自适应因子图优化导航算法

城市亚米级定位

融合公共5G下行信号与GNSS/INS，通过残差检测自适应调整噪声，实现在GNSS退化环境下的连续高精度定位。

Hongjian, Jiao · Dong, Wenxin · Tao, Zhou · 陈锐志 · 陈亮

Information Fusion 2026

技术优势

城市里也有亚米级

融合公共5G下行测距与GNSS/INS，在GNSS退化场景下达到亚米级定位，满足高精度应用需求。

不用模拟5G

直接利用现网公共5G基站进行下行测距，避免依赖模拟数据或专用基础设施，降低部署门槛。

噪声自动调

基于连续时间内的定位残差检测自适应估计噪声，提升因子图优化在不同场景下的性能。

应用场景

• 自动驾驶定位：在城市峡谷中保持车道级连续定位，弥补GNSS中断。
• 无人机导航：在GNSS受遮挡的城区低空保持稳定导航，避免漂移。
• 移动机器人定位：在室内外过渡或GNSS不可靠时提供连续定位，减少停机。
• 5G高精度定位：利用现有5G网络实现亚米级定位，无需额外基础设施。