GPS-DRIFT：基于 IMU-GPS 融合与不变滤波的海面机器人定位
机器人学
2025-07-04 v1
摘要
本文扩展了 DRIFT 不变状态估计框架，实现了 GPS 与 IMU 数据的稳健融合，以进行精确的位姿与航向估计。该方法最初为海洋自主水面艇（ASV）的测试与应用而开发，也可应用于其他移动系统。在仅依赖本体感知的原始 DRIFT 算法基础上，我们开发了一个保对称的传感器融合流水线，利用不变扩展卡尔曼滤波器（InEKF）将来自 GPS 的全局位置更新直接集成到校正步骤中。关键在于，我们引入了一种新颖的航向校正机制，利用 GPS 航迹向信息结合 IMU 方位，克服了航位推算中航向角固有的不可观测性。该系统在定制的 Blue Robotics BlueBoat 上进行了部署与验证，但方法论上的重点是融合外感知与本体感知传感器以实现无漂移定位与可靠姿态估计的算法途径。这项工作为在挑战性或 GPS 降级条件下实现精确的航向角观测与定位提供了开源解决方案，并为未来的实验与比较研究奠定了基础。
引用
@article{arxiv.2507.02198,
title = {GPS-DRIFT: Marine Surface Robot Localization using IMU-GPS Fusion and Invariant Filtering},
author = {Surya Pratap Singh and Tsimafei Lazouski and Maani Ghaffari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.02198},
year = {2025}
}
备注
6 pages