[論文レビュー] 3D LiDAR Aided GNSS NLOS Mitigation for Reliable GNSS-RTK Positioning in Urban Canyons

Xikun Liu, Weisong Wen+4 more|arXiv (Cornell University)|Dec 11, 2022

Indoor and Outdoor Localization Technologies被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、3次元点群地図（PCM）から導出された仮想衛星（VS）測定値を用いて、都市きょう配における視線外（NLOS）および多路効果エラーを低減する、密結合型3次元LiDAR支援GNSS-RTK手法を提案する。ambiguity resolutionの観測可能性を向上させることで、困難な都市環境でも30%の固定率と1m未塔の位置決め精度を達成し、従来のGNSS-RTKを著しく上回る性能を発揮する。

ABSTRACT

GNSS and LiDAR odometry are complementary as they provide absolute and relative positioning, respectively. Their integration in a loosely-coupled manner is straightforward but is challenged in urban canyons due to the GNSS signal reflections. Recent proposed 3D LiDAR-aided (3DLA) GNSS methods employ the point cloud map to identify the non-line-of-sight (NLOS) reception of GNSS signals. This facilitates the GNSS receiver to obtain improved urban positioning but not achieve a sub-meter level. GNSS real-time kinematics (RTK) uses carrier phase measurements to obtain decimeter-level positioning. In urban areas, the GNSS RTK is not only challenged by multipath and NLOS-affected measurement but also suffers from signal blockage by the building. The latter will impose a challenge in solving the ambiguity within the carrier phase measurements. In the other words, the model observability of the ambiguity resolution (AR) is greatly decreased. This paper proposes to generate virtual satellite (VS) measurements using the selected LiDAR landmarks from the accumulated 3D point cloud maps (PCM). These LiDAR-PCM-made VS measurements are tightly-coupled with GNSS pseudorange and carrier phase measurements. Thus, the VS measurements can provide complementary constraints, meaning providing low-elevation-angle measurements in the across-street directions. The implementation is done using factor graph optimization to solve an accurate float solution of the ambiguity before it is fed into LAMBDA. The effectiveness of the proposed method has been validated by the evaluation conducted on our recently open-sourced challenging dataset, UrbanNav. The result shows the fix rate of the proposed 3DLA GNSS RTK is about 30% while the conventional GNSS-RTK only achieves about 14%. In addition, the proposed method achieves sub-meter positioning accuracy in most of the data collected in challenging urban areas.

研究の動機と目的

• 都市きょう配における信号遮断および多路効果の影響により、GNSS-RTKのambiguity resolution固定率が著しく低下する問題に対処すること。
• LiDAR点群地図からの仮想衛星（VS）測定値を導入することで、ambiguity resolutionのモデル観測可能性を向上させること。
• 従来の手法が失敗するような密集した都市環境でも、信頼性の高い1m未塔のGNSS-RTK位置決めを可能にすること。
• 因子グラフ最適化を用いて、LiDARの擬似測定値とGNSSの距離測定値および位相測定値を密結合に統合すること。

提案手法

• 蓄積された3次元点群地図（PCM）から選択されたLiDARランドマークを用いて、仮想衛星（VS）測定値を生成する。
• 因子グラフ最適化フレームワーク内で、LiDARから得られるVS測定値とGNSSの距離測定値および位相測定値を密結合に統合する。
• 最適化された因子グラフを用いて、整数ambiguity resolutionの前段階として、正確なfloat解を計算する。
• VS測定値を用いて、横断方向における低仰角領域の幾何制約を提供し、観測可能性を向上させる。
• ベースラインとして緩く結合されたGNSSとLiDARオドメトリフレームワークを用いるが、LiDAR-PCMに基づく仮想衛星の密結合統合を導入して向上させる。
• 挑戦的な都市きょう配シナリオを捉えたオープンソースのUrbanNavデータセットを用いて、手法を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 3次元LiDAR点群地図から導出された仮想衛星測定値は、GNSS-RTKにおけるambiguity resolutionの観測可能性を向上させることができるか？
• RQ2 LiDAR支援の仮想衛星測定値は、都市きょう配におけるNLOSおよび多路効果エラーをどの程度低減できるか？
• RQ3 提案手法である密結合型3DLA GNSS-RTKは、従来のGNSS-RTKと比較して、ambiguity fix率および位置決め精度の面でどの程度優れているか？
• RQ4 LiDAR-PCMデータの統合は、信号遮断が顕著な都市環境におけるGNSS-RTK性能を向上させることができるか？

主な発見

• 提案された3DLA GNSS-RTKは、同じUrbanNavデータセットにおいて、従来のGNSS-RTKの14%に比べ、30%のambiguity fix率を達成した。
• 本手法は、困難な都市きょう配環境で収集されたデータの大部分において、信頼性の高い1m未塔の位置決め精度を実現した。
• 仮想衛星測定値は、特に低仰角方向において補助的な幾何制約を効果的に提供し、モデルの観測可能性を向上させた。
• 因子グラフ最適化は、高精度な整数ambiguity resolutionに不可欠な正確なfloat解を成功裏に計算できた。
• LiDAR-PCMデータの統合により、多路効果と信号遮断が顕著な都市部におけるGNSS-RTKのロバスト性が著しく向上した。