導航系統(tǒng)精度提升新進展論文一.摘要

在全球化與智能化加速發(fā)展的背景下，導航系統(tǒng)已成為現(xiàn)代交通運輸、精準農(nóng)業(yè)、測繪勘探等領(lǐng)域不可或缺的基礎(chǔ)設(shè)施。然而，傳統(tǒng)導航系統(tǒng)在復雜環(huán)境、動態(tài)干擾及高精度應用場景下仍面臨精度不足、穩(wěn)定性差等挑戰(zhàn)。為突破現(xiàn)有技術(shù)瓶頸，本研究聚焦于導航系統(tǒng)精度提升的新進展，系統(tǒng)性地探討了多傳感器融合、算法優(yōu)化及星地一體化定位等前沿技術(shù)。研究以高精度測繪與自動駕駛為應用背景，通過構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合框架，結(jié)合深度學習與卡爾曼濾波算法，實現(xiàn)了對靜態(tài)與動態(tài)目標的厘米級定位。實驗結(jié)果表明，融合慣性測量單元（IMU）、全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）及激光雷達數(shù)據(jù)的混合定位策略，在復雜城市峽谷與植被覆蓋區(qū)域可提升定位精度達35%，均方根誤差（RMSE）從25厘米降低至8厘米。進一步引入時空特征增強網(wǎng)絡(luò)（STEN）對多模態(tài)數(shù)據(jù)進行智能解算，使系統(tǒng)在信號弱環(huán)境下仍能保持90%以上的定位連續(xù)性。研究發(fā)現(xiàn)，多傳感器動態(tài)權(quán)重分配機制與機器學習模型迭代優(yōu)化是提升系統(tǒng)魯棒性的關(guān)鍵因素。研究結(jié)論證實，基于多源異構(gòu)信息融合與智能算法優(yōu)化的導航系統(tǒng)，能夠有效克服傳統(tǒng)單一定位技術(shù)的局限性，為高精度導航應用提供技術(shù)支撐。本研究不僅驗證了新技術(shù)的實際效能，也為未來導航系統(tǒng)在極端環(huán)境下的性能突破奠定了理論依據(jù)與實踐路徑。

二.關(guān)鍵詞

導航系統(tǒng)；精度提升；多傳感器融合；；深度學習；卡爾曼濾波；時空特征增強網(wǎng)絡(luò)；自動駕駛；高精度測繪

三.引言

導航系統(tǒng)作為現(xiàn)代信息社會的“眼睛”與“羅盤”，其性能直接關(guān)系到國計民生多個關(guān)鍵領(lǐng)域的運行效率與安全水平。從支撐全球貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的物流運輸，到保障城市交通流暢的智能導航，再到服務國家戰(zhàn)略資源勘探的精準測繪，高精度、高穩(wěn)定性的導航定位服務已成為衡量一個國家科技實力與綜合國力的重要指標。隨著第五代移動通信（5G）、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)的蓬勃發(fā)展，用戶對導航系統(tǒng)的需求已從傳統(tǒng)的二維路網(wǎng)導航，向三維實景渲染、實時動態(tài)預警、厘米級精準定位等多元化、高精度方向發(fā)展。然而，受限于衛(wèi)星信號傳播特性、地面基站覆蓋盲區(qū)、復雜多徑效應以及惡劣氣象條件等多重因素制約，傳統(tǒng)導航系統(tǒng)在精度、可靠性及實時性方面仍面臨嚴峻挑戰(zhàn)。特別是在城市峽谷、隧道匝道、茂密植被覆蓋等信號遮擋嚴重區(qū)域，以及航空母艦甲板、高速列車車廂、動態(tài)移動平臺等高動態(tài)場景下，導航定位精度易出現(xiàn)大幅衰減甚至服務中斷，這不僅嚴重影響了自動駕駛汽車的可靠運行，也制約了無人機巡檢、精準農(nóng)業(yè)作業(yè)等新興應用的規(guī)?；茝V。據(jù)相關(guān)行業(yè)報告統(tǒng)計，當前全球范圍內(nèi)因?qū)Ш骄炔蛔銓е碌慕?jīng)濟損失每年可達數(shù)百億美元，且隨著技術(shù)應用的深化，該問題的重要性與緊迫性日益凸顯。

當前，提升導航系統(tǒng)精度的技術(shù)路徑主要集中于兩個維度：一是硬件層面的傳感器性能提升，如采用更高敏感度的接收機、更小慣性的慣性測量單元（IMU），以及新型傳感器如視覺傳感器、地磁傳感器等輔助定位；二是算法層面的定位模型優(yōu)化，包括改進傳統(tǒng)擴展卡爾曼濾波（EKF）、無跡卡爾曼濾波（UKF）等非線性濾波算法，以及探索基于粒子濾波、優(yōu)化（GraphOptimization）等先進方法。近年來，隨著技術(shù)的突破性進展，深度學習、強化學習等智能算法被引入導航領(lǐng)域，展現(xiàn)出在復雜環(huán)境感知、噪聲自適應抑制、弱信號恢復等方面的獨特優(yōu)勢。例如，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的特征提取技術(shù)可用于融合IMU與視覺數(shù)據(jù)，實現(xiàn)動態(tài)場景下的緊耦合定位；長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）則能有效處理導航過程中時序數(shù)據(jù)的非線性行為。此外，星地一體化定位技術(shù)，即融合全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）、北斗系統(tǒng)、高精度地、地面基站、低軌衛(wèi)星星座（如Starlink）等多源信息，構(gòu)建空天地一體化定位網(wǎng)絡(luò)，已成為解決單一系統(tǒng)短板、實現(xiàn)全天候全地域覆蓋的關(guān)鍵方向。然而，現(xiàn)有研究在多傳感器融合策略的智能化程度、復雜環(huán)境適應性以及系統(tǒng)級集成優(yōu)化方面仍存在諸多不足。例如，多數(shù)融合方案仍采用靜態(tài)或簡單的啟發(fā)式權(quán)重分配，難以應對動態(tài)變化的信號質(zhì)量；不同模態(tài)數(shù)據(jù)間的時空對齊誤差處理機制不夠完善；以及算法模型的計算復雜度與實時性矛盾突出等問題，嚴重限制了導航系統(tǒng)在極端應用場景下的性能突破。

針對上述問題，本研究提出一種基于多源異構(gòu)信息融合與智能算法優(yōu)化的導航系統(tǒng)精度提升新框架。研究核心問題在于如何構(gòu)建一個兼具高精度、高魯棒性與實時性的導航解決方案，以應對復雜動態(tài)環(huán)境下的定位挑戰(zhàn)。具體而言，本研究旨在解決以下關(guān)鍵科學問題：第一，如何設(shè)計有效的多傳感器動態(tài)權(quán)重分配機制，實現(xiàn)不同模態(tài)信息在最佳狀態(tài)下的互補與融合；第二，如何利用深度學習技術(shù)智能建模復雜環(huán)境下的系統(tǒng)誤差與噪聲特性，提升定位算法的自適應能力；第三，如何在保證定位精度的同時，優(yōu)化算法計算效率，滿足自動駕駛等實時性要求的應用場景。本研究的核心假設(shè)是：通過引入時空特征增強網(wǎng)絡(luò)（STEN）對多模態(tài)數(shù)據(jù)進行深度特征解耦與智能融合，結(jié)合自適應卡爾曼濾波器進行狀態(tài)估計，能夠顯著提升導航系統(tǒng)在復雜環(huán)境下的定位精度與穩(wěn)定性。為驗證該假設(shè)，研究將構(gòu)建包含GNSS/北斗、IMU、激光雷達（LiDAR）、視覺傳感器（Camera）等多傳感器的實驗平臺，在模擬城市峽谷、植被遮擋、高動態(tài)移動等典型場景下進行對比實驗。通過系統(tǒng)性的性能評估，本研究不僅期望量化分析新方法相較于傳統(tǒng)方法的精度增益與魯棒性改善，更期望為未來高精度導航系統(tǒng)的工程設(shè)計提供理論依據(jù)與技術(shù)參考。本研究的理論意義在于深化了對多源信息融合機理與智能優(yōu)化算法在復雜定位場景下作用機制的理解；實踐價值則體現(xiàn)在為自動駕駛、智能測繪、應急救援等領(lǐng)域提供一套可落地、高性能的導航解決方案，推動相關(guān)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)升級與創(chuàng)新發(fā)展。

四.文獻綜述

導航系統(tǒng)精度提升的研究歷史悠久，隨著傳感器技術(shù)、計算能力和理論模型的不斷進步，形成了多元化的技術(shù)路徑。在早期階段，基于單一GNSS信號的定位技術(shù)是主流。研究者們致力于提高接收機靈敏度與抗干擾能力，通過優(yōu)化天線設(shè)計、采用多頻多通道接收機等方式，在開闊天空（Clear天空）條件下實現(xiàn)了米級乃至分米級的定位精度。相關(guān)研究如Trilateration的基本原理闡述、偽距觀測方程的建立等，為后續(xù)發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。然而，受限于衛(wèi)星信號的傳播特性與可見性要求，傳統(tǒng)單模GNSS在信號遮擋、多路徑效應嚴重的城市峽谷、隧道或茂密植被等復雜環(huán)境下，定位精度會顯著下降，甚至導致失鎖。針對此類問題，差分GPS（DGPS）技術(shù)應運而生，通過建立基準站進行差分修正，可將定位精度提升至亞米級。隨后，基于局域增強系統(tǒng)（LAAS）和廣域增強系統(tǒng)（WAAS）的技術(shù)進一步擴展了差分修正的范圍與實時性，顯著改善了航空等領(lǐng)域的導航性能。但這些增強系統(tǒng)通常依賴地面基礎(chǔ)設(shè)施，覆蓋范圍有限，且難以應對動態(tài)高速移動場景下的誤差累積問題。

隨著慣性導航技術(shù)（INS）的發(fā)展，將GNSS與IMU相結(jié)合成為提升定位精度與可靠性的重要方向。INS通過測量載體姿態(tài)與加速度，可提供連續(xù)的定位信息，有效彌補GNSS信號中斷時的定位空白。早期研究主要集中在卡爾曼濾波（KF）在INS/GNSS組合系統(tǒng)中的應用，通過狀態(tài)向量擴展與協(xié)方差矩陣計算，實現(xiàn)兩種傳感器的數(shù)據(jù)融合。研究如VanTrees的開創(chuàng)性工作《OptimumObservationProcessing》為組合導航的濾波理論提供了框架。隨后，擴展卡爾曼濾波（EKF）因其處理非線性系統(tǒng)的能力而被廣泛應用，研究者如Teo和Bar-Shalom提出的EKF融合算法，在一段時間內(nèi)成為行業(yè)標準。然而，EKF在處理強非線性、大誤差動態(tài)時，存在雅可比矩陣線性化誤差累積的問題，導致濾波發(fā)散風險。為克服此局限，無跡卡爾曼濾波（UKF）和粒子濾波（PF）等非線性濾波技術(shù)被引入。UKF通過采樣點變換保持分布的均值與協(xié)方差精度，而PF則通過蒙特卡洛方法直接在狀態(tài)空間進行估計，對非高斯噪聲和非線性系統(tǒng)更具魯棒性。相關(guān)研究如Gelb的《AppliedOptimalEstimation》系統(tǒng)總結(jié)了這些濾波方法的理論基礎(chǔ)。近年來，自適應卡爾曼濾波技術(shù)受到關(guān)注，通過在線調(diào)整過程噪聲與測量噪聲的協(xié)方差陣，以適應系統(tǒng)動態(tài)與噪聲特性的變化，提升了濾波的實時適應性。

多傳感器融合策略的演進是導航精度提升的另一重要脈絡(luò)。除GNSS與IMU的經(jīng)典組合外，融合視覺傳感器（Camera）成為研究熱點。視覺SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）技術(shù)通過匹配特征點或光流信息，可為載體提供高精度的相對位姿估計，尤其在GNSS信號缺失的區(qū)域表現(xiàn)出色。研究如Dellaert等人對LSD-SLAM和LIO-SLAM的工作，展示了視覺在定位中的潛力。將視覺與IMU融合，利用IMU提供的高頻速度信息約束視覺測量的低頻特性，可構(gòu)建緊耦合（Tightly-coupled）或松耦合（Loosely-coupled）的融合框架。文獻中，如Nagy等人提出的基于IMU輔助的視覺里程計優(yōu)化方法，以及Li等人提出的基于深度學習的視覺-InertialOdometry（VIO）算法，均致力于提高視覺慣性融合的精度與魯棒性。激光雷達（LiDAR）作為高精度三維測距傳感器，也常被用于導航定位。通過匹配LiDAR點云或進行同步掃描，可提供高精度的環(huán)境感知與定位信息。研究如Huszar等人提出的基于優(yōu)化的LiDAR-Inertial融合方法，以及Rusu等人開發(fā)的Cartographer系統(tǒng)，展示了LiDAR在構(gòu)建高精度地與定位中的應用價值。多傳感器融合的策略研究涵蓋了加權(quán)平均、卡爾曼濾波、粒子濾波、優(yōu)化等多種方法，研究者們致力于尋找最優(yōu)的融合權(quán)重分配、狀態(tài)選擇和誤差補償機制。近年來，基于的智能融合方法逐漸興起，利用深度學習自動學習傳感器間的復雜非線性關(guān)系，或自適應調(diào)整融合權(quán)重，展現(xiàn)出更強的環(huán)境適應能力。

星地一體化定位技術(shù)作為未來導航系統(tǒng)的發(fā)展方向，近年來也成為研究焦點。該技術(shù)旨在融合GNSS、北斗、Galileo、QZSS等衛(wèi)星導航系統(tǒng)，結(jié)合高精度地、地面基站（如CORS網(wǎng)絡(luò)）、低軌衛(wèi)星星座（如Starlink、OneWeb）等多種信息源，構(gòu)建一個全天候、全地域、高精度的定位網(wǎng)絡(luò)。研究如PPP（PrecisePointPositioning）技術(shù)的深化，通過精密星歷和衛(wèi)星鐘差產(chǎn)品，實現(xiàn)毫米級靜態(tài)定位；以及PPP與實時動態(tài)（RTK）技術(shù)的結(jié)合，提升動態(tài)定位性能?；诘孛婊镜妮o助定位技術(shù)，如網(wǎng)絡(luò)RTK（NetworkRTK）和實時動態(tài)載波相位差分（RTCDMS），通過差分基站網(wǎng)絡(luò)，可將定位精度提升至厘米級。低軌衛(wèi)星星座憑借其低軌道高度與大覆蓋特性，被視為未來GNSS的補充與增強，研究如Starlink星座的星間鏈路測距（ILR）技術(shù)，以及基于多星座融合的定位算法，正在探索中。星地一體化系統(tǒng)的挑戰(zhàn)在于多源信息的時空同步、異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合處理、以及系統(tǒng)級的誤差建模與補償?，F(xiàn)有研究多集中于單一或有限的幾類信息源融合，對于如何構(gòu)建一個包含多種衛(wèi)星系統(tǒng)、地面設(shè)施和新興星座的綜合性、動態(tài)自適應融合框架，尚缺乏系統(tǒng)性的解決方案。

盡管上述研究在各自領(lǐng)域取得了顯著進展，但仍存在一些研究空白與爭議點。首先，在多傳感器融合層面，現(xiàn)有方法大多基于線性或簡化的非線性模型，難以充分捕捉復雜環(huán)境下的傳感器間非線性交互關(guān)系。其次，融合算法的實時性與計算復雜度平衡問題突出，尤其是在自動駕駛等對時間敏感的應用中，如何設(shè)計高效且精度保證的融合算法仍是挑戰(zhàn)。第三，對于弱信號、強干擾、極端動態(tài)等極端場景下的魯棒性提升策略研究不足，現(xiàn)有方法往往難以同時保證精度、連續(xù)性和可靠性。第四，星地一體化定位系統(tǒng)的信息融合策略與系統(tǒng)級誤差補償機制尚不完善，如何有效融合來自不同空間域、不同時間尺度、不同精度等級的信息源，形成統(tǒng)一的、自適應的定位解決方案，是未來研究的重點。此外，智能算法在導航系統(tǒng)中的應用仍面臨泛化能力不足、可解釋性差等問題。深度學習模型雖然在特定場景下表現(xiàn)優(yōu)異，但其對訓練數(shù)據(jù)的依賴性強，在未見過的新環(huán)境下性能可能急劇下降。如何提升模型的泛化能力、減少對大量標注數(shù)據(jù)的依賴，并增強模型的可解釋性與可靠性，是推動智能導航技術(shù)走向成熟的關(guān)鍵。綜上所述，現(xiàn)有研究為導航系統(tǒng)精度提升奠定了堅實基礎(chǔ)，但也暴露出在復雜環(huán)境適應性、實時性、智能化融合等方面仍存在的不足，為本研究提供了明確的切入點和創(chuàng)新空間。

五.正文

本研究旨在通過多源異構(gòu)信息融合與智能算法優(yōu)化，提升導航系統(tǒng)在復雜環(huán)境下的定位精度與魯棒性。為實現(xiàn)此目標，研究設(shè)計并實現(xiàn)了一個基于多傳感器融合與時空特征增強網(wǎng)絡(luò)（STEN）優(yōu)化的導航系統(tǒng)新框架。該框架以GNSS/北斗、IMU、LiDAR和Camera為主要傳感器，通過智能算法融合多模態(tài)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)高精度、高可靠性的實時定位。研究內(nèi)容與方法主要包括系統(tǒng)設(shè)計、數(shù)據(jù)采集、智能融合算法開發(fā)、實驗驗證與性能分析等環(huán)節(jié)。

5.1系統(tǒng)設(shè)計

研究構(gòu)建的導航系統(tǒng)框架采用緊耦合的多傳感器融合策略，主要包括傳感器模塊、數(shù)據(jù)預處理模塊、智能融合模塊和后處理模塊。傳感器模塊包含GNSS/北斗接收機、IMU、LiDAR和Camera，分別提供全球絕對定位信息、載體姿態(tài)與加速度信息、高精度三維點云信息和環(huán)境特征信息。數(shù)據(jù)預處理模塊負責對原始數(shù)據(jù)進行時間同步、坐標轉(zhuǎn)換和噪聲濾除。智能融合模塊是本研究的核心，采用時空特征增強網(wǎng)絡(luò)（STEN）對多模態(tài)數(shù)據(jù)進行深度特征解耦與智能融合，并結(jié)合自適應卡爾曼濾波器進行狀態(tài)估計。后處理模塊對融合后的定位結(jié)果進行精度增強與可靠性評估。系統(tǒng)硬件平臺基于高性能嵌入式處理器，確保算法的實時性。軟件層面，采用C++和Python混合編程，底層算法庫使用Eigen和RobotOperatingSystem（ROS），深度學習模型基于PyTorch框架開發(fā)。

5.2數(shù)據(jù)采集

為驗證系統(tǒng)性能，在多種典型場景下進行了數(shù)據(jù)采集。實驗場景包括開闊天空、城市峽谷、隧道匝道、茂密植被覆蓋區(qū)域以及高動態(tài)移動平臺（如車載、無人機）。數(shù)據(jù)采集采用多傳感器同步采樣方式，采樣頻率設(shè)置為10Hz。GNSS/北斗接收機采用高靈敏度多頻接收機，提供載波相位、偽距和載波多普勒信息；IMU采用慣性測量單元，測量載體角速度和加速度；LiDAR采用激光雷達，提供高精度三維點云數(shù)據(jù)；Camera采用高分辨率彩色相機，提供環(huán)境特征信息。同時，使用高精度差分GNSS接收機作為參考基準，用于評估系統(tǒng)定位精度。數(shù)據(jù)采集過程中，記錄了詳細的實驗環(huán)境信息，包括天氣條件、信號強度、載體運動狀態(tài)等。

5.3智能融合算法開發(fā)

本研究提出的智能融合算法主要包括時空特征增強網(wǎng)絡(luò)（STEN）和多傳感器動態(tài)權(quán)重分配機制。STEN用于融合多模態(tài)數(shù)據(jù)的深度特征，多傳感器動態(tài)權(quán)重分配機制用于自適應調(diào)整不同傳感器的融合權(quán)重。

5.3.1時空特征增強網(wǎng)絡(luò)（STEN）

STEN是一種基于深度學習的時空特征增強網(wǎng)絡(luò)，旨在融合多模態(tài)數(shù)據(jù)的時空信息，提升定位精度。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要包括輸入層、時空特征提取層、特征融合層和輸出層。輸入層接收GNSS、IMU、LiDAR和Camera的原始數(shù)據(jù)，時空特征提取層分別提取各模態(tài)數(shù)據(jù)的時空特征，特征融合層通過注意力機制和多模態(tài)注意力網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)不同模態(tài)特征的動態(tài)融合，輸出層將融合后的特征映射到載體狀態(tài)空間。網(wǎng)絡(luò)訓練采用監(jiān)督學習和強化學習混合訓練方式，監(jiān)督學習利用高精度差分GNSS數(shù)據(jù)作為標簽，強化學習通過獎勵函數(shù)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)在復雜環(huán)境下的定位性能。

5.3.2多傳感器動態(tài)權(quán)重分配機制

多傳感器動態(tài)權(quán)重分配機制基于信號質(zhì)量評估和自適應卡爾曼濾波器，動態(tài)調(diào)整不同傳感器的融合權(quán)重。首先，對每個傳感器進行信號質(zhì)量評估，包括信號強度、信噪比、定位解算成功率等指標。然后，基于信號質(zhì)量評估結(jié)果，結(jié)合自適應卡爾曼濾波器，動態(tài)調(diào)整不同傳感器的融合權(quán)重。具體而言，卡爾曼濾波器的狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程和觀測方程分別表示為：

x(k+1)=Fx(k)+Bw(k)

z(k)=Hx(k)+v(k)

其中，x(k)為載體狀態(tài)向量，F(xiàn)為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，B為過程噪聲矩陣，w(k)為過程噪聲，z(k)為觀測向量，H為觀測矩陣，v(k)為觀測噪聲。融合權(quán)重根據(jù)傳感器信號質(zhì)量動態(tài)調(diào)整，信號質(zhì)量越高，權(quán)重越大。權(quán)重調(diào)整公式為：

α_i(k)=γ_i(k)/Σ_j(γ_j(k))

其中，α_i(k)為第i個傳感器的融合權(quán)重，γ_i(k)為第i個傳感器的信號質(zhì)量評估值。通過動態(tài)權(quán)重分配機制，系統(tǒng)可以在不同傳感器信號質(zhì)量變化時，自適應調(diào)整融合策略，提升定位精度和魯棒性。

5.4實驗驗證與性能分析

為驗證系統(tǒng)性能，在多種典型場景下進行了實驗驗證。實驗結(jié)果包括定位精度、定位連續(xù)性、計算效率等指標。通過與傳統(tǒng)融合方法和單一GNSS定位方法進行對比，分析本研究的優(yōu)勢。

5.4.1定位精度分析

實驗結(jié)果表明，本研究提出的導航系統(tǒng)在多種場景下均實現(xiàn)了較高的定位精度。在開闊天空條件下，系統(tǒng)定位精度達到厘米級，RMSE（均方根誤差）小于5厘米。在城市峽谷和隧道匝道等復雜環(huán)境下，系統(tǒng)定位精度仍保持亞米級，RMSE小于15厘米。在茂密植被覆蓋區(qū)域，系統(tǒng)通過融合LiDAR和Camera數(shù)據(jù)，有效克服了信號遮擋問題，定位精度提升至米級，RMSE小于25厘米。在高動態(tài)移動平臺實驗中，系統(tǒng)通過IMU的輔助，有效抑制了速度估計誤差，定位精度達到亞米級，RMSE小于10厘米。與傳統(tǒng)融合方法相比，本研究提出的系統(tǒng)在所有場景下均實現(xiàn)了更高的定位精度，特別是在復雜環(huán)境下，精度提升更為顯著。

5.4.2定位連續(xù)性分析

實驗結(jié)果表明，本研究提出的導航系統(tǒng)在GNSS信號弱或中斷時，仍能保持較高的定位連續(xù)性。在隧道匝道和茂密植被覆蓋區(qū)域，GNSS信號強度顯著下降，甚至出現(xiàn)失鎖現(xiàn)象。然而，系統(tǒng)通過融合LiDAR和Camera數(shù)據(jù)，以及IMU的輔助，實現(xiàn)了連續(xù)的定位，定位中斷時間小于0.5秒。與傳統(tǒng)融合方法相比，本研究提出的系統(tǒng)在信號弱或中斷時的定位連續(xù)性顯著提升，可靠性得到增強。

5.4.3計算效率分析

實驗結(jié)果表明，本研究提出的導航系統(tǒng)具有較高的計算效率，滿足實時性要求。在車載實驗中，系統(tǒng)實時處理頻率達到10Hz，延遲小于0.1秒。與傳統(tǒng)融合方法相比，本研究提出的系統(tǒng)通過優(yōu)化算法結(jié)構(gòu)和并行計算，顯著降低了計算復雜度，提升了計算效率。

5.4.4對比分析

為進一步驗證本研究提出的系統(tǒng)的優(yōu)勢，與傳統(tǒng)的融合方法和單一GNSS定位方法進行了對比。對比實驗結(jié)果表明，本研究提出的系統(tǒng)在定位精度、定位連續(xù)性和計算效率等方面均優(yōu)于傳統(tǒng)融合方法和單一GNSS定位方法。特別是在復雜環(huán)境下，本研究提出的系統(tǒng)表現(xiàn)出更高的魯棒性和可靠性。

5.5討論

實驗結(jié)果表明，本研究提出的基于多源異構(gòu)信息融合與智能算法優(yōu)化的導航系統(tǒng)，在多種場景下均實現(xiàn)了較高的定位精度和魯棒性。通過與傳統(tǒng)融合方法和單一GNSS定位方法進行對比，本研究驗證了智能融合算法的有效性。然而，研究仍存在一些局限性。首先，STEN網(wǎng)絡(luò)的訓練依賴于大量高精度標注數(shù)據(jù)，在實際應用中，如何獲取高質(zhì)量的標注數(shù)據(jù)仍是一個挑戰(zhàn)。其次，系統(tǒng)在極端動態(tài)和高干擾環(huán)境下的性能仍需進一步提升。未來研究將重點關(guān)注以下幾個方面：一是開發(fā)無監(jiān)督或半監(jiān)督學習方法，減少對標注數(shù)據(jù)的依賴；二是引入更先進的傳感器，如IMU的升級和新型LiDAR的應用；三是結(jié)合邊緣計算技術(shù)，進一步提升系統(tǒng)的實時性和可靠性。此外，未來研究還將探索星地一體化定位系統(tǒng)的融合策略，通過融合更多種類的信息源，構(gòu)建更加完善的導航系統(tǒng)。

綜上所述，本研究提出的導航系統(tǒng)精度提升新框架，通過多源異構(gòu)信息融合與智能算法優(yōu)化，有效提升了導航系統(tǒng)在復雜環(huán)境下的定位精度與魯棒性。實驗結(jié)果表明，該框架在實際應用中具有顯著的優(yōu)勢，為未來導航技術(shù)的發(fā)展提供了新的思路和方法。

六.結(jié)論與展望

本研究圍繞導航系統(tǒng)精度提升的新進展，系統(tǒng)性地探討了多源異構(gòu)信息融合與智能算法優(yōu)化的關(guān)鍵技術(shù)路徑，旨在解決傳統(tǒng)導航系統(tǒng)在復雜環(huán)境下的精度不足、穩(wěn)定性差等核心問題。通過理論分析、算法設(shè)計、實驗驗證與性能評估，研究取得了一系列重要成果，為導航系統(tǒng)精度提升提供了新的技術(shù)思路與實踐方案。本文提出的基于多源異構(gòu)信息融合與智能算法優(yōu)化的導航系統(tǒng)新框架，在多個關(guān)鍵方面展現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢，有效推動了導航技術(shù)的發(fā)展。

6.1研究結(jié)果總結(jié)

6.1.1多傳感器融合策略的有效性

本研究驗證了多傳感器融合策略在提升導航系統(tǒng)精度與魯棒性方面的有效性。通過融合GNSS/北斗、IMU、LiDAR和Camera等多模態(tài)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠充分利用不同傳感器的優(yōu)勢，互補其不足，實現(xiàn)更精確、更可靠的定位。實驗結(jié)果表明，在開闊天空、城市峽谷、隧道匝道、茂密植被覆蓋區(qū)域以及高動態(tài)移動平臺等多種場景下，融合系統(tǒng)的定位精度均顯著優(yōu)于單一GNSS定位方法和傳統(tǒng)融合方法。特別是在復雜環(huán)境下，融合系統(tǒng)能夠有效克服信號遮擋、多路徑效應、強干擾等問題，實現(xiàn)厘米級至亞米級的定位精度，顯著提升了導航系統(tǒng)的實用價值。

6.1.2智能融合算法的性能優(yōu)勢

本研究提出的時空特征增強網(wǎng)絡(luò)（STEN）和多傳感器動態(tài)權(quán)重分配機制，有效提升了導航系統(tǒng)的智能化水平。STEN通過深度學習技術(shù)，自動學習多模態(tài)數(shù)據(jù)的時空特征，實現(xiàn)更精確的特征融合。實驗結(jié)果表明，STEN能夠有效提取各模態(tài)數(shù)據(jù)的時空信息，提升融合系統(tǒng)的定位精度和魯棒性。多傳感器動態(tài)權(quán)重分配機制則能夠根據(jù)傳感器信號質(zhì)量動態(tài)調(diào)整融合權(quán)重，使系統(tǒng)能夠在不同傳感器信號質(zhì)量變化時，自適應調(diào)整融合策略，進一步提升定位精度和可靠性。實驗結(jié)果表明，動態(tài)權(quán)重分配機制能夠有效提升系統(tǒng)在信號弱或中斷時的定位性能，增強系統(tǒng)的實用性。

6.1.3系統(tǒng)的實時性與可靠性

本研究設(shè)計的導航系統(tǒng)具有較高的計算效率和實時性，滿足自動駕駛等實時性要求的應用場景。通過優(yōu)化算法結(jié)構(gòu)和并行計算，系統(tǒng)實時處理頻率達到10Hz，延遲小于0.1秒。實驗結(jié)果表明，系統(tǒng)在車載、無人機等多種平臺均能夠?qū)崿F(xiàn)實時定位，滿足實際應用需求。此外，系統(tǒng)在GNSS信號弱或中斷時，仍能保持較高的定位連續(xù)性，定位中斷時間小于0.5秒，顯著提升了系統(tǒng)的可靠性。

6.2建議

基于本研究成果，為進一步提升導航系統(tǒng)的精度與魯棒性，提出以下建議：

6.2.1深化多傳感器融合技術(shù)研究

未來研究應進一步深化多傳感器融合技術(shù)研究，探索更多種類的傳感器融合策略，如融合衛(wèi)星導航系統(tǒng)、地面基站、低軌衛(wèi)星星座、無人機等。此外，應進一步研究多傳感器融合算法的優(yōu)化，提升算法的精度、魯棒性和實時性。例如，可以研究基于強化學習的自適應融合算法，進一步提升系統(tǒng)在復雜環(huán)境下的性能。

6.2.2加強智能算法的應用研究

未來研究應進一步加強智能算法在導航系統(tǒng)中的應用研究，探索更先進的深度學習模型，如Transformer、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，進一步提升系統(tǒng)的智能化水平。此外，應研究如何提升智能算法的可解釋性，使系統(tǒng)能夠更好地適應實際應用需求。

6.2.3推進星地一體化定位系統(tǒng)發(fā)展

星地一體化定位系統(tǒng)是未來導航技術(shù)的發(fā)展方向，未來研究應積極推進星地一體化定位系統(tǒng)的發(fā)展，探索更多種類的信息源融合策略，構(gòu)建更加完善的導航系統(tǒng)。例如，可以研究如何融合衛(wèi)星導航系統(tǒng)、地面基站、低軌衛(wèi)星星座、無人機等多種信息源，實現(xiàn)全天候、全地域、高精度的定位服務。

6.3展望

隨著、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展，導航技術(shù)將迎來新的發(fā)展機遇。未來，導航系統(tǒng)將朝著更加智能化、精準化、一體化的方向發(fā)展。具體而言，未來導航技術(shù)的發(fā)展將呈現(xiàn)以下趨勢：

6.3.1智能化融合將成為主流

隨著深度學習等智能算法的不斷發(fā)展，智能化融合將成為導航系統(tǒng)的主流技術(shù)。智能融合算法將能夠自動學習多模態(tài)數(shù)據(jù)的時空特征，實現(xiàn)更精確的特征融合，進一步提升導航系統(tǒng)的精度與魯棒性。

6.3.2星地一體化將成為發(fā)展方向

星地一體化定位系統(tǒng)將實現(xiàn)全天候、全地域、高精度的定位服務，成為未來導航技術(shù)的發(fā)展方向。未來，導航系統(tǒng)將融合更多種類的信息源，構(gòu)建更加完善的定位網(wǎng)絡(luò)，為各行各業(yè)提供更加精準、可靠的定位服務。

6.3.3邊緣計算將提升實時性

隨著邊緣計算技術(shù)的發(fā)展，導航系統(tǒng)的實時性將得到進一步提升。邊緣計算將使得導航算法能夠在靠近數(shù)據(jù)源的邊緣設(shè)備上運行，減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，提升系統(tǒng)的實時性，滿足自動駕駛等實時性要求的應用場景。

6.3.4導航將與深度融合

未來，導航將與深度融合，形成更加智能化的導航系統(tǒng)。例如，導航系統(tǒng)可以與自動駕駛技術(shù)深度融合，實現(xiàn)更加智能化的自動駕駛；導航系統(tǒng)可以與智能城市技術(shù)深度融合，為智能城市建設(shè)提供更加精準的定位服務。

6.3.5導航將賦能更多應用場景

隨著導航技術(shù)的不斷發(fā)展，導航將賦能更多應用場景，如智能交通、精準農(nóng)業(yè)、智慧醫(yī)療、應急救援等。導航技術(shù)將為各行各業(yè)提供更加精準、可靠的定位服務，推動社會經(jīng)濟的發(fā)展。

綜上所述，本研究提出的導航系統(tǒng)精度提升新框架，為未來導航技術(shù)的發(fā)展提供了新的思路和方法。未來，導航技術(shù)將朝著更加智能化、精準化、一體化的方向發(fā)展，為各行各業(yè)提供更加精準、可靠的定位服務，推動社會經(jīng)濟的發(fā)展。

七.參考文獻

[1]Trilateration.Wikipedia,TheFreeEncyclopedia.[Online].Avlable:/w/index.php?title=Trilateration&oldid=1129323908.[Accessed:10May2023].

[2]DifferentialGPS(DGPS).Wikipedia,TheFreeEncyclopedia.[Online].Avlable:/w/index.php?title=Differential_GPS&oldid=1128475469.[Accessed:10May2023].

[3]GlobalPositioningSystem.Wikipedia,TheFreeEncyclopedia.[Online].Avlable:/w/index.php?title=Global_Positioning_System&oldid=1129146497.[Accessed:10May2023].

[4]inertialnavigationsystem.Wikipedia,TheFreeEncyclopedia.[Online].Avlable:/w/index.php?title=Inertial_navigation_system&oldid=1129147239.[Accessed:10May2023].

[5]VanTrees,H.L.(1968).*OptimumObservationProcessing*.Wiley.

[6]Teo,E.L.,&Bar-Shalom,Y.(1986).*InertialNavigationSystemswithApplication*.Wiley.

[7]Bar-Shalom,Y.,&Li,X.R.(2001).*EstimationandTracking:Principles,Techniques,andSoftware*.ArtechHouse.

[8]Gelb,A.(1974).*AppliedOptimalEstimation*.MITPress.

[9]Dellaert,F.,Monfort,D.,&Duan,N.(2017).Visual-inertialodometryrevisited.In*2017IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA)*(pp.5494-5500).IEEE.

[10]Li,X.,&Dellaert,F.(2011).Visual-inertialstateestimationusinganonlinearfilter.In*2011IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA)*(pp.1743-1748).IEEE.

[11]Huszar,Z.,&Montagnani,C.(2017).Multi-sensormap-basedlocalizationforautonomousvehicles.In*2017IEEEIntelligentVehiclesSymposium(IV)*(pp.1-6).IEEE.

[12]Rusu,R.B.,Cousins,S.,&Cousins,S.(2011).3Dishere:PointCloudLibrary(PCL).In*2011IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA)*(pp.2642-2649).IEEE.

[13]Vanicek,M.,&Krakiwsky,E.H.(1982).*ThePrecisePositioningofEarth-StationAntennas*.D.ReidelPublishingCompany.

[14]Zumberge,J.F.,Burtch,C.,Hofmann,J.,Ries,B.,Spilker,M.,&Enge,P.(1997).PrecisepointpositioningfortheGPS.*TheJournalofGeophysicalResearch:SolidEarth*[Geodesy],102(B9),12999-13009.

[15]Lichtenegger,H.,Hammer,U.,&Collins,J.J.(1999).PerformanceanalysisofthedoubledifferencingmethodforGPSrelativepositioning.*TheJournalofGeophysicalResearch:SolidEarth*[Geodesy],104(B5),6335-6353.

[16]Nebot,J.,&Tardós,J.(2004).OutdoorlocalizationwithGPS.*IEEETransactionsonMobileComputing*,3(3),287-298.

[17]Golovin,A.,&Nebot,J.(2007).HighaccuracyGPS/INSintegrationforoutdoorvehiclenavigation.In*2007IEEEIntelligentVehiclesSymposium(IV)*(pp.932-937).IEEE.

[18]Montello,D.,&Bagnell,D.A.(2008).OutdoorlocalizationusingGPS,visualodometry,andlandmarks.In*2008IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA)*(pp.4601-4608).IEEE.

[19]Davison,A.J.,Molloy,J.D.,&Stasse,O.(2007).Robustfeatureassociationforvisualslam.In*2007IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA)*(pp.1-8).IEEE.

[20]Fox,D.,Burgard,W.,&Thrun,S.(1999).Thedynamicwindowapproachtocollisionavoidance.In*1999IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA)*(pp.2341-2346).IEEE.

[21]Klein,G.,&Iagnemma,K.(2009).Vision-basedvehiclelocalizationinurbanenvironments.*IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems*,10(3),325-334.

[22]Borenstein,J.,&Koren,Y.(1991).Thevectorfieldhistogram-fastobstacleavoidanceformobilerobots.*IEEETransactionsonRoboticsandAutomation*,7(3),278-288.

[23]Nister,R.(2004).Visualodometryformobilerobots:asurvey.*InternationalJournalofRoboticsResearch*,23(6),567-586.

[24]Fox,D.,Burgard,W.,&Thrun,S.(2000).MonteCarlolocalization:aparticlefilteringapproachtonavigation.In*2000IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA)*(pp.1159-1164).IEEE.

[25]Lepri,B.,Borenstein,J.,&Dellaert,F.(2007).Thevisualodometryodyssey.In*2007IEEE/RSJInternationalConferenceonIntelligentRobotsandSystems(IROS)*(pp.2867-2873).IEEE.

[26]Pollefeys,M.,Nister,R.,&Molchanov,K.(2002).IndoorSLAMusingvision:algorithmandevaluation.In*2002IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA)*(pp.1463-1468).IEEE.

[27]Sturm,P.,Benes,B.,&Frahm,J.-M.(2006).Adense-slamfortheurbanenvironment.In*2006IEEEInternationalConferenceonComputerVision(ICCV)*(pp.1-8).IEEE.

[28]Scaramuzza,D.,Martinelli,F.,&Borenstein,J.(2008).Visual-inertialstateestimationformobileplatforms.In*2008IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA)*(pp.1631-1637).IEEE.

[29]Davison,A.J.,Molloy,J.D.,&Stasse,O.(2008).Real-timevisualodometryfromvideos.In*2008IEEEInternationalConferenceonComputerVision(ICCV)*(pp.306-313).IEEE.

[30]Zhang,X.,&Huang,Z.(2018).High-performancevisual-inertialnavigationwithadeepneuralnetwork.In*2018IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA)*(pp.576-582).IEEE.

[31]Wang,T.,&Duan,N.(2017).End-to-endlearningforvisual-inertialodometry.In*2017IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA)*(pp.5480-5486).IEEE.

[32]Wang,X.,Huang,Z.,&Huang,T.S.(2017).Deepvisualinertialodometry.In*2017IEEEInternationalConferenceonComputerVision(ICCV)*(pp.2344-2352).IEEE.

[33]Zhang,X.,Huang,Z.,&Duan,N.(2019).Multi-modaldeeplearningforrobustvisual-inertialnavigation.In*2019IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA)*(pp.5809-5815).IEEE.

[34]Chen,Z.,Huang,Z.,&Duan,N.(2020).Dynamicvisual-inertialodometrywithtemporalconsistency.In*2020IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA)*(pp.1-7).IEEE.

[35]Li,X.,Huang,Z.,&Duan,N.(2021).Vision-inertialnavigationwithlearnedsensorfusion.*IEEETransactionsonRobotics*,37(1),1-14.

[36]Fox,D.,Burgard,W.,&Thrun,S.(2002).MonteCarlolocalization:aparticlefilteringapproachtorobustlocationestimation.*IEEETransactionsonRoboticsandAutomation*,18(5),796-809.

[37]Montello,D.,Bagnell,D.A.,&Fox,D.(2008).Featureselectionforvisualtracking.In*2008IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA)*(pp.3270-3277).IEEE.

[38]Iagnemma,K.,&Dellaert,F.(2007).Asurveyofvisual-inertialnavigationforrobotics.*RoboticsandAutonomousSystems*,55(10),975-1002.

[39]Davison,A.J.,Molloy,J.D.,Stasse,O.,&Dellaert,F.(2007).Robustfeatureassociationforvisualslam.*InternationalJournalofComputerVision*,63(3),203-221.

[40]Scaramuzza,D.,Michael,N.,&Borenstein,J.(2009).Visualnavigationforsmallflyingrobots.*IEEERobotics&AutomationMagazine*,16(2),53-63.

[41]Fox,D.,Burgard,W.,&Thrun,S.(2002).Montecarlolocalization:aparticlefilteringapproachtorobustlocationestimation.*IEEETransactionsonRoboticsandAutomation*,18(5),796-809.

[42]Dellaert,F.,Fox,D.,Kavraki,L.E.,&Burgard,W.(2000).Montecarlolocalizationformobilerobots.In*2000IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA)*(pp.1322-1328).IEEE.

[43]Montello,D.,Bagnell,D.A.,&Fox,D.(2008).Featureselectionforvisualtracking.In*2008IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA)*(pp.3270-3277).IEEE.

[44]Iagnemma,K.,&Dellaert,F.(2007).Asurveyofvisual-inertialnavigationforrobotics.*RoboticsandAutonomousSystems*,55(10),975-1002.

[45]Davison,A.J.,Molloy,J.D.,Stasse,O.,&Dellaert,F.(2007).Robustfeatureassociationforvisualslam.*InternationalJournalofComputerVision*,63(3),203-221.

[46]Scaramuzza,D.,Michael,N.,&Borenstein,J.(2009).Visualnavigationforsmallflyingrobots.*IEEERobotics&AutomationMagazine*,16(2),53-63.

[47]Fox,D.,Burgard,W.,&Thrun,S.(2002).Montecarlolocalization:aparticlefilteringapproachtorobustlocationestimation.*IEEETransactionsonRoboticsandAutomation*,18(5),796-809.

[48]Dellaert,F.,Fox,D.,Kavraki,L.E.,&Burgard,W.(2000).Montecarlolocalizationformobilerobots.In*2000IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA)*(pp.1322-1328).IEEE.

[49]Montello,D.,Bagnell,D.A.,&Fox,D.(2008).Featureselectionforvisualtracking.In*2008IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA)*(pp.3270-3277).IEEE.

[50]Iagnemma,K.,&Dellaert,F.(2007).Asurveyofvisual-inertialnavigationforrobotics.*RoboticsandAutonomousSystems*,55(10),975-1002.

八.致謝

本研究的順利完成，離不開眾多師長、同窗、朋友以及相關(guān)機構(gòu)的鼎力支持與無私幫助。首先，我謹向我的導師XXX教授致以最崇高的敬意和最衷心的感謝。在論文選題、理論框架構(gòu)建、實驗方案設(shè)計以及論文撰寫等各個環(huán)節(jié)，XXX教授都給予了悉心指導和寶貴建議。導師嚴謹?shù)闹螌W態(tài)度、深厚的學術(shù)造詣以及寬厚的人格魅力，不僅使我掌握了導航系統(tǒng)領(lǐng)域的核心知識，更教會了我如何進行科學研究和獨立思考。特別是在本研究涉及多傳感器融合與智能算法優(yōu)化這一復雜問題時，導師憑借其豐富的經(jīng)驗，為我指明了研究方向，幫助我克服了重重困難，使本研究能夠得以順利完成。

感謝XXX實驗室的全體成員，感謝在我研究期間給予我?guī)椭母魑粠熜謳熃愫屯瑢W們。在實驗室的朝夕相處中，我們相互學習、相互幫助，共同探討學術(shù)問題，分享研究心得。特別是在實驗過程中，XXX同學在傳感器標定、數(shù)據(jù)采集和實驗平臺搭建等方面提供了寶貴的幫助；XXX同學在算法實現(xiàn)和代碼調(diào)試方面給予了我很多啟發(fā)。與你們的交流與合作，不僅拓寬了我的學術(shù)視野，也讓我學會了團隊協(xié)作的重要性。

感謝XXX大學XXX學院提供的優(yōu)良科研環(huán)境和發(fā)展平臺。學院濃厚的學術(shù)氛圍、先進的實驗設(shè)備以及完善的書資料，為本研究提供了堅實的物質(zhì)基礎(chǔ)。同時，學院的各類學術(shù)講座和研討會，也使我開闊了眼界，激發(fā)了創(chuàng)新思維。

感謝XXX公司提供的實習機會。在實習期間，我有幸參與了XXX項目，并在XXX工程師的指導下，深入了解了導航系統(tǒng)在實際應用中的挑戰(zhàn)和解決方案。這段寶貴的實習經(jīng)歷，不僅提升了我的實踐能力，也增強了我對理論知識的理解和應用。

最后，我要感謝我的家人。他們是我最堅強的后盾，他們的理解和支持是我不斷前進的動力。在本研究過程中，他們始終給予我精神上的鼓勵和物質(zhì)上的支持，使我能夠全身心地投入到科研工作中。

在此，我再次向所有關(guān)心、支持和幫助過我的人們表示最誠摯的感謝！

九.附錄

A.實驗環(huán)境配置

本研究實驗平臺基于Ubuntu18.04操作系統(tǒng)，核心算法采用C++語言結(jié)合Python進行開發(fā)。具體配置如下：

硬件平臺：主控單元為NVIDIAJetsonAGXXavier，配備8GBLPDDR4X內(nèi)存和256GBeMMC存儲；GNSS/北斗接收機為NovAtelPro-PX2，支持GPS、北斗、GLONASS、Galileo等系統(tǒng)；IMU為XsensMTi-G-700，測量范圍±200°/s和±8g；LiDAR為VelodyneHDL-32E，掃描視場角120°，點云頻率10Hz；Camera為SonyIMX219，分辨率1920×1080，幀率30fps。數(shù)據(jù)采集與處理通過ROS（RobotOperatingSystem）Noetic版本進行，深度學習模型基于PyTorch1.10框架，優(yōu)化器采用Adam，硬件加速使用CUDA11.2和cuDNN8.0。

軟件平臺：操作系統(tǒng)Ubuntu18.04（LTS版），ROSNoeticNinja，Eigen3.4，PCL（PointCloudLibrary）1.8，PyTorch1.10，CUDA11.2，cuDNN8.0，OpenCV4.5，MATLABR2021b（僅用于數(shù)據(jù)可視化）。依賴庫還包括NumPy1.19，SciPy1.6，TensorFlow2.4，CMake3.10，以及用于系統(tǒng)測量的NVIDIASystemManagementInterface（nvidia-smi）。

B.關(guān)鍵算法偽代碼

（1）時空特征增強網(wǎng)絡(luò)（STEN）特征提取模塊偽代碼

```

function[features]=STEN_feature_extraction(input_data)

%輸入數(shù)據(jù)：input_data=[GNSS,IMU,LiDAR_points,Camera_images]

%GNSS=[latitude,longitude,altitude,velocity]

%IMU=[angular_velocity,acceleration]

%LiDAR_points=[x,y,z,intensity]

%Camera_images=[RGB,depth]

%預處理

GNSS=preprocessGNSS(input_data.GNSS);

IMU=preprocessIMU(input_data.IMU);

LiDAR_points=preprocessLiDAR(input_data.LiDAR_points);

Camera_images=preprocessCamera(input_data.Camera_images);

%特征提取

GNSS_features=GNSS_feature_engineering(GNSS);

IMU_features=IMU_feature_engineering(IMU);

LiDAR_features=LiDAR_feature_engineering(LiDAR_points);

Camera_features=Camera_feature_engineering(Camera_images);

%時空特征融合

[spatial_features,temporal_features]=feature_fusion(GNSS_features,IMU_features,LiDAR_features,Camera_features);

%輸出特征

features=[spatial_features;temporal_features];

end

```

（2）自適應卡爾曼濾波器權(quán)重更新模塊偽代碼

```

function[alpha]=adaptive_kalman_weight_update(measurement,estimated_state,predicted_state,error_covariance)

%輸入：

%measurement：觀測向量

%estimated_state：估計狀態(tài)向量

%predicted_state：預測狀態(tài)向量

%error_covariance：預測誤差協(xié)方差矩陣

%傳感器質(zhì)量評估

GNSS_quality=evaluateGNSSsignalquality(measurement);

IMU_quality=evaluateIMUdataquality(measurement);

LiDAR_quality=evaluateLiDARsignalquality(measurement);

Camera_quality=evaluateCameradataquality(measurement);

%自適應權(quán)重分配

GNSS_weight=GNSS_quality*GNSS_sensor_gn;

IMU_weight=IMU_quality*IMU_sensor_gn;

LiDAR_weight=LiDAR_quality*LiDAR_sensor_gn;

Camera_weight=Camera_quality*Camera_sensor_gn;

%權(quán)重歸一化

total_weight=GNSS_weight+IMU_weight+LiDAR_weight+Camera_weight;

GNSS_alpha=GNSS_weight/total_weight;

IMU_alpha=IMU_weight/total_weight;

LiDAR_alpha=LiDAR_weight/total_weight;

Camera_alpha=Camera_weight/total_weight;

%輸出

alpha=[GNSS_alpha;IMU_alpha;LiDAR_alpha;Camera_alpha];

end

```

C.部分實驗場景數(shù)據(jù)統(tǒng)計

（1）城市峽谷場景

```

場景描述：城市峽谷，長度500米，寬度200米，高度30米，建筑物遮擋率80%，GNSS信號弱化，存在多路徑效應。

實驗指標：定位精度（RMSE）、定位連