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摘要
随着现代应用场景对导航系统在精度、可靠性、连续性和抗干扰能力等方面提出日益严苛的要求，单一导航系统已难以满足复杂环境下的全域全时导航定位需求。全球导航卫星系统（GNSS）在开阔环境下性能优异，但在城市峡谷、室内、森林等遮挡环境下信号易失效；惯性导航系统（INS）自主性强、短期精度高，但其误差随时间累积发散。为解决这一核心矛盾，以GNSS/INS为核心的组合导航技术应运而生，并成为当前高精度导航领域的主流方案。然而，在面对极端复杂环境时，即便是经典的GNSS/INS组合系统也可能面临挑战。本文旨在深入探讨通过引入第三、乃至第四类信息源，构建以多源信息融合为赋能的先进组合导航技术。该技术通过深度融合GNSS、INS、视觉传感器、激光雷达、地磁场、气压计、里程计等多源异构导航信息，利用卡尔曼滤波及其先进变种、因子图优化等融合算法，充分发挥各子系统间的互补性和冗余性，从而显著提升导航系统在挑战性环境下的鲁棒性、精度和连续性。本文系统阐述了多源信息融合的组合导航系统架构、关键融合算法、典型传感器配置及其应用前景，并对未来发展趋势进行了展望。
一、 引言
导航技术的根本任务是实时确定载体（如车辆、无人机、机器人、人员）在空间中的位置、速度和姿态等关键参数。在航空航天、智能交通、无人系统、精准农业、应急救援等众多军民领域，连续、可靠、高精度的导航信息是不可或缺的基础支撑。传统的单一导航技术各有其无法克服的固有缺陷：GNSS（如GPS、BDS）依赖外部卫星信号，易受遮挡、干扰和欺骗；INS作为自主式系统，不依赖外部信息，但其核心传感器——惯性测量单元（IMU）的误差会随时间积分而不断放大，导致定位结果快速漂移。
将GNSS与INS通过信息融合技术进行组合，构成了优势互补的经典组合导航模式。当GNSS信号可用时，其高精度的位置、速度信息可用于校正并抑制INS的误差发散；当GNSS信号短时中断时，INS可以提供高频率的导航解算，保持导航的连续性。通常采用卡尔曼滤波（KF）或其非线性扩展形式（EKF, UKF）作为两者融合的核心算法。这一组合模式已在众多领域取得了巨大成功。
然而，随着应用场景向室内、地下、城市密集街区、复杂动态环境等“GNSS拒止”或“GNSS挑战”环境深入，经典GNSS/INS组合的局限性开始凸显。在长时间GNSS信号丢失的情况下，INS的误差累积仍会导致导航精度迅速恶化至不可接受的程度。因此，引入除GNSS和INS之外的更多信息源，构建多源信息融合的导航系统，成为突破现有技术瓶颈、实现无缝定位导航的必然选择。多源信息融合并非传感器的简单堆砌，而是通过先进的估计算法，将不同特性、不同精度、不同采样率的传感器信息进行有机整合，形成“1+1>2”的协同增强效应。
二、 多源信息融合的组合导航系统架构与信息源
一个典型的多源信息融合组合导航系统，其架构通常包括感知层、融合层和应用层。
（一）感知层：多源异构信息源
可用于融合的导航信息源极其丰富，可根据其物理原理和工作模式进行分类：
GNSS（全球导航卫星系统）： 提供全球、全天候的绝对位置、速度和时间信息。作为基准信息源，其精度在开阔环境下可达厘米级至米级，但在信号遮挡环境下性能急剧下降甚至完全失效。多系统（GPS、BDS、GLONASS、Galileo）联合接收可增加可见卫星数，提升可用性和可靠性。
INS（惯性导航系统）： 通过测量载体的角速度和比力，经积分运算得到位置、速度和姿态。其核心优势在于高输出频率、短期高精度和完全自主性，不依赖任何外部信号。其致命弱点是误差随时间累积，导航精度与IMU的精度等级（如战术级、导航级）直接相关。
视觉传感器（相机）： 通过采集环境图像序列，利用视觉里程计或同步定位与建图（vSLAM）技术，通过特征点匹配或直接法来估计载体的相对运动。视觉信息丰富，成本低，但易受光照变化、纹理缺失、动态物体干扰，且存在尺度不确定性和累积误差。
激光雷达（LiDAR）： 通过发射激光束并接收回波来获取周围环境的精确三维点云数据。可通过激光里程计或LiDAR SLAM实现高精度的相对定位和环境地图构建。其测距精度高，不受光照影响，但成本较高，在特征稀疏环境（如长走廊、开阔地）中性能会下降。
里程计/编码器： 通常安装在车辆或机器人的轮子上，通过测量车轮转过的圈数来推算位移。提供连续可靠的二维平面位移信息，但易受车轮打滑、滑移和地面不平整的影响，同样存在累积误差。
地磁场传感器（磁力计）： 通过感知地球磁场方向提供航向角信息。成本极低，但易受环境中铁磁物质（如钢筋、车辆）的严重干扰，可靠性较差，通常仅作为航向的辅助参考。
气压计： 通过测量大气压强来估算高度信息。可用于辅助确定垂直方向的位置，但受天气变化和气流影响，精度有限，动态响应慢。
（二）融合层：核心融合算法与架构
融合层的任务是将上述多源信息进行最优或次优估计。根据信息融合的层次，可分为松组合、紧组合和深组合，这一概念也可推广至包含更多传感器的融合系统中。而根据数据处理的结构，主要分为两大类：
基于滤波的融合方法：
卡尔曼滤波家族（KF/EKF/UKF）： 这是最经典和应用最广泛的方法。它将系统状态（位置、速度、姿态、传感器误差等）建模为动态过程，通过预测（基于INS动力学方程）和更新（基于其他传感器的观测）两个步骤递归地进行状态估计。EKF和UKF用于处理非线性系统。其优点是计算效率高，易于实现。但在多源异构传感器、复杂模型下，滤波器设计和噪声统计特性确定较为复杂。
粒子滤波（PF）： 适用于高度非线性和非高斯系统。通过一组随机样本（粒子）来近似系统状态的概率分布。精度高，但计算量巨大，实时性挑战大。
基于优化的融合方法（图优化）：
这是当前SLAM和相关领域的主流方法。它将整个导航问题建模为一个因子图，其中节点代表待估计的状态变量（不同时刻的位置、姿态等），因子代表约束（来自IMU的预积分、GNSS的绝对位置观测、视觉/LiDAR的相对位姿约束等）。通过求解一个最大后验概率（MAP）问题，即最小化所有因子约束的总体误差，来一次性优化所有历史状态。图优化方法对初始值依赖小，能更好地处理闭环检测，精度通常高于滤波方法，但计算量和内存消耗随路径增长而增加，通常需采用滑动窗口等技巧进行控制。
三、 典型的多源信息融合配置与应用
根据具体应用场景的需求和约束，可以选择不同的传感器组合方案：
GNSS/INS/视觉融合： 这是目前无人机、智能驾驶领域非常流行的配置。GNSS提供绝对位置基准，抑制INS和视觉的累积误差；INS提供高频率姿态和运动约束，辅助视觉处理（如应对快速旋转或图像模糊），并解决视觉的尺度不确定性问题；视觉则在GNSS失效时提供高精度的相对运动约束，并能通过识别路标实现闭环校正，有效抑制INS漂移。三者融合，在城市道路、园区等半开阔环境下表现卓越。
GNSS/INS/LiDAR融合： 适用于对精度和可靠性要求极高的场景，如自动驾驶、高精度地图采集。LiDAR提供的三维环境点云精度极高且不受光照影响，其SLAM解决方案能提供非常稳定的相对定位。与INS、GNSS融合后，可以实现厘米级的高精度、高可靠性定位，尤其在隧道、高架桥下等GNSS信号不佳但环境特征丰富的区域优势明显。
INS/视觉/里程计深度融合（GNSS拒止环境）： 针对室内机器人、地下管网检测、消防救援等完全无GNSS信号的环境。此时，系统主要依赖INS、视觉和轮式里程计进行自主导航。视觉和里程计为INS提供连续的相对运动观测，不断校正其漂移。通过SLAM技术实时构建环境地图并利用闭环检测消除累积误差，可以实现长时间的精确室内定位。
多源分层/容错融合架构： 在复杂的实际应用中，通常采用分层或自适应融合架构。核心层是INS，提供不间断的高频运动信息。其他传感器作为辅助信息源，以松耦合或紧耦合的方式与INS进行融合。系统会实时评估各辅助传感器信息的可信度（如GNSS的信噪比、视觉特征点数量、地磁场的干扰强度），并动态调整其在融合滤波器中的权重或决定是否采用该信息。这种容错设计极大地提升了系统在部分传感器暂时失效或受干扰时的鲁棒性。
四、 技术挑战与发展趋势
尽管多源信息融合导航技术前景广阔，但仍面临一系列挑战：
传感器时空同步与标定： 不同传感器时钟、坐标系和安装位置关系的精确标定是融合的基础，微小的误差会导致融合性能显著下降。
异构数据关联与匹配： 如何将视觉特征、LiDAR点云与地图或历史数据进行正确关联，尤其是在动态环境和重复纹理环境下，是一个核心难题。
复杂模型与实时性平衡： 高精度的融合算法（如大规模图优化）计算复杂，如何在不牺牲精度的前提下满足嵌入式平台的实时性要求是关键。
系统级可靠性评估： 需要发展能够定量评估整个融合导航系统置信度或完好性的方法。
未来发展趋势包括：
* 深度学习的深度融合： 利用深度学习网络直接从原始传感器数据（如图像、点云）中提取特征并进行端到端的运动估计，或用于改善数据关联、噪声建模和故障检测。
* 智能自适应融合： 系统能够根据当前环境特征（如室内/室外、动态/静态）自主选择最优的传感器组合和融合策略。
* 协同导航与群体智能： 多个导航个体之间通过通信共享局部信息，实现群体状态的协同估计，从而超越单个个体导航能力的极限。
* 与高精度地图的深度融合： 将预先制作的高精度三维点云地图作为强约束，与实时感知信息进行匹配，实现极限环境下的高可靠定位。
五、 结论
多源信息融合赋能下的组合导航技术，是应对复杂应用环境下高精度、高可靠性、连续性导航需求的必然演进方向。它通过将GNSS、INS、视觉、LiDAR等具有互补特性的导航信息源进行系统性融合，充分利用了信息间的冗余性和互补性，有效地克服了单一导航系统的技术瓶颈。基于卡尔曼滤波或图优化等先进估计算法的融合框架，是实现这一技术路径的核心。随着传感器技术、人工智能算法和计算芯片的不断进步，多源信息融合导航系统将展现出更强大的环境适应性、更高的精度和智能水平，为无人系统、智能交通、个人定位等广阔领域提供不可或缺的、普适可靠的位置服务能力，成为未来智能化社会的关键基础设施之一。