薩里大學釋出 PEnG：不用 GPS，靠普通單目相機實現 22 米定位

PEnG（Pose-Enhanced Geo-Localisation）是一個完全不依賴 GPS 衛星訊號的開源視覺定位系統，專門解決高樓密集的城市中心、隧道或訊號盲區內的定位難題。它通過把俯瞰衛星圖與地面裝置採集的街景畫面進行特徵匹配，直接計算出裝置當前所處的精確座標和朝向角度。

它是怎麼定位的

系統的定位流程分為兩個步驟。它首先在街景影像中快速圈定大致的候選區域，完成粗定位；接著利用相對姿態估計技術，反向推算出相機的拍攝方向與具體傾角，從而把座標精確對齊。

這套系統最實用的地方在於硬體門檻極低。它不需要搭載昂貴的雷射雷達，也不依賴多感測器陣列，只要依靠最普通的車載單目相機，就能跑通整套定位流程。

在複雜的城市道路測試中，傳統視覺方案往往會出現高達 734 米的漂移誤差，而 PEnG 直接將誤差範圍縮小到了 22 米，把定位偏差壓縮了近 40 倍。

開源狀態與落地進展

該專案由英國薩里大學團隊研發，完整的研究論文已經發表在《IEEE Robotics and Automation Letters》期刊上。

為了推動這一技術在機器人領域的普及，團隊已經將研究成果開源，全球開發者可以直接獲取程式碼進行二次開發。目前研究人員正在推進能夠應對實際複雜路況的工程原型車測試。

為什麼重要

對於從事低速配送車、無人機或自動駕駛導航開發的工程師來說，PEnG 提供了一條極具價效比的無 GPS 導航路線。以往解決高樓峽谷訊號遮擋，通常需要依賴昂貴的高精地圖和多線雷射雷達融合，PEnG 證明了現成衛星圖搭配廉價單目相機也能把位置圈定在實用範圍。

不過，22 米的誤差範圍對需要維持車道級精度的乘用車自動駕駛來說依然偏大。我們認為，它在現階段最適合作為衛星訊號丟失時的底層應急冗餘，或者與輪速計、IMU 等慣性測量單元融合，成為低成本移動裝置在城市盲區裡的防丟底牌。