城市复杂环境下融合环境语义的GNSS/视觉组合定位方法

王鸿儒; 马文; 李鑫; 程俊兵

doi:10.16452/j.cnki.sdkjzk.2026.03.012

山东科技大学学报（自然科学版） ›› 2026, Vol. 45 ›› Issue (3) : 123 -132. DOI: 10.16452/j.cnki.sdkjzk.2026.03.012

城市复杂环境下融合环境语义的GNSS/视觉组合定位方法

王鸿儒, 马文, 李鑫, 程俊兵

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摘要

精准可靠的定位服务是实现自动驾驶和智能交通的基础性关键技术。全球导航卫星系统(GNSS)与视觉定位有较强的定位互补性，GNSS/视觉组合定位已被广泛应用在机器人等导航定位领域。针对城市复杂环境下GNSS/视觉组合定位精度下降的问题，本研究提出一种融合环境语义的GNSS/视觉松耦合定位方法。首先，利用改进的YOLOv5模型提取图像中的环境语义信息，剔除影响视觉定位精度的动态特征点；然后，通过环境语义评估建筑物对GNSS信号的遮挡情况，构建基于遮挡因子的自适应卡尔曼滤波模型。最后，进行系列车载实验。结果表明，与GNSS/INS/视觉紧耦合定位相比，本研究所提方法在东向和北向上的位置均方根误差(RMSE)更小，定位精度分别提升了10.7%和9.4%。