[논문 리뷰] 3D LiDAR Aided GNSS NLOS Mitigation for Reliable GNSS-RTK Positioning in Urban Canyons

Xikun Liu, Weisong Wen외 4명|arXiv (Cornell University)|2022. 12. 11.

Indoor and Outdoor Localization Technologies인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 도시 캐년에서 비직선 시야(NLOS) 및 다중 경로 오차를 완화하기 위해 3D 포인트 클라우드 지ap(PCM)에서 유도된 가상 위성(VS) 측정치를 사용하는 밀착된 3D LiDAR 보조 GNSS RTK 방법을 제안한다. 오차 해상도를 위한 모델의 관측 가능성(observability)을 향상시켜, 도시 환경에서 30%의 고정률과 미터 이내의 정밀도를 달성하며, 기존의 GNSS-RTK보다 뚜렷이 뛰어난 성능을 발휘한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 도시 캐년에서 신호 차단 및 다중 경로로 인한 GNSS-RTK의 오차 해상도 고정률 저하 문제를 해결하기 위해.
• LiDAR 포인트 클라우드 지도에서 유도된 가상 위성(VS) 측정치를 도입하여 오차 해상도를 위한 모델의 관측 가능성 향상하기 위해.
• 기존 방법이 실패하는 고밀도 도시 환경에서 신뢰할 수 있고, 미터 이내 정밀도를 갖춘 GNSS-RTK 정위치를 가능하게 하기 위해.
• 요소 그래프 최적화 프레임워크를 사용해 LiDAR 가상 위성 측정치를 GNSS의 거리 및 위상 측정치와 밀착 통합하기 위해.

제안 방법

• 누적된 3D 포인트 클라우드 지도(PCM)에서 선택된 LiDAR 기준점들을 이용해 가상 위성(VS) 측정치를 생성한다.
• 요소 그래프 최적화 프레임워크 내에서 LiDAR에서 유도된 VS 측정치를 GNSS의 거리 및 위상 측정치와 밀착 통합한다.
• 최적화된 요소 그래프를 사용해 정수 오차 해상도를 위한 정확한 부동소수점 해를 계산한 후, LAMBDA를 적용한다.
• VS 측정치를 이용해 횡방향에서의 저고도 각도 기하 구조 제약 조건을 제공함으로써 관측 가능성 향상시키기 위해.
• 기본 기반으로 느슨한 통합된 GNSS 및 LiDAR 오도메트리 프레임워크를 사용하지만, LiDAR-PCM 기반 가상 위성의 밀착 통합을 통해 향상시킨다.
• 어려운 도시 캐년 환경을 촬영한 오픈소스 UrbanNav 데이터셋을 사용해 방법을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 3D LiDAR 포인트 클라우드 지도에서 유도된 가상 위성 측정치가 GNSS-RTK의 오차 해상도 관측 가능성 향상에 기여하는가?
• RQ2 LiDAR 보조 가상 위성 측정치는 도시 캐년에서 NLOS 및 다중 경로 오차를 어느 정도 완화할 수 있는가?
• RQ3 제안된 밀착된 3DLA GNSS-RTK 방법은 기존 GNSS-RTK에 비해 오차 고정률 및 정위치 정밀도 측면에서 어떻게 비교되는가?
• RQ4 LiDAR-PCM 데이터 통합은 신호 차단이 심한 도시 환경에서 GNSS-RTK 성능을 향상시킬 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 3DLA GNSS-RTK는 동일한 UrbanNav 데이터셋에서 기존 GNSS-RTK의 14%에 비해 30%의 오차 고정률을 달성한다.
• 이 방법은 어려운 도시 캐년 환경에서 수집된 대부분의 데이터에서 신뢰할 수 있는 미터 이내 정밀도의 정위치를 가능하게 한다.
• 가상 위성 측정치는 특히 저고도 방향에서 보완적인 기하 제약 조건을 효과적으로 제공하여 모델의 관측 가능성 향상에 기여한다.
• 요소 그래프 최적화가 정확한 부동소수점 오차 해를 성공적으로 계산하여 고정밀도 정수 오차 해상도에 핵심적인 역할을 한다.
• LiDAR-PCM 데이터 통합은 다중 경로 및 신호 차단이 심한 도시 지역에서 GNSS-RTK의 강인성(robustness)을 크게 향상시킨다.