2023年5月23日，武漢大學衛星導航定位技術研究中心多源智能導航實驗室(i2Nav)碩士學位論文答辯在星湖實驗大樓14樓會議室順利舉行。本次答辯的六位同學分別是王立強、張再興、戴雨杭、李思琪、史金威、劉山，論文選題既包括面向機器人多源融合算法的新探索，也有慣性測量領域和車載組合導航的新拓展，還涉及GNSS/INS深組合接收機的新研究。

邀請的答辯評委分別是武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室的李必軍教授、王磊副研究員，電子信息學院的余磊副教授，衛星導航定位技術研究中心的郭文飛副教授、唐健副教授。評委們對學生的論文和答辯進行了客觀準確的評價，提問全面深刻，現場討論熱烈。

    王立強同學的論文題目是《輪式機器人運動增強的視覺/慣性/GNSS融合導航算法研究》。論文面向輪式機器人在復雜場景下的實時、連續的高精度定位需求，設計并實現了基于MSCKF的視覺/慣性/ODO/GNSS融合導航算法，其中包括設計了運動約束增強的視覺/慣性動態初始化算法，研究了ODO增量測量模型的精度和魯棒性[1]，以及提出的先驗信息增強的特征點提取算法和增強定位實時性的特征點篩選算法。

張再興同學的論文題目是《基于輪式機器人的LiDAR/IMU/GNSS融合定位算法研究》。論文面向帶有全輪轉向能力的輪式機器人的高精度定位需求，設計并開發了LiDAR/IMU/輪速計/GNSS融合定位算法與軟件，其中包括設計了面向全輪轉向運動模型的IMU/輪速計預積分算法，提升了全輪轉向機器人定位精度[2]；提出了“面-面”特征匹配的LiDAR/IMU緊耦合算法并推導了LiDAR觀測自適應協方差，提升了緊耦合的定位和姿態精度。

    戴雨杭同學的論文題目是《道路語義增強GNSS/INS的車載多源融合定位方法研究》。論文面向車載多源信息融合導航方法開展深入研究，提出了基于CART-Bagging的GNSS質量控制方法[3]，有效提升了GNSS估計精度與實際誤差的一致性和GNSS/INS組合導航定位精度；設計了車道線、桿等道路語義信息增強的融合定位方法，并開發了高魯棒的GNSS/INS/VMM/道路語義融合定位軟件，在復雜城市場景下達到分米級的平面定位精度。

李思琪同學[4]的論文題目是《基于圖優化的地下管線慣性組合定位算法研究》。論文面向地下管線定位需求，設計了顧及精準重訪檢測和重訪修正的INS、里程計、NHC和兩端控制點位置修正的多源融合全局圖優化算法，解決了當前管線測量濾波平滑算法難以有效利用往返測量“重訪約束”的問題，提升了測量精度和效率；此外在衛星定位信號缺失和控制點不足的挑戰工況下，提出了基于軌跡相似性原理的管道MEMS INS航向初始化方法，提高了航向初始對準精度。

    史金威同學的論文題目是《城市車載多路徑環境MEMS慣導輔助GNSS信號穩健跟蹤技術》。論文針對城市多路徑環境中GNSS信號跟蹤性能差，無法提供連續精確觀測的問題開展深入研究，提出了位置輔助的GNSS偽碼跟蹤環，結構和計算量相比標量環沒有明顯變化，性能和矢量環相當[5]；設計了基于MEMS慣導輔助長時相干積分的載波頻率跟蹤環以及多徑檢測方法，提高了城市復雜環境GNSS觀測和定位的精度及可用性。

劉山同學的論文題目是《快速初始化的載波相位矢量深組合技術研究》。論文面向載波相位矢量深組合中的關鍵問題開展深入研究，提出了基于GNSS載波相位增量與慣導遞推軌跡匹配的航向快速準確初始化方法[6]，提高了航向初始化的精度和效率；提出了一種基于GNSS RTK/INS的載波相位矢量深組合跟蹤方法，提高了信號衰弱、遮擋環境GNSS載波相位觀測質量和精密定位的連續性。

上述六位同學的研究工作獲得了答辯專家的一致認可，均順利通過了碩士學位論文答辯。他們美好而充實的碩士生活即將畫上圓滿句號，其中一位同學留在實驗室讀博深造，五位同學將走上工作崗位，在國企和互聯網大廠繼續開展相關領域的研發工作。祝讀博的同學更上一層樓，祝工作的同學前程似錦，祝所有六位同學在新的人生旅程中從容前行，幸?？鞓?！

前路漫漫，任重道遠，不忘初心，克難奮進！

本次答辯學生相關研究成果如下，可在團隊網站(i2nav.cn)的“研究成果-學術論文”列表中下載（Link）。

[1] L. Wang, X. Niu, T. Zhang, H. Tang, and Q. Chen, “Accuracy and robustness of ODO/NHC measurement models for wheeled robot positioning,” Measurement, vol. 201, p. 111720, Sep. 2022, doi: 10.1016/j.measurement.2022.111720.

[2] Z. Zhang, X. Niu, H. Tang, Q. Chen, and T. Zhang, “GNSS/INS/ODO/wheel angle integrated navigation algorithm for an all-wheel steering robot,” Meas. Sci. Technol., vol. 32, no. 11, p. 115122, Nov. 2021, doi: 10.1088/1361-6501/ac17fb.

[3] X. Niu, Y. Dai, T. Liu, Q. Chen, and Q. Zhang, “Feature-based GNSS positioning error consistency optimization for GNSS/INS integrated system,” GPS Solut, vol. 27, no. 2, p. 89, Apr. 2023, doi: 10.1007/s10291-023-01421-9.

[4] S. Li, Q. Chen, X. Niu, and J. Fan, “A trajectory similarity-based method to evaluate GNSS kinematic precise positioning performance with a case study,” Meas. Sci. Technol., vol. 34, no. 1, p. 015014, Jan. 2023, doi: 10.1088/1361-6501/ac8db0.

[5]T. Zhang, J. Shi, T. Lin, X. Feng, and X. Niu, “GNSS position-aided delay-locked loops for accurate urban navigation,” GPS Solut, vol. 27, no. 3, p. 127, Jul. 2023, doi: 10.1007/s10291-023-01452-2.

[6] T. Zhang, S. Liu, Q. Chen, X. Feng, and X. Niu, “Carrier-Phase-Based Initial Heading Alignment for Land Vehicular MEMS GNSS/INS Navigation System,” IEEE Trans. Instrum. Meas., vol. 71, pp. 1–13, 2022, doi: 10.1109/TIM.2022.3208646.