多源传感器无缝空间感知技术

随着城市化进程的推进、智慧城市和智能交通等概念的提出，对定位服务的连续性、可用性和可靠性提出了更高的要求。而单一定位手段在使用场景上均存在一定的局限性，例如，在建筑物密集的区域，GNSS信号容易受到遮挡而中断，且往往伴随着严重的多路径效应。因此，借助不同传感器间的优势互补，是满足全场景无缝高精度定位需求的唯一途径。课题组深入挖掘不同机理传感器的极限，实现异质异构数据的弹性融合。目前，课题组已搭建多套软硬件一体化多源融合导航定位平台(PIONAS)，搭载有GNSS、IMU、相机、激光雷达、UWB、5G、WIFI、蓝牙、iBeacon等传感器。

具体研究方向如下：

1. 传感器平台误差分析与标定理论与方法。相机/激光雷达/IMU外参联合标定；低成本IMU内参标定；UWB天线相位中心改正及多点时延校正等。

2.多源传感器信息弹性融合理论与方法。异质数据的交叉互检验；弹性融合数学模型精化；多传感器最优估计方法；

3.场景信息感知与自适应增强理论与方法。复杂环境特征提取；场景语义信息增强；顾及场景特点的融合策略。

4.全链条可信度评估与质量控制理论与方法。多源数据异常探测与剔除；多源可信评估体系的建立；多源系统异常预警与隔离。