rpng/MINS

解決的問題

MINS 解決了將相機、LiDAR、GNSS、輪式編碼器與 IMU 等多個非同步感測器的資料融合為單一、穩健的導航系統所面臨的困難。它克服了高計算複雜性與對精確感測器內校準的需求等常見挑戰，為機器人提供精確的定位。

工作原理

採用基於濾波的方法融合五種不同的感測模態。系統使用動態克隆策略與高階狀態流形插值，在維持輕量級估計效能的同時確保一致性。同時，它還對所有車載感測器進行線上校準，以確保它們在即時運作中準確協同工作。

適用對象

本專案專為需要在多種感測器組合（例如 VINS、LiDAR-IMU 或完整多感測器套件）下實現高精度定位的機器人研究人員與工程師設計，用於開發自主系統。

主要亮點

• 靈活的感測器融合：支援 IMU、輪式編碼器、相機、LiDAR 與 GNSS 的任意組合。
• 線上校準：在運作過程中自動校準車載感測器。
• 輕量級效能：透過動態克隆與流形插值降低計算負載。
• 全面的工具鏈：包含多感測器模擬工具箱與用於分析精度、時間與一致性的評估套件。