Navigation by Skylight Polarization via Rayleigh Model Optimization on a Road Vehicle

arXiv:2610.20797v1 公告类型：新

摘要：可靠的绝对航向估计对道路车辆导航至关重要，尤其是在磁、惯性或GNSS参考退化的情况下。本文提出一种天空光偏振导航方法，通过针对分焦平面偏振相机的测量值全局优化Rayleigh天空模型来估计车辆航向。所提出的框架结合了针孔相机模型、单次散射Rayleigh偏振模型和太阳位置算法，为候选车辆状态合成预期的全图像偏振角分布。偏振度加权的均方根误差目标函数比较测量与模拟的偏振模式，使估计器能够利用所有可用的天空信息，同时衰减由云、建筑物、植被和其他去偏振遮挡引起的低置信度像素。实验评估使用三条城市道路车辆轨迹进行，这些轨迹由车顶安装的偏振相机和高精度双天线GNSS/INS参考系统采集。结果显示，所有轨迹的RMS偏航误差均达到亚度级，范围为$0.718^{\circ}$至$0.889^{\circ}$。与具有代表性的基于特征和基于模型的偏振导航方法相比，所提方法将RMS航向误差最多降低87%，并表现出对部分天空遮挡的更强鲁棒性。