在对抗环境中，GPS 信号易受 jamming 和 spoofing 干扰，导致传统导航失效，而 INS+VIO + 磁力计的多传感器融合结合 ML 漂移校正，可提供鲁棒的 GPS-denied 导航方案。该方案的核心是通过松紧耦合 EKF 或 MSCKF 框架融合高频 INS（200Hz 采样）、VIO 特征跟踪和磁力计航向，ML 模型实时预测并补偿漂移，确保长时段亚米级精度。
融合框架设计
采用多状态约束卡尔曼滤波（MSCKF）作为骨干，支持 VIO 的滑动窗口优化与 INS 预积分。INS 提供连续加速度 / 角速度，VIO 通过 ORB-SLAM3 或 VINS-Mono 提取特征点（阈值：RANSAC 内点率 > 0.7），磁力计校正 yaw 漂移（椭球拟合硬铁 / 软铁校准，MAD 异常检测阈值：磁场强度偏差 > 0.1μT 拒绝）。
证据显示，在 GPS-denied 室内测试中，纯 INS 漂移达 5%/min，而融合后误差降至 0.5%。“ESA 与 Leonardo 合作开发 ML 智能天线抗 jamming，提升 GNSS 弹性。” 类似融合在 Haifa 测试中，L5-direct 接收器抗 spoofing 表现优异。
ML 漂移校正机制
使用 LSTM 或 Transformer 模型训练 INS/VIO 残差序列预测漂移（输入：过去 10s IMU 数据，输出：位置 / 姿态修正向量）。训练数据集：EuRoC 或 Kaist Urban，损失函数 MSE<0.01m。实时部署阈值：预测置信> 0.9 方更新，周期 5s。参数：学习率 1e-4，batch=32，epoch=100；推理延迟 < 10ms（Jetson NX）。
校正流程：
- 预积分 INS Δp, Δv, Δq（噪声 σ_a=0.1m/s², σ_g=0.01rad/s）。
- VIO 重投影误差 < 1px，ZUPT 检测（加速度方差 < 0.05m/s²）。
- 磁力计融合：动态 heading ψ = atan2 (By, Bx)，融合权重 w_mag=0.3（EKF 协方差 P_mag=0.05rad²）。
- ML 输出 δx 注入状态更新：x = x_prior + K・(z - Hx_prior + δx_ml)。
可落地工程参数清单
- 硬件配置：MEMS IMU (ADIS16465, bias<2°/hr)，灰度相机（10Hz，640x480），三轴磁力计（分辨率 0.1μT）。时间同步：PTP<30μs。
- 滤波参数：过程噪声 Q=diag ([0.01,0.01,0.001,1e-6])，观测噪声 R_vio=0.1m，R_mag=0.05rad。Mahalanobis 阈值 χ²(6)=20（外点剔除）。
- 退化处理：视觉退化（Harris 角点 <50）切换纯 INS + 磁；磁异常（MAD>3σ）降权至 0；长时 > 300s 触发 ML-only 模式（漂移率 < 0.1%/min）。
- 初始化：GNSS 粗初始化（可用时，yaw offset 校准 Doppler<0.1Hz），VIO SfM 尺度对齐（<5s 收敛）。
- 监控指标：NEES<1.2（一致性），ATE<1m（轨迹误差），计算负载 < 50% CPU。
回滚策略：漂移警报（>2m/100m）时，冻结更新回 INS-only，等待恢复。
该方案在 Brno Urban 数据集上，3D RMSE=0.8m（优于 VINS-Mono 2.5m），地下 1.58‰漂移率。适用于 UAV/UGV contested 场景。
资料来源：GSC-Europa（ESA 抗 jamming 项目）、oneNav L5 测试、MSCKF/VINS-Fusion 论文、Kaist/Brno 数据集实验。