GraphGNSSLib 是一个开源 C/C++ 平台,用于基于因子图优化 (FGO) 的 GNSS 定位、RTK 与 GNSS/INS 研究。它把原始 GNSS 数据(伪距、多普勒、载波相位、整周模糊度解算)连接到非线性优化,以及基于 ROS 的机器人系统。
为什么重要。 GraphGNSSLib 给导航与机器人研究人员一条从 GNSS 测量到现代优化估计的实用桥梁,用一个能融合异质测量、更灵活处理离群值、跨时间推理的统一框架,替代经典 EKF 管线。
产出。 GitHub 仓库、代码示例、ROS 演示、与 UrbanNav 的集成,以及奠基性论文 Factor Graph Optimization for GNSS/INS Integration: A Comparison with the Extended Kalman Filter(Wen, Pfeifer, Bai, Hsu)—— 2024 年 NAVIGATION 期刊最高引用论文奖。
起止: 2020