rpng/MINS

解决的问题

MINS 解决了将摄像头、LiDAR、GNSS、轮式编码器和 IMU 等多个异步传感器的数据融合为单一、稳健的导航系统所面临的困难。它克服了高计算复杂性和对精确的传感器内校准的依赖等常见挑战，为机器人提供准确的定位。

工作原理

采用基于滤波的方法融合五种不同的传感模态。系统使用动态克隆策略和高阶状态流形插值，在保持轻量级估计性能的同时确保一致性。同时，它还对所有车载传感器进行在线校准，以确保它们在实时运行中准确协同工作。

适用对象

本项目专为需要在多种传感器组合（如 VINS、LiDAR-IMU 或完整多传感器套件）下实现高精度定位的机器人研究人员和工程师设计，用于开发自主系统。

主要亮点

• 灵活的传感器融合：支持 IMU、轮式编码器、摄像头、LiDAR 和 GNSS 的任意组合。
• 在线校准：在运行过程中自动校准车载传感器。
• 轻量级性能：通过动态克隆和流形插值降低计算负载。
• 全面的工具链：包含多传感器仿真工具箱和用于分析精度、时间性能与一致性的评估套件。