SPINS：结构先验辅助惯性导航系统

尽管同步定位与建图（SLAM）数十年来一直是活跃的研究课题，当前最先进的方法在许多民用环境中仍因特征不足或其固有的估计漂移而遭受不稳定或不准确之苦。为解决这些问题，我们提出一种结合 SLAM 与基于先验地图定位的导航系统。具体而言，我们考虑将线和面特征（在民用环境中无处不在且更具结构显著性）额外集成到 SLAM 中，以确保特征充足性与定位鲁棒性。更重要的是，我们将通用先验地图信息融入 SLAM 以抑制其漂移并提高精度。为避免先验信息与原位观测间的严格关联，我们将先验知识参数化为低维结构先验，定义为不同几何基元间的相对距离/角度。定位被表述为一个基于图的优化问题，包含基于滑动窗口的变量与因子，包括 IMU、异构特征和结构先验。我们还推导了不同因子雅可比的解析表达式以避免自动微分开销。为进一步缓解引入结构先验因子的计算负担，采用基于所谓信息增益的选择机制，仅将最有效的结构先验纳入图优化。最后，所提框架在合成数据、公共数据集以及更重要的从建筑巡检任务获取的真实无人机飞行数据上进行了广泛测试。结果表明该方案能有效提高民用应用中自主机器人定位的准确性与鲁棒性。