祝贺i2Nav实验室唐海亮、王琰同学顺利通过博士论文答辩

发布时间:[2023-11-27] 来源:[王立强 牛小骥 张提升 旷俭] 点击量:[1360]


    2023年11月27日,武汉大学卫星导航定位技术研究中心多源智能导航研究所的唐海亮和王琰同学的博士学位论文答辩会在星湖实验大楼15楼光庭会议室顺利召开。

    答辩会邀请了浙江大学计算机科学与技术学院的章国锋教授担任答辩委员会主席,邀请的答辩委员有华中科技大学人工智能与自动化学院的陶文兵教授、中国科学院空间信息创新研究院的魏东岩研究员、武汉大学测绘学院的王甫红教授、以及武汉大学卫星导航定位技术研究中心的楼益栋教授。

    唐海亮的博士论文题目是《面向未知复杂环境的固态LiDAR/视觉/惯性(LiDAR-Visual-Inertial,LVI)紧耦合导航技术研究》,论文针对智能无人系统的实时精确导航定位需求,开展了基于低成本导航传感器的导航技术研究。研究成果包括:1)提出了一种惯导增强的固态LiDAR/视觉帧间数据关联算法,提升了动态复杂环境下帧间数据关联的连续性和可靠性;2)提出了一种基于帧间数据关联的LVI紧耦合导航算法,实现了具有状态估计一致性的递推导航,在退化场景中仍实现了较高的鲁棒性;3)提出了一种具有纯位姿光束法平差(Pose-only BA)统一形式的LVI紧耦合导航算法,实现了更精确、更高效的导航状态估计。最后,进一步引入GNSS和轮式里程计,研制了多源融合导航轮式机器人系统,实现了复杂环境且无图条件下连续、可靠、精确的实时导航定位。研究成果将促进低成本无人系统实时精准导航定位技术的研究和应用。


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实时精准多源融合导航软件流程图


    王琰的博士论文题目是《基于智能手机的室内磁场地图众包构建方法研究》,论文面向大众室内定位对广域磁场匹配技术的迫切需求,聚焦磁场地图的低成本构建难题,开展了以下研究工作:1)提出了一种融合全局磁场向量的轻量级Neural PDR算法,提升了智能手机用户的相对轨迹估计精度,并降低了算法的计算量,保障了磁场地图众包构建方案的前提条件;2)提出了一种基于行人手机众包数据的高效率、高可靠磁场地图构建算法,大幅度提升了磁场地图众包方法对单条数据持续时间短、手机握持方式复杂多变等手机众包数据的适应性;3)设计了一套联合行人和车辆众包数据的磁场栅格地图众包构建方案,解决了典型室内多楼层场景下(例如地下停车场)三维磁场地图自动构建问题。该方案基于车辆数据(车辆航位推算精度高但车辆轨迹稀疏)与行人数据(Neural PDR精度低但行人轨迹稠密)的互补特性,利用同一空间下观测的相同磁场特征构建车辆与行人轨迹的关联,并通过两步法全局轨迹联合优化,实现了室内多楼层停车场场景下栅格磁场地图众包构建。研究成果能够为大规模室内磁场地图众包构建提供可行的方案参考,有助于推动室内磁场定位在真实场景中的广泛应用。


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行人磁场地图众包构建算法流程


    唐海亮和王琰同学论文的研究工作获得了答辩委员会的一致认可和充分肯定,顺利通过了博士学位论文答辩。

博士学习过程是一场智力、体力和心态的潜心修行,博士之博在于拼搏,在于厚积薄发。唐海亮和王琰博士算法功底扎实,动手能力强,科研作风硬朗,敢啃硬骨头,是我们学习的榜样。

两位博士均将开展博士后研究,走学术道路。祝他们不忘初心,砥砺前行,取得更加丰硕的研究成果!

 

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唐海亮博士与答辩专家、导师合影


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王琰博士与答辩专家、导师合影


    两位博士的相关研究成果如下,相关论文可以在团队网站(i2nav.cn)的“研究成果-学术论文”列表中下载(Link)。


唐海亮博士相关研究成果:

[1] Tang Haliang, Zhang Tisheng, Niu Xiaoji, et al. FF-LINS: A Consistent Frame-to-Frame Solid-

State-LiDAR-Inertial State Estimator[J]. IEEE Robotics and Automation Letters, 2023.

[2] Tang Haliang, Niu Xiaoji, Zhang Tisheng, et al.  LE-VINS: A Robust Solid-State-LiDAR-Enhanced Visual-Inertial Navigation System for Low-Speed Robots[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2023, 72: 1-13.

[3] Niu Xiaoji, Tang Haliang, Zhang Tisheng, et al.  IC-GVINS: A Robust, Real-Time, INS-Centric GNSS-Visual-Inertial Navigation System[J]. IEEE Robotics and Automation Letters, 2023, 8(1): 216-223.

[4] Tang Haliang, Zhang Tisheng, Niu Xiaoji, et al.   Impact of the Earth Rotation Compensation on MEMS-IMU Preintegration of Factor Graph Optimization[J]. IEEE Sensors Journal, 2022, 22(17): 17194-17204.

[5] Tang Haliang, Niu Xiaoji, Zhang Tisheng, et al.  OdoNet: Untethered Speed Aiding for Vehicle Navigation Without Hardware Wheeled Odometer[J]. IEEE Sensors Journal, 2022, 22(12): 12197-12208.

[6] Tang Haliang, Niu Xiaoji, Zhang Tisheng, et al.   PO-VINS: An Efficient Pose-Only LiDAR-Enhanced Visual-Inertial State Estimator[J]. arXiv, 2023.


王琰博士相关研究成果:

[1] Wang Y, Kuang J, Liu T, et al. CrowdMagMap: Crowdsourcing based Magnetic Map Construction for Shopping Mall[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2023.

[2] Wang Y, Kuang J, Niu X, et al. LLIO: Lightweight learned inertial odometer[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2022, 10(3): 2508-2518.

[3] Wang Y, Kuang J, Li Y, et al. Magnetic field-enhanced learning-based inertial odometry for indoor pedestrian[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2022, 71: 1-13.

[4] Xiaoji N, Yan W, Jian K. A pedestrian POS for indoor Mobile Mapping System based on foot-mounted visual-inertial sensors[J]. Measurement, 2022, 199: 111559.


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