朱 鋒

武漢大學(xué)測繪學(xué)院，湖北 武漢 430079

全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)作為國家重要的空間信息基礎(chǔ)設(shè)施，具備全球、全天候、高精度連續(xù)定位、導(dǎo)航和授時的功能，然而，到達地面的GNSS衛(wèi)星信號非常微弱，存在遮擋、干擾和欺騙三大脆弱性問題，無法在電磁干擾、物理遮蔽等復(fù)雜環(huán)境下使用，為了保障國家PNT系統(tǒng)的堅韌性，提升導(dǎo)航與位置服務(wù)的能力，我國開始推進以北斗為核心的國家綜合PNT體系建設(shè)，其中多傳感器集成、多源異質(zhì)信息融合是未來PNT技術(shù)的重要發(fā)展方向，也是從根本上解決單一導(dǎo)航系統(tǒng)局限性和脆弱性的有效途徑，為了實現(xiàn)連續(xù)可用，精準(zhǔn)可靠的PNT服務(wù)體系，迫切需要解決多傳感器融合的精密定位定姿關(guān)鍵技術(shù)。論文主要工作如下。

(1) 從模型簡化與統(tǒng)一的角度，總結(jié)了精密單點定位和差分定位方式下的松、緊組合模型，并討論了地面車輛可挖掘的多源約束信息及融合策略；面向車載場景，提出了一種以速度為主線的級聯(lián)對準(zhǔn)方案；為了實現(xiàn)雙向濾波與雙向平滑，給出了前向、后向的機械編排算法；在雙天線GNSS/SINS組合測姿中，采用失準(zhǔn)角模型代替歐拉角模型，達到與松組合兼容的目的。

(2) 提出了一種介于松組合與緊組合之間的結(jié)構(gòu)，即半緊組合，半緊組合通過雙向位置傳遞與共享，實現(xiàn)多傳感器觀測信息的融合，既避免了多源異質(zhì)信息的相互干擾，又能采用分布式濾波進行處理，解決了緊組合濾波不穩(wěn)定及其RTS平滑中存在的問題。

(3) 分別從位置域、大氣域、模糊度域提出了增強模糊度固定的方法，即慣性輔助PPP模糊度固定、電離層建模約束的S2L-RTK、模糊度整合的后處理算法。理論分析與數(shù)據(jù)處理表明：當(dāng)慣性遞推的位置精度優(yōu)于半個波長時，能夠輔助模糊度實現(xiàn)瞬時重固定；相比于加權(quán)電離層RTK模型，S2L-RTK通過電離層建模預(yù)報約束，在復(fù)雜環(huán)境下的模糊度固定率提高了近50%；模糊度整合的后處理算法可以將正確固定的模糊度賦予整個弧段，實現(xiàn)全弧段固定。

(4) 提出了一種GNSS/SINS后處理策略，該策略先使用兩個獨立線程進行前向、后向Kalman濾波，濾波完成后各自進行RTS平滑，最后采用FBC組合技術(shù)對前向/后向平滑結(jié)果進行融合得到高精度結(jié)果。進一步地，通過狀態(tài)降維和更新率調(diào)低，在不損失精度的情況下，大幅度提高了后處理效率，2.65 h的數(shù)據(jù)僅耗時4.5 s，經(jīng)過后處理平滑后，60 s的累積誤差從最大的20 m減小到0.5 m。

(5) 開展了視覺定位以及GNSS、SINS、視覺、車道線約束、里程計多源信息融合的方法，提出了空間八叉樹和特征十叉樹加速的視覺定位框架，測試表明視覺定位定姿的精度約為1.5 cm和0.06 deg，定位成功率接近100%，定位平均耗時為0.316 s，能夠滿足實時性要求，當(dāng)與慣性融合時，僅需成功匹配到1個路標(biāo)點，就能在GNSS長時間失鎖(20 min)的情況下保持10 cm的位置精度，最后測試了車道線約束輔助的實時定位，對于時長為300 s的部分遮擋，其位置精度均優(yōu)于10 cm。

(6) 自主研發(fā)了一套高精度GNSS/SINS數(shù)據(jù)融合的軟件系統(tǒng)POSMind，支持模糊度固定的精密單點定位、差分定位、松組合、緊組合、半緊組合多種混合處理模式，并提供事后平滑器，實現(xiàn)多種信息的最優(yōu)融合。在此基礎(chǔ)上，開發(fā)了GNSS、SINS、視覺、里程計多傳感器融合的實時定位定姿算法，能夠為自動駕駛、智能機器人等提供復(fù)雜環(huán)境下連續(xù)可用的高精度位置服務(wù)。