Xsens Vision Navigator：结合视觉、惯性和GNSS技术，为室内外定位提供全新解决方案
来源：Xsens Technologies
发布时间：2025-06-24
阅读量：2
在现代机器人技术的发展中，定位的精度和稳定性一直是一个重要的研究领域。Xsens Vision Navigator (XVN) 这款传感器结合了视觉、惯性和GNSS技术，为室内外定位提供了全新的解决方案。
GNSS/INS技术的挑战
GNSS（全球导航卫星系统）是一种利用卫星信号实现全球定位的技术，广泛应用于导航和测绘。然而在某些环境下，例如高楼密集的城市、复杂的建筑群或桥梁下，GNSS信号可能被遮挡或干扰，导致定位精度下降甚至完全丢失。在这种情况下单纯依赖GNSS进行定位的系统会面临巨大挑战。
为了应对这些限制，惯性导航系统（INS）应运而生。INS依赖于内部的加速度传感器和陀螺仪，通过测量机器人运动中的加速度和旋转，推算出当前位置。然而INS的一个主要挑战是误差积累问题，在长时间或复杂运动下，INS的定位误差可能会逐渐增大。
视觉惯性导航系统的工作原理
XVN的视觉惯性导航系统通过结合多种传感器，克服了GNSS和INS各自的局限。其工作原理包括以下几个关键组件：
1
加速度传感器和陀螺仪：用于测量机器人在运动过程中的加速度和旋转角度。这些数据为惯性导航提供了基础。
2
两个GNSS接收器：这不仅提高了GNSS数据的获取能力，还能在信号可用时为系统提供高精度的位置和航向参考。
3
单目相机（Mono Camera）：用于捕捉周围环境的视觉信息。通过图像处理技术，系统能够识别环境中的特征点，帮助校正惯性导航中的误差。
4
里程计轮速信息：如果机器人配备了车轮里程计，XVN还可以利用轮速信息，提高定位的精度和稳定性。
通过这些多传感器融合，XVN即使在GNSS信号不足的情况下，依然能够保持较高的定位精度。视觉和惯性数据的有效结合，使系统能够在长时间的运动中持续修正误差，提供稳定可靠的定位服务。
多平台测试和应用
XVN在Clearpath Robotics的不同平台上得到了广泛验证，包括Husky A300和更小的Jackal平台。这些测试不仅验证了XVN的多功能性，也展示了其在不同平台上的适配能力。
在大型平台Husky A300上，XVN利用更大的测绘天线，在GNSS信号完全中断的环境中（例如地下停车场）依然保持高精度的定位。而在更小的Jackal平台上，尽管GNSS天线较小，XVN仍能通过先进的传感器融合技术，维持稳定的定位输出。
在部分GNSS中断的场景下，例如高楼密集的城市区域、大学校园及立交桥附近，XVN在两个平台上的表现同样令人瞩目。它能够准确描绘机器人的运动轨迹，帮助其在复杂环境中保持稳定的导航。
XVN的多平台测试结果证明了其在不同环境中的高适应性和可靠性。无论是在大型平台还是小型平台上，无论是在GNSS完全中断还是部分中断的环境中，XVN都能可靠地进行定位。这种多样性和先进的传感器融合能力，使得XVN成为众多机器人应用场景中的理想选择。我们期待着在未来，XVN能够在更广泛的领域中发挥其卓越的性能，为更多的自动化任务提供支持
免责声明
- 1、本文内容版权归属原作者、原发表出处。若版权所有方对本文的引用持有异议，请联系感算商城（service@gansuan.com），我方将及时处理。
- 2、本文的引用仅供读者交流学习使用，不涉及商业目的。
- 3、本文内容仅代表作者观点，感算商城不对内容的准确性、可靠性或完整性提供明示或暗示的保证。读者阅读本文后做出的决定或行为，是基于自主意愿和独立判断做出的，请读者明确相关结果。
- 4、如需转载本方拥有版权的文章，请联系感算商城（service@gansuan.com）注明“转载原因”。未经允许私自转载感算商城将保留追究其法律责任的权利。