[论文解读] Deep urban unaided precise GNSS vehicle positioning.

Todd E. Humphreys, Matthew J. Murrian+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 23, 2019

GNSS positioning and interference参考文献 29被引用 4

一句话总结

本论文提出了一种无需辅助的载波相位差分GNSS（CDGNSS）系统，采用密集参考网络与软件定义接收机，在深度城市环境中实现了17厘米三维定位精度（95%概率），可用性超过87%，且无需惯性、视觉或航位推算辅助，展示了向高精度、全天候自动驾驶车辆导航迈出的重要一步。

ABSTRACT

This paper presents the most thorough study to date of vehicular carrier-phase differential GNSS (CDGNSS) positioning performance in a deep urban setting unaided by complementary sensors. Using data captured during approximately 2 hours of driving in and around the dense urban center of Austin, TX, a CDGNSS system is demonstrated to achieve 17-cm-accurate 3D urban positioning (95% probability) with solution availability greater than 87%. The results are achieved without any aiding by inertial, electro-optical, or odometry sensors. Development and evaluation of the unaided GNSS-based precise positioning system is a key milestone toward the overall goal of combining precise GNSS, vision, radar, and inertial sensing for all-weather high-integrity high-absolute-accuracy positioning for automated and connected vehicles. The system described and evaluated herein is composed of a densely-spaced reference network, a software-defined GNSS receiver, and a real-time kinematic (RTK) positioning engine. A performance sensitivity analysis reveals that navigation data wipeoff for fully-modulated GNSS signals and a dense reference network are key to high-performance urban RTK positioning. A comparison with existing unaided systems for urban GNSS processing indicates that the proposed system has significantly greater availability or accuracy.

研究动机与目标

• 解决在卫星几何稀疏且多径效应严重的深度城市峡谷中实现高精度、可靠GNSS定位的挑战。
• 克服现有无辅助GNSS系统在城市环境中可用性低或精度下降的局限性。
• 证明精确载波相位差分GNSS可在无需惯性、视觉或航位推算传感器辅助的情况下实现高精度三维定位。
• 确立导航数据擦除与密集参考网络在实现稳健城市RTK性能中的关键作用。
• 为将精确GNSS与其他传感器（视觉、雷达、惯性）集成提供基础，以实现全天候、高完整性、高精度的自动驾驶车辆定位。

提出的方法

• 部署密集分布的GNSS地基参考站网络，为用户接收机提供实时校正数据。
• 使用可实时跟踪多系统GNSS信号并执行载波相位模糊度解算的软件定义GNSS接收机。
• 实现一种实时动态（RTK）定位引擎，利用载波相位观测值与整数模糊度解算实现厘米级精度。
• 对全调制GNSS信号实施导航数据擦除，以提升跟踪鲁棒性并降低多径效应影响。
• 处理来自德克萨斯州奥斯汀市约两小时的真实城市驾驶数据，评估在真实深度城市环境下的性能表现。
• 开展敏感性分析，以分离关键系统组件的影响，特别是导航数据擦除与参考网络密度的作用。

实验结果

研究问题

• RQ1 无辅助CDGNSS在深度城市环境中能在多大程度上实现厘米级三维定位精度？
• RQ2 在密集城市峡谷中，RTK解算的可用性与现有无辅助GNSS系统相比如何？
• RQ3 导航数据擦除对城市环境中RTK解算性能有何影响？
• RQ4 参考网络的密度如何影响城市区域的定位可用性与精度？
• RQ5 在深度城市环境中，完全基于GNSS的系统能否在无惯性、视觉或航位推算传感器辅助的情况下实现高精度定位？

主要发现

• 该系统仅使用GNSS信号，在深度城市环境中实现了17厘米三维定位精度（95%概率）。
• 在连续两小时的城市驾驶过程中，解算可用性超过87%，证明了在无传感器辅助下具有高度可靠性。
• 对全调制GNSS信号实施导航数据擦除，显著提升了城市多径环境下的跟踪鲁棒性与定位性能。
• 密集参考网络对于在深度城市峡谷中维持高可用性与高精度至关重要。
• 所提出的无辅助CDGNSS系统在城市环境中的精度与可用性均优于现有无辅助系统。
• 结果验证了高精度、无辅助GNSS定位的可行性，可作为未来全天候、高完整性自动驾驶车辆导航系统的核心组件。