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Multi-Sensor Fusion (GNSS, IMU, Camera) 多源多传感器融合定位 GPS/INS组合导航 PPP/INS紧组合

方文涛. 大气增强PPP/MEMS惯导/视觉里程计融合定位研究[D].武汉大学,2020.

pdf版: 大气增强PPP/MEMS惯导/视觉里程计融合定位研究

初衷

  • 学习组合导航和VIO相关内容.
  • 希望和有兴趣的小伙伴一起交流

程序依赖

  • glog
  • Eigen
  • OpenCV 3.4
  • Ceres 1.14.0

使用说明

最新稳定测试版本对应为dev分支 Multi-Sensor Fusion使用了submodules形式挂载了tools,因此clone完本程序需要更新tools

git checkout -b dev origin/dev
git submodule init
git submodule update

已经安装完依赖库后,可以直接编译程序

mkdir build && cd build 
cmake .. && make -j3

程序运行方式

./mscnav_bin ${configure_file} ${log_dir}
代码架构简要说明
文件夹名 主要作用
config 示例数据配置文件
doc 一些参考文档
exec 主程序文件
include 头文件，按照不同功能下面包含子文件夹
script 一些脚本工具
src 核心功能的源代码文件
submodules 子模块，目前仅挂载tools基本工具
test 一些测试代码
tools 一些小工具
example_process 示例数据的百度云链接

功能

  • 支持GNSS/INS松组合解算
  • 支持GNSS/INS/Camera融合解算
  • 支持纯惯导推算
  • 支持VIO解算，不过需要利用GNSS数据进行全局的初始化

结果示例

数据说明

  • 采集环境及路线
武汉大学校内林荫环境
  • 卫星观测情况（GPS+BDS）

vio结果

vio测试区间:全长770m
纯惯导和vio定位结果
纯惯导和vio定姿结果
轨迹对比图

结果统计[位置：m,角度：deg]

- North East Down 误差漂移 Roll Pitch Heading
纯惯导推算 -1416.3 -3412.4 -40.6 479.8% 1.300 1.400 1.072
视觉/惯性里程计 -2.594 4.209 1.578 0.67% 0.104 0.106 0.319

GNSS-INS-Camera结果

定位误差图[m]
（上：单频PPP定位；中：单频PPP/INS紧组合定位； 下：GNSS-INS-camera定位）
定姿误差图[deg]
（上：单频PPP/INS紧组合定姿； 下：GNSS-INS-camera定姿）

结果统计[位置：m,角度：deg]

- H V 3D 提升 Roll Pitch Heading 提升
PPP定位 1.970 4.429 4.847 —— —— —— —— ——
大气增强PPP/INS紧组合 1.658 3.014 3.439 29.04% 0.132 0.198 0.661 ——
大气增强PPP/INS/视觉融合 1.529 2.255 2.725 43.79% 0.131 0.169 0.389 41.10%

注：GNSS PPP/INS紧组合部分代码并不在此开源，有兴趣可以私聊联系

如果基于RTK技术实现GNSS定位的话,定位效果肯定好于示例结果，之所以采用PPP技术，因为PPP不依赖于基准站，成本和操作难度都更低

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