李星星教授：GIL：基于GNSS PPP/INS/LiDAR 紧耦合方法的城市车载导航｜SANA佳文速递
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1.提出了一种紧耦合的GNSS PPP/ INS/ LiDAR（GIL）导航定位方法，该方法以载体为中心，基于扩展卡尔曼滤波实现了多系统（GPS，Galileo，BDS）GNSS PPP，INS和LiDAR信息在观测值层面上的融合，改善了城市环境下的车载导航定位表现。
2.提出了基于滑动窗口的LiDAR观测值处理方法，经过验证该方法能较充分地利用LiDAR观测信息，有效帮助里程计减少误差累积，提高导航精度。
3.在典型城市环境下进行了车辆试验，对比GNSS PPP/INS紧耦合导航解算结果，分析了GIL方法在真实GNSS信号遮挡环境下的表现，从定位、定姿和速度估计三方面评估了GIL方法的性能。
目前车载导航的难点主要在于复杂城市环境下，GNSS信号易受建筑物、植被等遮挡，无法获得连续稳定高精度的导航定位输出，本文提出的结合多传感器观测信息的GIL系统能在一定程度上克服这个问题。基于实测数据的导航解算结果，对比GNSSPPP/INS紧耦合方法，我们从定位、定姿和速度估计三方面对GIL方法进行了评估。
本文实验统计数据表明，采用GPS、BDS和Galileo三星座信息，与仅使用GPS相比，可用卫星数量增加了约3倍。然而，由于存在信号遮挡，GNSS数据的观测质量仍然不稳定。同时实验结果表明，与GNSS PPP/INS紧耦合解决方案相比，所提出的GIL方法的位置均方根误差（RMSEs）在东、北、天向分别提高了63.0%、51.3%和62.2%。此外，通过集成GNSS、INS和LiDAR数据，GIL方法还可以准确估计三维速度、姿态相关参数，为连续准确的车载导航应用提供支持。
图 1 GIL方法模型设计流程图
我们的数据采集平台示意图为图2，其中16线的激光LiDAR安装在MEMS-IMU上方以保证其扫描视野无遮挡，连接着GNSS接收机的Trimble天线也固定在平台上。另一台GNSS接收器被安装在距离实验场较近的一个高楼屋顶上作为基站，配合额外安装在平台上的战术级IMU，可解算厘米级精度的GNSS PPK/INS紧耦合平滑结果作为实验导航结果的参考值。硬件级别的时间同步将所有收集到的数据的时间戳统一为GPS时。同时，我们在实验前对LiDAR和IMU之间的外参进行了预标定，并准确测量了IMU与GNSS天线之间的杆臂。
图 2 实验平台安装示意图
图 3 实验环境实地照片
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（b）
图 4 GNSS信号部分遮挡环境（a），严重遮挡环境（b）下车辆轨迹俯视图（左图）及多系统（GPS，BDS，Galileo）GNSS PPP定位结果（右图，图中绿色点表示误差在0-2m之间，蓝色点表示误差在2-10m间，红色点表示误差超过10m，空段表示定位结果缺失）
I.车辆位置估计结果对比分析
（a）
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图 5 GNSS信号部分遮挡环境（a），遮挡严重环境（b）下GNSS PPP/INS紧耦合方法和GIL方法的位置估计误差时间序列图
IV.车辆速度估计结果对比分析
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图 6 GNSS信号部分遮挡环境（a），遮挡严重环境（b）下GNSSPPP/INS紧耦合方法和GIL方法的速度估计误差时间序列图
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图 7 GNSS信号部分遮挡环境（a），遮挡严重环境（b）下GNSSPPP/INS紧耦合方法和GIL方法的姿态估计误差时间序列图
李星星，武汉大学教授，博导，导航所所长。长期从事卫星导航、低轨增强北斗、多源融合导航等方面的研究工作，相关成果在国际组织、国家工程和工业界获得广泛应用。主持国际合作、国家级、省部级以及产学研项目三十余项，并在国际大地测量协会等多个国际组织中任职。获得湖北省自然科学奖一等奖、中国卫星导航定位协会科技进步奖特等奖、国际大地测量协会“青年作者”奖、欧洲地学联合会“青年科学家”奖等诸多荣誉。
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初审：段鹏丽