研究方向
可信賴 PNT —— 從 信號 到 狀態
從原始 GNSS 信號處理到完整性感知的自主導航。涵蓋具身智能 PNT 完整鏈路的六大研究方向。
IPNL 建構可信賴的定位、導航與計時系統,涵蓋從接收機端 GNSS 信號處理到完整性感知的自主系統全鏈路。我們研究完整 PNT 鏈 —— 接收機信號處理、城市環境信號退化、3D 環境感知、因子圖優化、多感測器融合、完整性監測 —— 讓機器人、車輛、無人機、智慧型手機和安全關鍵系統不僅知道自己在哪,還能知道這個位置是否可信。
我們終身的技術使命是 面向具身智能的穩健、低成本感測器融合 —— 無人機、地面車輛、下一代移動機器人 —— 用一組本地感測器在開闊天空、城市峽谷、室內、GNSS 拒止環境中無縫運行。
IPNL PNT 技術棧
我們涵蓋完整的從信號到應用的鏈條 —— 從原始 GNSS 信號處理到完整性感知的自主系統:
信號
重要榮譽
- 2023 ION Per Enge 早期成就獎 —— 當年全球唯一獲獎人,亞洲高校第二人
- 2024 NAVIGATION 期刊最高引用論文 —— 因子圖優化用於 GNSS/INS 集成:與擴展卡爾曼濾波器的比較
- IPIN 2024 大會主席(300+ 參會者)
- ION/IAG 亞洲城市峽谷定位導航工作組創始主席(2019 起)
- NAVIGATION 期刊副主編(2022 起);IEEE TAES 副主編(2024 起)
研究方向
環境感知與 3D 地圖輔助 PNT
用 3D 城市模型、LiDAR 地圖、天空可視性、光線追蹤、數位孿生,把城市環境從障礙轉化為導航的先驗資訊。
3D 地圖輔助 GNSS3DMA GNSS3D 城市模型LiDAR 地圖光線追蹤數位孿生天空可視性Skymask 匹配環境感知定位
基於優化的估計與因子圖
因子圖優化作為 GNSS / INS / 載波相位 / 都卜勒 / 地圖 / 感知 / 完整性的統一框架。
因子圖優化FGOGNSS/INSRTKPPP-RTK平滑非線性優化穩健估計感測器融合
完整性、故障偵測與安全可信定位
同時估計狀態與可信度 —— 故障偵測、非高斯過界、保護等級計算、完整性約束優化,服務於安全關鍵自主系統。
導航完整性故障偵測保護等級過界非高斯誤差完整性約束 FGO安全關鍵定位欺騙偵測
面向具身系統的無縫多感測器 PNT
GNSS/INS/LiDAR/相機/UWB/Wi-Fi 緊耦合融合。
多感測器融合GNSS/INSLiDAR 慣性里程計視覺慣性里程計UWBWi-Fi RTT智慧型手機穿戴裝置機器人 / 車輛 / 無人機室內外無縫定位