确确定车辆在空间中的位置和姿态。以下是一些常见的车辆局部定位方法：

  1. 全球定位系统（GPS）：

  2. GPS通过卫星信号确定车辆的位置。但在城市的高楼大厦或室内场景中，GPS信号可能受到干扰，导致定位精度下降。

  3. 惯性导航系统（INS）：

  4. INS利用车辆内置的加速度计和陀螺仪来测量车辆的加速度和角速度，并基于这些数据计算车辆的位置和姿态。INS通常具有较高的精度，但缺乏外部参考，因此可能随时间累积误差。

  5. 激光雷达（LiDAR）：

  6. LiDAR通过发射激光脉冲并测量反射回来的光信号来确定车辆周围障碍物的距离和位置。结合三维地图，LiDAR可以提供高精度的局部定位。

  7. 视觉里程计：

  8. 视觉里程计利用摄像头捕捉到的图像信息来计算车辆的运动轨迹。这种方法在静态场景中表现良好，但在动态环境中可能受到光照变化、遮挡等因素的影响。

  9. 超声波定位：

  10. 超声波定位系统通过发射超声波并接收其反射信号来确定物体的距离。在车辆定位中，超声波传感器通常安装在车辆的特定位置（如车顶），以向下方发射超声波并接收反射回来的信号。

  11. 雷达定位：

  12. 雷达通过发射无线电波并接收其反射信号来检测物体的距离和速度。雷达在恶劣天气条件下表现良好，但可能受到电磁干扰。

  13. 视觉惯性测距（VIO）：

  14. VIO结合了视觉传感器和惯性测量单元（IMU）来提供同时包含位置和姿态信息的解决方案。通过融合这两种数据源，VIO能够在各种环境和动态条件下实现较高的定位精度。

  15. 车联网（V2X）定位：

  16. V2X技术允许车辆与其他车辆、基础设施和行人进行通信。通过接收来自这些交通参与者的信息，车辆可以更准确地确定其局部位置和周围环境。

在实际应用中，通常会结合多种定位方法来提高定位的准确性和可靠性。例如，可以使用GPS和LiDAR的组合来弥补GPS在室内或高楼大厦中的不足，同时利用视觉里程计来增强定位在动态环境中的鲁棒性。***随着人工智能和机器学习技术的不断发展，基于深度学习的定位方法也正在逐渐崭露头角，为车辆局部定位带来更多的可能性。