农业场景下GNSS/IMU/视觉紧耦合定位系统的创新设计与性能验证

本综述提出了一种面向农业场景的低成本多传感器紧耦合定位系统，通过融合GNSS原始观测值、IMU预积分及视觉特征，采用因子图优化模型（包含视觉/IMU/伪距/多普勒/时钟因子），创新性地引入IMU辅助光流法抑制动态噪声，并优化远距离特征点处理策略。实验表明该系统在农业环境中可实现0.87米绝对精度与0.090米相对精度，为精准农业导航提供了经济高效的解决方案。

　　

坐标框架定义

本系统采用多坐标系表征状态量（如位姿、速度等），各坐标系定义见表1。图1展示了局部世界坐标系、地心地固坐标系（ECEF）与东北天坐标系（ENU）的空间关系，其中$\phi$表示局部世界坐标系与ENU坐标系间的偏航角偏移量。

符号定义

本文使用旋转矩阵或四元数表示旋转关系，并采用特定符号约定：坐标系转换关系通过上标标识，向量与矩阵运算遵循右手定则。

数据采集

采用Realsense D435i采集图像与IMU数据，其相机模块输出640×480分辨率灰度图像（30Hz），IMU模块采样率为200Hz。同步搭载Ublox-F9P模块与BT-200天线采集GNSS原始数据（10Hz），并通过4G通信模块（SIMCOM A7680C）接收千寻参考站的差分数据。差分处理由接收机内置算法完成，最终输出包含伪距、多普勒频移等原始观测值及卫星星历数据。

结论

本研究提出了一种专为农业环境设计的紧耦合多传感器融合定位系统，通过因子图优化框架整合视觉、IMU、GNSS伪距、多普勒与时钟因子。针对农业场景特性，我们重点优化了视觉因子处理策略：采用IMU辅助金字塔光流法抑制风扰作物与行人等动态噪声，并在优化过程中剔除远距离特征点的逆深度状态量，有效降低了位姿估计中的平移与尺度误差。实验验证表明，该系统在复杂农田环境中具备亚米级定位能力。