GNSS间歇拒止环境下基于多传感器融合的室内外无缝定位系统基于非线性优化的GNSS/VIO定位系统
近年来,以INS/GNSS为主的无人设备定位系统得到了很大发展.然而在室内等一些复杂工厂环境中,GNSS存在多径信号干扰以及间歇拒止等情况,以GNSS为主的定位系统仍然容易出错,惯性导航系统(INS)定位解决方案会急剧累积误差,而导致无人设备获得错误的定位信息.然而,视觉惯性定位里程计(VIO)以其不依赖于GNSS和局部高精度定位的优势,近些年得到了极大发展,但VIO系统在光照变化、特征缺失等场景下存在定位易丢失、无法进行全局定位的问题.在工厂、城市等GNSS间歇拒止的环境下,无人设备不仅需要一致稳健的定位,更需要高精度定位方案来进行复杂环境的导航.因此,为解决在此种环境下的无缝以及高精度定位的需求,本文提出了一个基于非线性优化的方法来融合GNSS与VIO.GNSS在其信号良好环境下辅助VIO提升系统的稳健性,而在GNSS拒止环境下则采用VIO提供稳健一致的高精度定位解决方案.最终能够实现在工厂等间歇性GNSS拒止环境下无人设备稳健且连续一致的高精度定位解决方案.
GNSS 视觉-惯性里程计 室内外无缝定位
贺鹏飞 焦继超 李宁 李嘉俊 邓中亮
北京邮电大学,北京,中国,100876
国内会议
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2022-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）