ICRA 2026| 论文评述Kilometer-Scale GNSS-Denied UAV Navigation

原文作者：Michal Werner, David Čapek 等4名 原文链接：https://www.themoonlight.io 雷峰网注：该系统由捷克理工大学（CTU in Prague）著名的多机器人系统小组（MRS）开发。它是针对德国 SPRIN-D Funke 挑战赛（完全自主飞行挑战赛） 专门研发的夺冠方案。比赛要求无人机在没有 GNSS 信号、没有预先构建的稠密地图的情况下，在 25 米以下（AGL）的低空自主飞行 9 公里进行航点导航。 本文介绍了一个为SPRIN-D Funke全自主飞行挑战赛开发的机载无人机（UAV）系统，该系统旨在解决GNSS拒绝环境下长距离导航的难题。在挑战赛中，无人机需要在无GNSS或预先密集建图的情况下，完成9公里长的低空（低于25米AGL）航点导航。该系统通过将LiDAR生成的局部Heightmap与先验地理数据Heightmap进行基于梯度Template matching的匹配，并通过一个聚类粒子滤波器（clustered particle filter）融合Odometry和匹配结果，从而实现了轻量级的漂移校正。该系统在仅CPU的硬件上实时运行，成功完成了跨越城市、森林和开阔地带的公里级飞行，并显著减少了相对于原始Odometry的漂移。 系统架构 (System for GNSS-Denied Autonomous Flight) 该系统集成了感知、定位、规划和控制功能，具体包括： 硬件平台 (Hardware): 基于[19]的UAV平台，配备Livox Mid-360 LiDAR（用于障碍物检测、局部建图和Heightmap生成）、Intel RealSense D435深度相机（用于近距离障碍物感知）、