A Multi-source Fusion Robot Localization Method for Complex Indoor Degraded Scenarios

CHEN Ruizhi; WU Yuan; LI Wei; MA Ran; CHEN Liang

doi:10.13203/j.whugis20260352

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A Multi-source Fusion Robot Localization Method for Complex Indoor Degraded Scenarios

Cartography and GIS | 更新时间：2026-11-05

- A Multi-source Fusion Robot Localization Method for Complex Indoor Degraded Scenarios
- Geomatics and Information Science of Wuhan University Vol. 51, Issue 10, Pages: 2196-2205(2026)
- 作者机构：
  
  1.香港中文大学（深圳）人工智能学院，广东深圳，518172
  2.香港中文大学（深圳）数据科学学院，广东深圳，518172
  3.中煤科工集团重庆研究院有限公司，重庆，400039
  4.煤矿灾害防控全国重点实验室，重庆，400030
  5.广州南方测绘科技股份有限公司，广东广州，510000
  6.武汉大学测绘遥感信息工程全国重点实验室，湖北武汉，430079
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13203/j.whugis20260352
  CLC： P228
- Received：18 September 2026，
  
  Published：05 October 2026
- 稿件说明：
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陈锐志,吴源,李维，等.面向复杂室内退化场景的多源融合机器人定位方法[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(10):2196-2205.

CHEN Ruizhi,WU Yuan,LI Wei,et al.A Multi-source Fusion Robot Localization Method for Complex Indoor Degraded Scenarios[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(10):2196-2205.
陈锐志,吴源,李维，等.面向复杂室内退化场景的多源融合机器人定位方法[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(10):2196-2205. DOI：10.13203/j.whugis20260352

CHEN Ruizhi,WU Yuan,LI Wei,et al.A Multi-source Fusion Robot Localization Method for Complex Indoor Degraded Scenarios[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(10):2196-2205. DOI：10.13203/j.whugis20260352

摘要

针对复杂室内环境中单一传感器定位易失效、信号退化与地图特征不足等问题，提出了一套面向复杂场景的多源融合机器人定位方法。构建了融合里程计、音频测距与单线激光雷达点云匹配的机器人定位系统。通过解耦实时位姿输出与准静态参数标定的动态在线标定框架，规避传统滤波方法中时间延迟和参数耦合导致的位姿投影误差与标定发散；同时引入鲁棒损失函数构建自适应加权音频定位算法，有效抑制多径和非视距误差。在机器人定位框架中利用滑窗优化与粒子滤波实现里程计、音频测距和激光雷达地图匹配的稳健融合，有效提升了在特征退化和局部盲区下的连续性和鲁棒性。实验表明，所提方法在复杂室内环境下可实现稳定、连续且高精度的机器人自定位，为低成本移动平台在真实场景中的高可用导航提供了有效方案。

Abstract

Objectives

Multi-sensor fusion localization is widely used in indoor robot navigation. To overcome the brittleness of single-sensor localization in complex indoor environments with severe signal degradation and weak map features

this study designs a unified multi-source fusion localization framework.

Methods

A robot localization system is constructed by integrating three complementary modalities: wheel/inertial measurement unit odometry

acoustic ranging

and single-line light detection and ranging (LiDAR) scan matching. A dynamic online calibration framework is proposed to decouple real-time pose output from quasi-static parameter estimation

which avoids the time-delay-induced projection errors and the divergence of coupled filtering that are common in classical approaches. A robust-loss-based adaptive weighted acoustic localization module is then embedded to suppress multipath and non-line-of-sight errors. On top of these modules

a particle-filter-based fusion algorithm with sliding-window optimization is built to fuse odometry

acoustic range and LiDAR map matching with adaptively determined observation confidence.

Results

Experiments in long corridors

weak-feature regions

occluded zones and acoustic-degraded areas show that the proposed system significantly reduces long-term drift and abnormal jumps compared with odometry-only and acoustic-ranging-only localization methods.

Conclusions

The proposed multi-source fusion scheme achieves stable

continuous and high-precision robot self-localization in complex indoor environments

and offers an effective solution for high-availability navigation on low-cost mobile platforms.

关键词

Keywords

references

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