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公开(公告)号：CN117724139A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311705611.1
申请日：2023-12-12
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种在复杂环境中保持高精度定位的方法，涉及导航定位、多传感器融合、智能汽车等领域。本发明构建一个由IMU数据模拟GNSS(全球卫星导航系统)的神经网络，该网络使用高频IMU(惯性测量单元)数据序列输出全局坐标系下的位置、姿态、速度，使用这些预测值与真实值之间的误差构建损失函数数学模型，并进行训练。使用高频IMU数据的中值积分结果作为误差状态卡尔曼滤波器的名义状态，计算采样时刻的误差状态运动学方程与预测协方差矩阵。根据GNSS信号可用情况，结合网络输出结果构建观测方程与观测协方差，误差优化后对名义状态进行修正。即可得到在复杂环境下的高精度定位。
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