全源导航——国家综合定位导航授时（PNT）体系下的用户侧框架

■ 文/裴 凌

在国家综合定位导航授时体系泛在的信号源覆盖之下，高可靠、高可信的用户终端需要具有更加灵活和智能的导航架构。

2020年7月31日，中国北斗三号全球卫星导航系统正式开通，这标志着北斗事业进入全球服务新时代，未来中国将建成更加泛在、更加融合、更加智能的国家综合定位导航授时（PNT）体系。所有的全球导航卫星系统（GNSS），包括北斗卫星导航系统、全球定位系统（GPS）在内，都具有天然的脆弱性，即无线电信号弱、穿透力差、易受干扰，在深空、水下、地下、室内等特别地形环境以及复杂电磁环境下的应用能力不足。因此，全球卫星导航系统并不能满足所有用户的定位导航需求，用户在不同的应用场合需要不同的定位手段以满足自身的导航需求。针对北斗等卫星导航系统的脆弱性、盲区以及单一PNT 技术的不足，国家提出建设以北斗为核心、多源互补与信息融合的国家综合PNT 体系。在国家综合PNT 体系泛在的信号源覆盖之下，高可靠、高可信的用户终端需要具有更加灵活和智能的导航架构。

导航定位技术国内外研究进展

导航定位技术在最近20年得到迅猛发展，以卫星导航、惯性导航、地形辅助导航、天文导航、组合导航等为代表的导航方式把导航定位技术的发展不断推向新的高度。当然，在实际应用中新的问题与挑战也在大量涌现，用户对下一代的导航定位技术提出了新的要求，即在任意环境、任意时刻、任意平台都能具备可靠的导航能力。为此，美国国防部提出了一种融合一切可用的信号源，进行高可靠性、高可用性导航定位的新一代导航系统——全源融合定位导航系统（All Source Positioning and Navigation，ASPN）。ASPN 作为国家综合PNT 体系的关键技术，我国在“十三五”期间启动了相关的研究。

如何充分利用不同模态的传感器、敏感器、信号源进行更具有韧性的导航定位？国内外相关研究包括信号机会导航、环境感知的自适应导航定位、全源融合定位导航等几个方向。

信号机会（Signal of opportunity，SOP），亦称随机信号导航技术，是利用几百个不同的已有信号进行准确定位的技术。信号机会不局限于卫星导航信号，还包括无线通信信号，如Wi-Fi、蓝牙、数字电视、移动通信、电台广播以及空中交通管制等信号。从广义上说，光信号、声音信号、磁场信号等都是潜在的信号机会。

英国伦敦大学学院的研究人员提出鲁棒的情境自适应多源融合导航，目标是利用低成本的实时定位解决方案，实现无论何时何地3 m 以内的定位精度。为实现该目标，研究人员设计了一种情境自适应导航系统架构，该系统基于环境感知的系统集成策略，融合了相机、惯性器件、GNSS 以及其他无线信号实现高可用性的导航定位，并对系统的完整性进行监测。

美国俄亥俄州立大学以及空军技术学院的研究人员在全源融合定位导航项目中开发了一个测试床，实现了多种传感器集成、数据采集、真实轨迹生产、传感器数据处理、扩展卡尔曼滤波等功能，并为全源导航提供用于架构设计和算法验证的原始数据。来自美国麻省理工学院、佐治亚理工学院、卡内基梅隆大学的研究团队,以及国内大量研究团队采用同步定位与建图（SLAM）的思路，为地面无人系统开发了全源融合定位导航算法。主要架构分为两个部分：前端的视觉特征/点云提取与位姿估计以及后端的位姿优化。后端优化具有两种技术路线：一种是滤波，另一种是优化。除此之外，后端优化的过程还承担着对已知环境的识别与检测，也就是回环检测。代表性系 统 有VINS、OKVIS 和ORB-SLAM3、LOAM、LINS和LIO-SAM 等。

从载体平台的角度看，越来越多的无人系统开始采用标准化、即插即用的平台化通用组合导航框架。例如，大疆、拓攻、Pixhawk 等无人机飞控系统，思岚科技SLAM-Cube 机器人导航套件，百度Apollo 无人驾驶平台等，都采用了通用化的导航平台设计，使系统能够快速适应不同载体平台与感知系统配置的需求。

针对不同的应用场景、不同的载体、不同的精度要求如何选择导航组件、统一数据标准、融合导航信息，目前国内外的研究都不够深入，这也是国家综合PNT 体系需要解决的关键问题。在国家综合PNT 体系中，全源导航可以被视作用户侧的一个子体系框架，并具备以下能力：多种异构异质传感器/信号源的即插即用能力；环境感知和载体运动感知能力；传感器/信号源的在线优化选择能力；多源融合导航滤波能力；场景自适应的导航定位能力。同时，全源导航也是一种设计依据：面向导航任务、平台、场景的最优化设计依据；导航系统传感器/信号源配置依据；导航系统算法选择依据。

全源导航关键技术

全源导航关键技术包括即插即用终端体系结构、环境与载体行为感知、全源导航融合算法等几个方面。

●即插即用终端体系结构

（1）不同类型导航源导航信号特征抽象与标准化表达设计

针对全源融合导航定位算法中所需的位置、姿态、时间、航向、速度等观测量输入，筛选国家综合PNT 体系中各种可用于导航的传感器与信号源，梳理其工作原理和适应工作环境，研究其功能特征和性能指标，并对信号特征进行抽象，基于统一的时空基准，进行标准化方式表达。

（2）即插即用的信号通信机制设计

设计全源定位导航终端中各类传感器、滤波器、功能处理单元之间高效灵活的数据交互机制，通过设计合理的消息传递机制，降低系统数据之间的耦合程度，从而在数据交互层面达到即插即用的效果。

（3）功能模块设计

针对全源定位导航终端的需求，设计传感器数据预处理模块、环境感知模块、载体行为感知模块、全源融合滤波模块、系统控制模块、时间同步模块等功能模块，通过即插即用通信机制形成全源定位导航终端系统体系架构，支持应用场景分类、环境识别（工作环境、载体环境）以及导航融合方式切换的应用策略。

●环境与载体行为感知

环境与载体平台运动状态的不同在两个方面影响整个导航系统中传感器的配置与算法的选择。一是环境特性，诸如基于计算机视觉的图像定位，不同的应用环境对算法的特征选择会产生很大的区别；二是载体行为特性，载体的运动状态会影响传感器的定位结果，如较快的载体运动会使相机采集的图像模糊，导致定位失败。这两个特征会影响传感器信号的可用性。例如，卫星导航信号在室外大多数环境下是可以作为信号源的，但在室内环境甚至地下隧道等环境则完全失效。

导航系统要想能够合理地融合利用各种传感器，需要具有情境自适应性。这就需要对场景的三维结构以及环境中光、电、声、磁、风、温等物理特性进行研究，对传感器观测受环境特性的影响进行分析，并进行场景的物理空间分类定义和场景的环境变量分类定义，开发研制场景感知与识别相关算法，基于场景识别的结果实现在任意时刻满足系统约束条件和精度需求的最佳导航组件融合方案。

融合导航发展趋势

●全源导航融合算法

目前，对于多源信号的融合方法有很多，一般都是针对特定的传感器组合。全源导航目的是实现多种传感器的自动融合，其中包括根据不同的场景进行传感器的自动选择、传感器的即插即用、传感器的失效切换。实现这些功能，都要求融合滤波算法有较高的自适应和鲁棒性，在使用数目众多的传感器的同时，也不能额外地增加算法运行的复杂度。在这种需求下，全源导航系统需要对传感器信号建模处理，对导航信息进行抽象，设计一种集成传感器误差模型、环境感知模型、载体运动模型（3M-based），具有自适应性、鲁棒性、高效性的融合滤波/优化算法。

未来的趋势

定位导航技术从指南针、天文信息、卫星、惯性等单一的信源开始，随着惯性与卫星导航技术的成熟，这两种技术的松组合、紧组合、超紧组合等组合导航技术迅速发展。考虑到卫星导航的脆弱性以及惯性导航的漂移问题，其他传感器如视觉、激光、里程计等开始被引入组合导航系统中，形成多源融合的导航系统。随着传感器技术的迅速发展，导航场景的日益复杂、导航平台的算力提高、能够实现快速场景切换，软硬即插即用的全源融合导航开始被研究与关注，重点解决全源导航体系框架与接口标准等问题。融合导航是全源导航的一种具体实现，组合导航是融合导航的一个特例，通常指的是卫星/惯性的组合导航。

深度学习快速崛起，在计算机视觉等领域已经体现出其强大的潜力，多模态感知技术能够充分挖掘和利用不同特性的信号，实现信息的互补或增强，完成对场景的更多维度、更加全面、更加深入的描述。定位导航本身是一个不断探索环境、理解环境、自我定位、规划导航的过程，深度学习对环境感知和定位导航等环节都具有非常重要的作用，通过深度融合挖掘不同模态的数据，可实现信息更加深入、全面的利用，提升恶劣环境中导航系统的坚韧性。

虚拟现实、增强现实、混合现实、数字孪生等技术的发展，在数字世界中克隆一个真实世界，并且将数字世界与现实世界映射关联，交互操作，类似技术已经在智能制造、无人驾驶等领域展现强大的效率。利用混合现实技术可以有效解决多源导航系统在复杂场景中的适应性问题，集成虚拟场景、虚拟传感器、真实采集数据、真实硬件设备，构建混合现实的仿真测试平台，形成特殊场景与极端环境中载体平台定位导航验证评估能力，将为多源导航仿真提供全新的技术途径。

未来所有的定位导航模块都采用复杂的全源导航架构，接入大量信号源，从成本、功耗、算力等各方面看都是不现实的。群体智能或者协同导航可以在单一导航模块出现部分能力不足时，利用信号和数据共享的方式，在云平台上实现宏观层面上的分布式全源导航。