7月11日下午，由必赢3003no1线路检测中心主办的博导论坛在腾讯会议以线上的形式举行，香港理工大学的许立达副教授作为主讲人受邀给必赢3003no1线路检测中心师生带来了题为“基于图优化的导航方法：从城市峡谷到室内环境的智能手机用户案例研究”的报告。

许教授通过对比扩展卡尔曼滤波（EKF）与因子图优化（FGO）的理论框架，指出FGO基于最大后验估计（MAP）构建的数学模型，在一定程度上突破了传统卡尔曼滤波的高斯噪声假设与一阶马尔可夫链局限，利用滑动窗口机制实现多源观测数据的非线性优化。针对智能手机用户从城市峡谷到室内的全场景导航挑战，研究团队通过典型场景验证表明：在街道受GNSS信号遮挡、地铁站UWB／BLE信号交织、列车航位推算及室内多传感器融合等复杂条件下，FGO凭借目标函数的自适应权重调节机制，有效抑制多路径／NLOS效应导致的非高斯分布误差，能够有效提升定位精度。该技术通过动态整合GNSSﻪRTK、LiDAR点云匹配（过渡区）及UWB／INS紧耦合（室内）等多模态数据，为智能交通系统提供了高鲁棒性的导航新范式。

本次博导论坛吸引了众多师生参加，与会师生积极参与，踊跃提问，并进行了深入细致的交流。通过这次论坛，师生们对智能导航与定位领域的最新进展和未来可能的研究方向有了更深入的了解和认识。