【摘 要】
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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
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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。
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