LINS-GNSS:滤波与优化耦合的GNSS/INS/LiDAR巡检机器人定位方法

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2023年第1期北京时间：

作者：文刚，周仿荣，李涛，马御棠，裴凌，刘亚东，钱国超，潘浩

单位：文刚,云南电网有限责任公司 电力科学研究院/电力遥感技术联合实验室, 昆明, 650217,周仿荣,云南电网有限责任公司 电力科学研究院/电力遥感技术联合实验室, 昆明, 650217,李涛,上海交通大学 上海市北斗导航与位置服务重点实验室, 上海, 200240,tao_li@sjtu.edu.cn马御棠,云南电网有限责任公司 电力科学研究院/电力遥感技术联合实验室, 昆明, 650217,裴凌,上海交通大学 上海市北斗导航与位置服务重点实验室, 上海, 200240,刘亚东,上海交通大学 电子信息与电气工程学院, 上海, 200240,钱国超,云南电网有限责任公司 电力科学研究院/电力遥感技术联合实验室, 昆明, 650217,潘浩,云南电网有限责任公司 电力科学研究院/电力遥感技术联合实验室, 昆明, 650217

摘要：为了能够更加灵活地执行变电站巡检任务,非固定线路的机器人巡检技术越来越受到关注.如何在复杂的变电站环境中实现高精度的定位是机器人在变电站执行巡检任务时需要解决的核心问题.单一传感器难以满足变电站可靠定位的要求,因此,本文设计了多传感器融合的LINS-GNSS定位方法.其前端基于迭代误差状态卡尔曼滤波框架将激光雷达和惯性导航进行紧耦合,在每次迭代中生成新的特征对应关系递归地校正估计状态.后端使用因子图优化的方法将卫星导航的定位结果与LINS后端输出的定位结果松耦合.优化过程中先将局部坐标系与全局坐标系对齐,再将卫星导航的位置约束作为先验边添加到后端的因子图中,最后将定位结果在全局坐标系下输出.为了评估LINS-GNSS系统在变电站环境中的性能,本文在实际变电站中进行了测试.实验结果表明,LINS-GNSS系统在变电站环境中可以达到优于0.5 m的定位精度,且比现有最佳算法LIO-SAM定位精度更高.

关键词：多传感器融合;因子图优化;卡尔曼滤波;卫星导航;激光SLAM

基金资助：南方电网有限责任公司科技项目(YNKJXM20191246);国家自然科学基金(61873163);上海市科技创新行动计划项目(20511103103)