又是一年毕业季 | i2Nav实验室顺利举行2022年硕士学位论文答辩会

发布时间:[2022-05-31] 来源:[牛小骥 王立强 张全] 点击量:[2376]

    2022年5月24日,武汉大学卫星导航定位技术研究中心多源智能导航(i2Nav)实验室硕士学位论文答辩在星湖综合实验大楼17楼会议室顺利举行。本次答辩的四位同学分别是谢晴、林欢、赖昌鑫、李泰宇,论文选题既有车载组合导航领域的新探索,也有惯性测量领域的新应用,还有室内定位领域的新研究。受邀参加答辩的五位评委分别是武汉大学的聂桂根教授、海军工程大学的查峰老师,以及武汉大学的辜声峰、王磊、张红娟老师。评委们的提问全面深刻,点评犀利中肯,现场讨论热烈。

1653992014769094365.jpg

答辩现场


    谢晴同学的论文题目是《车辆运动辅助的实时GNSS RTK/INS紧组合方法研究》。研究工作面向实时GNSS RTK/INS/车辆运动辅助紧组合应用需求,设计了MEMS IMU辅助单频GNSS模糊度固定方法,并设计了导航状态转移和RTK异步差分的联合实时处理方法,实现了在城市复杂场景下综合定位精度优于0.5m1σ)。


    林欢同学[1]的论文题目是《GNSS RTK/INS/车载辅助紧组合关键算法研究》。论文针对车载GNSS/INS紧组合的关键技术问题开展深入研究,提出了一种车载MEMS IMU航向快速初始化方法和一种基于RANSAC的紧组合粗差探测算法,能够显著提高航向初始化的效率和精度,改善粗差探测的查全率和查准率;设计了一套完整的车载GNSS RTK/MEMS INS紧组合方案,实现了低成本组合系统GNSS中断60s时水平位置误差小于2m

1653992354925077439.png

GNSS RTK/INS/车载辅助紧组合系统框图


    赖昌鑫同学的论文题目是《GNSS拒止环境下惯性测量杆的点位测量技术研究》。研究工作聚焦惯性测量领域的前沿挑战,设计了低成本MEMS惯性测量杆点位测量方案[2],并开展了严谨的误差定量分析和算法优化,最终基于消费级MEMS IMU惯性测量杆实现了GNSS信号中断80m距离内优于10cm的点位测量精度,将传统RTK测绘从开阔天空区域延伸到了GNSS信号遮挡区域

1653992421847033552.png

惯性测量杆三种不同轨迹的点位测量精度



    李泰宇同学的论文题目是《基于智能手机的室内磁场匹配定位及指纹库众包建立方法研究》。论文针对智能手机端室内磁场匹配定位和众包建立指纹库的关键问题开展深入研究[3],设计了一种建筑物几何结构约束的磁场匹配方法和跨楼层连续磁场匹配定位算法,实现了典型办公楼环境下定位精度优于2m(均方根);同时提出了一种众包建立磁场指纹库的方法,基于所建磁场指纹库可实现5~6m(均方根)的磁场匹配定位精度。

1653992499050073722.png

聚类前后的众包轨迹


上述四位同学的研究工作获得了答辩专家的一致认可,均顺利通过了硕士学位论文答辩。他们美好而充实的硕士生活即将画上圆满句号,将走向工作岗位,在互联网大厂、自动驾驶公司和测绘公司继续开展相关领域的研发工作,开启一段崭新的人生旅程。祝他们前程似锦、幸福快乐!

前路漫漫,任重道远,不忘初心,克难奋进!

1653992604456085307.gif

答辩学生与评委合影

    本次答辩学生的相关研究成果参见以下参考文献,在网站的“研究成果”栏目可以找到对应的原文。更多i2Nav实验室的科研成果也可在网站中查阅。


参考文献:

[1] Lin H. High-precision RTK Positioning with Tilt Compensation: Data Fusion Algorithm[C]. Proceedings of the 34th International Technical Meeting of the Satellite Division of The Institute of Navigation (IONGNSS+ 2021). 2021: 2681-2695. 

[2]    Lai C, Guo R. Extend the RTK Survey to GNSS-Denied Areas Using a Low-Cost Inertial-Aided Positioning Pole[C]. Proceedings of the 34th International Technical Meeting of the Satellite Division of The Institute of Navigation (ION GNSS+ 2021). 2021: 3212-3226.

[3]    Kuang J, Li T, Niu X. Magnetometer bias insensitive magnetic field matching based on pedestrian dead reckoning for smartphone indoor positioning[J]. IEEE Sensors Journal, 2021.



版权所有:武汉大学多源智能导航实验室(微信公众号:i2Nav) 当前访问量: 技术支持:武汉楚玖科技有限公司