美国研究人员研发新型地理定位系统BEV-Patch-PF 提升越野导航性能

05 01月 2026

2026-01-05 14:51

在无GPS信号的情况下实现精准导航仍是越野机器人面临的一项重大挑战，而研究人员目前正展示该领域取得的重大突破。据外媒报道，来自德克萨斯大学奥斯汀分校（The University of Texas at Austin）和美国陆军发展司令部研究实验室（DEVCOM Army Research Laboratory）的Dongmyeong Lee、Jesse Quattrociocchi和Christian Ellis，以及来自德克萨斯大学奥斯汀分校和美国陆军发展司令部研究实验室的Rwik Rana和Amanda Adkins，共同提出一种名为BEV-Patch-PF（鸟瞰图-图像块-粒子滤波器，全称Bird’s-Eye View-Patch-Particle Filter）的新型地理定位系统。

该系统无需依赖卫星信号即可实现卓越定位精度。这种创新方法将粒子滤波与学习到的鸟瞰图和航拍特征图相结合，使机器人能够利用机载摄像头和本地航拍图像构建对周围环境的详细理解。研究团队证明，与现有方法相比，BEV-Patch-PF在熟悉的路线和全新的路线上都能将轨迹误差降低七倍，更重要的是，即使在植被茂密、阴影重重、GPS信号不稳定的复杂越野环境中也能保持定位精度，从而为稳健的实时机器人部署铺平道路。