6 分•作者: kharwarm•3 个月前
我为一台移动机器人构建了传感器融合系统，并且像大家一样使用了 `robot_localization` 包。在花费了大量时间与 `navsat_transform`、UTM 区域边界和 YAML 协方差调优搏斗之后，我写了自己的系统。
FusionCore 是一个 22 状态的 UKF，直接在 ECEF 坐标系下融合 IMU、轮式编码器和 GPS 数据（无需坐标投影，无需额外节点）。它能够估计 IMU 偏差，根据创新序列自动调整噪声协方差，并通过卡方检验对每个传感器进行异常值门控。
我在 NCLT 公共数据集（密歇根大学，真实机器人，真实 GPS，RTK 真值）的 6 个序列上将其与 `robot_localization` 的 EKF 进行了基准测试。FusionCore 赢得了 5 个序列。在第 6 个序列（秋季，长时间 GPS 信号衰减）中，它表现不佳。而 `robot_localization` 的 UKF 在所有六个序列中都发散到了 NaN。
配置、方法论和完整的复现说明都在 `benchmarks/` 文件夹中。