公开(公告)号：CN119197551A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411261199.3

申请日：2024-09-10

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 罗清华 ,  刘博源 ,  焉晓贞 ,  于牧童 ,  王晨旭 ,  王金龙 ,  周志权 ,  孙宜枫 ,  伍浩铭 ,  孙佳怡 ,  刘传功

IPC: G01C21/26 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/10

Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的地磁道路定位方法及系统，属于地磁道路定位领域。为解决传统地磁定位精度在处理大规模数据和复杂环境时，定位精确度和鲁棒性不足问题。本发明通过增加输入维度，涵盖三轴磁场强度、磁场总量、磁场总梯度、航向信息和三轴地磁旋转矢量的9维数据，以全面捕捉地磁环境特征；引入小波变换技术对数据进行预处理，有效滤除地磁波形中的噪声与毛刺，提升数据质量；利用CNN提取地磁数据中的深层次特征，并通过Bi‑LSTM‑LSTM框架捕捉时序信息，实现高精度的经度与纬度定位。充分发挥了深度学习模型的学习优势，还通过大规模地磁数据的训练，显著增强了系统的鲁棒性和精确性。