萨里大学发布 PEnG：不用 GPS，靠普通单目相机实现 22 米定位

PEnG（Pose-Enhanced Geo-Localisation）是一个完全不依赖 GPS 卫星信号的开源视觉定位系统，专门解决高楼密集的城市中心、隧道或信号盲区内的定位难题。它通过把俯瞰卫星图与地面设备采集的街景画面进行特征匹配，直接计算出设备当前所处的精确坐标和朝向角度。

它是怎么定位的

系统的定位流程分为两个步骤。它首先在街景图像中快速圈定大致的候选区域，完成粗定位；接着利用相对姿态估计技术，反向推算出相机的拍摄方向与具体倾角，从而把坐标精确对齐。

这套系统最实用的地方在于硬件门槛极低。它不需要搭载昂贵的激光雷达，也不依赖多传感器阵列，只要依靠最普通的车载单目相机，就能跑通整套定位流程。

在复杂的城市道路测试中，传统视觉方案往往会出现高达 734 米的漂移误差，而 PEnG 直接将误差范围缩小到了 22 米，把定位偏差压缩了近 40 倍。

开源状态与落地进展

该项目由英国萨里大学团队研发，完整的研究论文已经发表在《IEEE Robotics and Automation Letters》期刊上。

为了推动这一技术在机器人领域的普及，团队已经将研究成果开源，全球开发者可以直接获取代码进行二次开发。目前研究人员正在推进能够应对实际复杂路况的工程原型车测试。

为什么重要

对于从事低速配送车、无人机或自动驾驶导航开发的工程师来说，PEnG 提供了一条极具性价比的无 GPS 导航路线。以往解决高楼峡谷信号遮挡，通常需要依赖昂贵的高精地图和多线激光雷达融合，PEnG 证明了现成卫星图搭配廉价单目相机也能把位置圈定在实用范围。

不过，22 米的误差范围对需要维持车道级精度的乘用车自动驾驶来说依然偏大。我们认为，它在现阶段最适合作为卫星信号丢失时的底层应急冗余，或者与轮速计、IMU 等惯性测量单元融合，成为低成本移动设备在城市盲区里的防丢底牌。