| 文章来源：SD科技制造 计算机视觉life”，选择“星标” 快速获得最新干货 以下内容来自从零开始机器人SLAM知识星球 每日更新内容 点击领取学习资料 → 机器人SLAM 学习资料大礼包 论文名称 P3-VINS: Tightly-Coupled PPP/INS/Visual SLAM Based on Optimization Approach 论文地址：IROS2022论文集 作者单位：上海交通大学 精密单点定位(PPP)是全球导航卫星系统(GNSS)的前沿技术，无需基站辅助即可实现高精度定位。视觉惯性里程计(VIO)实现了比视觉SLAM更鲁棒的局部位姿估计。在PPP和VIO的基础上，提出了一种紧耦合的PPP/INS/VisualSLAM系统P3-VINS。它融合了GNSS原始测量(伪距、载波相位和多普勒)与视觉和惯性信息，以进行准确和稳健的状态估计。所有原始数据都是在因子图框架下建模和优化的。为了消除电离层影响和利用载波相位测量，P3-VINS使用双频观测的无电离层(IF)模型，并在估计状态中加入相位模糊。最后，在公共数据集和真实世界实验上对P3-VINS进行了评估。它在准确性和流畅性方面明显优于基准(GVINS和PPP)。这一结果表明，高精度载波相位在很大程度上有助于GNSS/INS/视觉SLAM系统降低噪声，提高精度。 本文贡献如下：1、我们提出了一种基于优化的紧耦合方法P3-VINS，在因子图框架下融合VIO和PPP。2、P3-VINS使用双频观测伪距和载波相位的无电离层(IF)模型，并在估计状态中加入相位模糊。然后搭建车载GNSS/IMU/相机系统对P3-VINS进行测试。
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