本发明提出了一种基于车辆俯仰角地图匹配的无人驾驶汽车定位方法。本发明使用航位推算模型综合车轮编码器数据、光纤陀螺数据和MEMS加速度计数据来计算车辆的预测位置；然后利用R树结构的车辆俯仰角地图来提高空间搜索效率；再将实时测量的车辆俯仰角数据与俯仰角地图中存储的数据进行匹配，获得更精确的车辆估计位置；利用扩展卡尔曼滤波模型对车辆预测位置和车辆估计位置进行融合。本发明采用先进的动态时间规整算法，将包含车辆俯仰角信息的路线图存储在R树中，加快了实时定位过程，使系统真正做到了实时性；在保证定位精度的同时，提出了融合车内多传感器数据和时间序列数据匹配结果的集成定位模型；且对单俯仰角数据的突变具有鲁棒性。