AIO-NAV：以惯性导航系统（INS）为中心的一体化导航框架，集成单摄像头、全球导航卫星系统（GNSS）和高精度地图（HD Map），适用于大规模自动驾驶场景

《IEEE Open Journal of Intelligent Transportation Systems》：AIO-NAV: INS-Centric All-In-One Navigation Framework Integrating Mono Camera, GNSS, and HD Map for Large-Scale Autonomous Driving

　　

摘要：

当前的视觉-惯性里程计（VIO）系统在视觉输入受损时会迅速性能下降，并且无法充分利用工业级惯性测量单元（IMU）的观测能力。与这些以视觉为中心的方法不同，本文提出了一种以惯性导航系统（INS）为中心的集成导航框架AIO-NAV，该框架解决了这些限制。该框架将INS作为核心，并整合了包括全球导航卫星系统（GNSS）、单目视觉里程计（VO）和高清晰度（HD）地图在内的辅助源。所有传感器通过统一的扩展卡尔曼滤波器（EKF）融合到一个导航器中，该滤波器采用了模块化设计。提出了一些关键更新机制，使得每个辅助源可以独立启用或禁用，同时保持系统的稳定运行。此外，每个模块都可以轻松维护或更换为改进的解决方案。所提出的不变量VO辅助模块通过提供完整的3D相对运动测量数据来替代传统的里程计，而不仅仅是距离约束。基于HD地图的点云配准提供了高级辅助功能，在地图可用时替代了闭环机制以实现绝对姿态校正。在GNSS条件恶劣的环境中进行的全面实验表明，AIO-NAV的性能显著优于基准系统，包括系统级（Xsens Vision Navigator）和算法级（VINS-Fusion）的对比。该系统的3D均方根误差（RMSE）为1.510米，而其他系统的误差分别为5.151米和4.965米。借助HD地图辅助，AIO-NAV-HDMAP的精度达到了亚米级（最大误差0.795米），使其适用于高级自动驾驶应用。