GICI-LIB: A GNSS/INS/Camera Integrated Navigation Library

要約

自律型ロボットや車両には正確なナビゲーションが不可欠です。
近年、全球測位衛星システム（GNSS）、慣性航法システム（INS）、カメラの統合が、多様な環境下での堅牢性と高精度を実現することで注目を集めています。
ただし、GNSS の能力を最大限に活用するのは困難です。これは、定式化、誤差モデル、衛星コンステレーション、信号周波数、サービス タイプの選択肢が多様であり、精度、堅牢性、および使用状況の依存関係が異なるためです。
GNSS アルゴリズムの能力を明確にし、マルチセンサー フュージョン アルゴリズムで GNSS を採用する開発効率を加速するために、詳細なドキュメントと包括的な陸上車両データセットとともに、GNSS/INS/カメラ統合ライブラリ (GICI-LIB) をオープンソース化します。
ファクターグラフ最適化ベースのマルチセンサーフュージョンフレームワークが確立されており、測定間の時間的および空間的相関を十分に考慮することで、ほぼすべてのGNSS測定誤差源を組み合わせます。
グラフ構造は柔軟性を考慮して設計されているため、あらゆる種類の統合アルゴリズムを簡単に作成できます。
説明のために、GICI-LIB のリアルタイム キネマティック (RTK)、精密ポイント ポジショニング (PPP)、および 4 つの RTK ベースのアルゴリズムが、当社のデータセットと公開データセットを使用して評価されます。
結果は、広範囲の都市環境において継続的に正確なナビゲーション ソリューションを提供する GICI システムの可能性を裏付けています。

要約(オリジナル)

Accurate navigation is essential for autonomous robots and vehicles. In recent years, the integration of the Global Navigation Satellite System (GNSS), Inertial Navigation System (INS), and camera has garnered considerable attention due to its robustness and high accuracy in diverse environments. However, leveraging the full capacity of GNSS is cumbersome because of the diverse choices of formulations, error models, satellite constellations, signal frequencies, and service types, which lead to different precision, robustness, and usage dependencies. To clarify the capacity of GNSS algorithms and accelerate the development efficiency of employing GNSS in multi-sensor fusion algorithms, we open source the GNSS/INS/Camera Integration Library (GICI-LIB), together with detailed documentation and a comprehensive land vehicle dataset. A factor graph optimization-based multi-sensor fusion framework is established, which combines almost all GNSS measurement error sources by fully considering temporal and spatial correlations between measurements. The graph structure is designed for flexibility, making it easy to form any kind of integration algorithm. For illustration, Real-Time Kinematic (RTK), Precise Point Positioning (PPP), and four RTK-based algorithms from GICI-LIB are evaluated using our dataset and public datasets. Results confirm the potential of the GICI system to provide continuous precise navigation solutions in a wide spectrum of urban environments.

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