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

---

数据解压密码： 123456

由于个人时间问题，邮件经常看不到，导致很多小伙伴给我邮件我都没有来得及回复数据解压密码，对部分没有收到回复邮件的小伙伴表示抱歉。在此加上数据解压密码，感谢大家的关注

---

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%

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

---

讨论交流

• QQ: 1280269817
• e-mail: fangwentaowhu@outlook.com wtfang@whu.edu.cn