FusionCore

FusionCore 是一款生产级的 ROS 2 传感器融合库，专为机器人定位与导航设计。它运行一个 22 状态的无迹卡尔曼滤波器（UKF），融合 GPS、IMU 和 轮式里程计 数据，具备自适应噪声估计功能，无需手动调整 Q 矩阵。同时，它采用马氏距离进行异常值剔除，有效应对 GPS 跳变和 IMU 异常，并原生支持 ECEF 坐标系下的 GPS 处理，确保在任何尺度下都能稳定工作。

核心功能

• 22 状态 UKF 融合：将 GPS、IMU 和轮式里程计数据深度融合，提供高精度、鲁棒的位姿估计。
• 自适应噪声估计：自动调整滤波器噪声参数，省去繁琐的手动调参过程。
• 异常值剔除：基于马氏距离的检测机制，有效过滤 GPS 尖峰和 IMU 异常数据。
• ECEF 原生 GPS 处理：直接在地心地固坐标系下处理 GPS 数据，避免投影转换带来的误差。

主要特性

• 零手动调参：自适应噪声估计让用户无需手动调整 Q 矩阵，降低使用门槛。
• 高精度：在 NCLT 户外驾驶数据集上，与 robot_localization 相比，FusionCore 在 6 个序列中的 5 个上表现更优，ATE 降低最多 4 倍。
• 生产级可靠：代码质量高，适用于实际机器人部署。
• 开源许可：采用 Apache 2.0 协议，可自由使用和修改。

适用场景

FusionCore 特别适用于户外移动机器人、自动驾驶车辆、无人机等需要高精度定位的应用。无论是城市道路、越野环境还是大规模场景，它都能提供稳定可靠的传感器融合结果。