Open-Source Factor Graph Optimization Package for GNSS: Examples and Applications

要約

因子グラフ最適化（FGO）を使用した状態推定方法は、グローバルナビゲーション衛星システム（GNSS）研究に大きな注意を払っています。
FGOは、最小二乗またはカルマンフィルターに依存する従来の状態推定方法と比較して、優れた推定精度を示します。
ただし、GNSS観測に特化したFGOライブラリはごくわずかです。
このペーパーでは、GTSAM \ _GNSSという名前のオープンソースGNSS FGOパッケージを紹介します。これは、単純な構造を持ち、GNSSの研究開発に簡単に適用できます。
このパッケージは、GNSS観測の前処理を因子の最適化から分離します。
さらに、GNSS因子のエラー関数を簡単な方法で説明し、汎用入力を可能にします。
この設計により、通常の最小二乗ベースのポジショニングからFGOへの移行が促進され、ユーザー固有のGNSS研究をサポートします。
さらに、GTSAM \ _GNSSには、実際の都市環境でGNSSデータを使用したさまざまな要因を含む分析例が含まれています。
このホワイトペーパーでは、堅牢なエラーモデルの使用、キャリアフェーズでの整数の曖昧さの推定、およびスマートフォンからのGNSSの組み合わせ、および慣性測定の3つのアプリケーションの例を紹介します。
提案されたフレームワークは、すべてのユースケースで優れた状態推定パフォーマンスを示しています。

要約(オリジナル)

State estimation methods using factor graph optimization (FGO) have garnered significant attention in global navigation satellite system (GNSS) research. FGO exhibits superior estimation accuracy compared with traditional state estimation methods that rely on least-squares or Kalman filters. However, only a few FGO libraries are specialized for GNSS observations. This paper introduces an open-source GNSS FGO package named gtsam\_gnss, which has a simple structure and can be easily applied to GNSS research and development. This package separates the preprocessing of GNSS observations from factor optimization. Moreover, it describes the error function of the GNSS factor in a straightforward manner, allowing for general-purpose inputs. This design facilitates the transition from ordinary least-squares-based positioning to FGO and supports user-specific GNSS research. In addition, gtsam\_gnss includes analytical examples involving various factors using GNSS data in real urban environments. This paper presents three application examples: the use of a robust error model, estimation of integer ambiguity in the carrier phase, and combination of GNSS and inertial measurements from smartphones. The proposed framework demonstrates excellent state estimation performance across all use cases.

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