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基于改进LSTM网络的无人机MEMS-IMU零偏在线标定方法
1
作者
程向红
吴昕怡
+1 位作者
刘丰宇
钟志伟
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期213-218,共6页
针对在卫星信号拒止、视觉系统退化场景中无人机MEMS-IMU零偏无法准确估计并补偿导致导航误差迅速发散的问题,提出一种基于改进长短时记忆(LSTM)网络的零偏在线标定方法。首先,为解决MEMS-IMU零偏数据非线性强、传统循环时间网络训练效...
针对在卫星信号拒止、视觉系统退化场景中无人机MEMS-IMU零偏无法准确估计并补偿导致导航误差迅速发散的问题,提出一种基于改进长短时记忆(LSTM)网络的零偏在线标定方法。首先,为解决MEMS-IMU零偏数据非线性强、传统循环时间网络训练效果差的问题,设计序列到序列的LSTM神经网络结构,引入教师强迫机制,提高了网络特征学习能力。然后,在导航过程中使用训练后的网络对MEMS-IMU零偏在线标定,补偿后的IMU量测与视觉信息联合优化,保证了导航定位精度。实验结果表明,在纯惯性导航实验中,所提方法的绝对位置误差比传统LSTM方法减小了6.5%;在EUROC数据集下进行的视觉惯性组合导航实验中,所提方法的平均绝对位置误差比传统LSTM方法减小了15%。
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关键词
无人机导航定位
微惯性测量单元
在线标定
长短时记忆神经网络
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职称材料
题名
基于改进LSTM网络的无人机MEMS-IMU零偏在线标定方法
1
作者
程向红
吴昕怡
刘丰宇
钟志伟
机构
微惯性仪表与先进导航技术教育部重点实验室
东南大学仪器科学与工程学院
出处
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期213-218,共6页
基金
国家自然科学基金(62273091)。
文摘
针对在卫星信号拒止、视觉系统退化场景中无人机MEMS-IMU零偏无法准确估计并补偿导致导航误差迅速发散的问题,提出一种基于改进长短时记忆(LSTM)网络的零偏在线标定方法。首先,为解决MEMS-IMU零偏数据非线性强、传统循环时间网络训练效果差的问题,设计序列到序列的LSTM神经网络结构,引入教师强迫机制,提高了网络特征学习能力。然后,在导航过程中使用训练后的网络对MEMS-IMU零偏在线标定,补偿后的IMU量测与视觉信息联合优化,保证了导航定位精度。实验结果表明,在纯惯性导航实验中,所提方法的绝对位置误差比传统LSTM方法减小了6.5%;在EUROC数据集下进行的视觉惯性组合导航实验中,所提方法的平均绝对位置误差比传统LSTM方法减小了15%。
关键词
无人机导航定位
微惯性测量单元
在线标定
长短时记忆神经网络
Keywords
unmanned aerial vehicle navigation and positioning
micro electro mechanical system-inertial measurement unit
online calibration
long short-term memory neural network
分类号
V249 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进LSTM网络的无人机MEMS-IMU零偏在线标定方法
程向红
吴昕怡
刘丰宇
钟志伟
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
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