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作者及机构
本研究的核心作者团队来自东南大学仪器科学与工程学院，包括第一作者Yue Hu（博士研究生）、通讯作者Xu Li（IEEE会员，教授）以及合作者Dong Kong（IEEE会员）、Peizhou Ni、Weiming Hu（中国汽车工程研究院有限公司/东南大学交通学院联合博士后）和Xiang Song（南京晓庄学院）。研究成果发表于2024年7月的《IEEE Transactions on Industrial Informatics》（卷20，期7），标题为《An Enhanced-LiDAR/UWB/INS Integrated Positioning Methodology for Unmanned Ground Vehicle in Sparse Environments》。

学术背景

研究领域与动机
本研究属于自动驾驶与多传感器融合定位领域，聚焦于解决无人地面车辆（Unmanned Ground Vehicle, UGV）在卫星信号失效的稀疏环境（如救援、战场等）中的高精度定位问题。传统依赖全球导航卫星系统（GNSS）的定位方法在遮挡环境中性能急剧下降，而激光雷达（LiDAR）虽具备高精度优势，但其垂直分辨率低、点云稀疏性以及累积误差问题限制了定位可靠性。

关键科学问题
1. LiDAR的局限性：现有LiDAR定位算法依赖环境特征，在稀疏场景（如无结构特征的开放区域）中表现不佳；硬件上增加LiDAR通道数虽可提升分辨率，但成本高昂（如64通道LiDAR售价高达8.5万美元）。
2. 累积误差抑制的瓶颈：传统闭环检测（Loop Closure）需车辆重复路径，实际应用中难以满足。
3. 多传感器融合的挑战：LiDAR输出频率低（10 Hz），需与惯性导航系统（INS）和超宽带（UWB）动态融合以提升实时性。

研究目标
提出一种增强型LiDAR/UWB/INS融合定位方法，通过深度学习提升LiDAR点云分辨率，结合UWB无累积误差的特性优化定位精度，并利用因子图（Factor Graph）实现多传感器信息的高频输出。

研究流程与方法

1. 增强LiDAR里程计模块

核心创新：点云增强网络（PCEN）
- 输入输出：将原始16通道LiDAR点云转换为低分辨率距离图像（16×2048像素），通过PCEN生成高分辨率图像（64×2048像素），再逆转换为稠密点云。
- 网络架构：结合U-Net（提取多尺度局部空间特征）和Vision Transformer（ViT，通过多头注意力机制融合全局特征），引入空洞卷积（Dilated Convolution）扩大感受野。
- 训练策略：采用L1损失函数，基于KITTI数据集（序列00-08训练，09-10测试），使用RTX 3060 GPU训练100轮。

LiDAR里程计优化
在增强点云基础上，通过迭代最近点（ICP）算法实现帧间位姿估计，提升稀疏环境下的特征匹配精度。

2. 协同优化模块

UWB的引入
- 部署方案：在UGV上安装UWB标签，四个已知位置的锚点构成矩形监测区域，通过最小二乘法解算绝对位置。
- 优化策略：根据UWB定位精度空间分布特性（中心区域最优），动态调整融合权重，抑制LiDAR累积误差。

3. 因子图融合模块

多传感器动态融合
- 节点设计：变量节点包括UGV位姿（xk）和INS误差参数（ck）；因子节点涵盖LiDAR观测（fe-lidar）、INS观测（fins）、UWB观测（fuwb）等。
- 优化算法：采用增量平滑与建图（iSAM2）算法，复杂度从传统Levenberg-Marquardt的O(n³)降至O(n)，支持高频（100 Hz）INS数据实时融合。

实验验证
- 数据集：KITTI数据集验证PCEN性能；实车实验在东南大学研究院完成，配备VLP-32 LiDAR、INS和UWB标签，以差分GNSS为真值。
- 对比方法：与F-LOAM、KISS-ICP等LiDAR里程计及传统闭环检测方法对比。

主要结果

1. PCEN性能

   • 在KITTI数据集上，峰值信噪比（PSNR）达36.94，结构相似性（SSIM）为0.9805，优于U-Net和SR-Net。
     
   • 里程计误差：最大误差（max）从1.597 m降至1.197 m，均方根误差（RMSE）降低22.37%。
     

2. 实车定位精度

   • 在稀疏环境中，融合方法（LiDAR/UWB/INS）的RMSE为0.512 m，较纯LiDAR里程计（1.501 m）提升65.89%。
     
   • UWB协同优化使累积误差减少60.99%，且无需重复路径。
     

3. 实时性

   • PCEN处理单帧耗时0.0695 s，满足LiDAR 10 Hz需求；因子图融合耗时仅0.0008 s，支持100 Hz输出。

结论与价值

科学价值
1. 算法创新：首次将ViT与U-Net结合用于LiDAR点云超分辨率，显著提升稀疏环境下的特征提取能力。
2. 工程意义：通过低成本传感器（UWB）替代高精度LiDAR硬件，推动UGV在救援、军事等场景的大规模应用。

应用前景
- 灾害救援：在GNSS拒止环境中实现UGV厘米级定位。
- 自动驾驶：为复杂城市峡谷（Urban Canyon）提供鲁棒定位方案。

研究亮点

1. 跨模态融合：通过深度学习与图优化结合，解决了LiDAR稀疏性与累积误差的耦合问题。
   
2. 动态优化策略：UWB观测的引入突破了传统闭环检测对路径重复性的依赖。
   
3. 开源贡献：实验代码与KITTI训练模型已公开，推动领域内算法复现与改进。

其他价值
研究得到中国国家重点研发计划（2022YFB3904404）和江苏省重点研发计划（BE2022053-5）资助，相关技术已申请专利，并计划扩展至多UGV协同定位场景。