[发明专利]基于深度学习辅助的卫惯组合定位方法及导航方法有效
| 申请号： | 202310344156.0 | 申请日： | 2023-04-03 |
| 公开（公告）号： | CN116047567B | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 孙德安;王锦山;于泠汰;王宇雨;方锐涌;冼志怀;李俊璋 | 申请（专利权）人： | 长沙金维信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G01S19/49 | 分类号： | G01S19/49;G01C21/16;G01S19/44;G01S19/51;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙永星专利商标事务所(普通合伙) 43001 | 代理人： | 周咏;米中业 |
| 地址： | 410000 湖南省长沙市高新开发*** | 国省代码： | 湖南;43 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习辅助的卫惯组合定位方法，包括获取GNSS定位数据和IMU传感器数据并处理和同步；构建并训练得到深度学习定位模型；基于IMU传感器数据、GNSS定位数据和深度学习定位模型进行各自单独的位置更新；基于位置更新数据和卡尔曼滤波算法得到卫惯组合定位结果。本发明还公开了一种包括所述基于深度学习辅助的卫惯组合定位方法的导航方法。本发明采用深度学习方法，通过从GNSS和IMU原始数据中学习行人的运动特征，并输出相对定位，然后将相对定位结果紧耦合到卫惯组合导航模型中进行约束，抑制定位误差的发散；因此本发明的精度高、可靠性高、持续性好且成本低廉。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 辅助 组合 定位 方法 导航 | ||
【主权项】：
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