LSTM神经网络在无人机姿态估计中的应用

陆喆俊; 孙宪坤; 陶鹏

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LSTM神经网络在无人机姿态估计中的应用

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传统姿态融合算法在考虑大范围动态、静态旋转以及平动运动时,需根据不同运动状态调整陀螺仪与加速度计、磁力计之间的融合权重,且涉及复杂的模型补偿与参数调整,限制了其可达精度.针对上述问题,将长短时记忆(LSTM)神经网络用于姿态估计中,建立传感器与姿态角序列之间的非线性映射.在公开数据集上进行实验,结果表明,与传统姿态估计算法相比,基于LSTM神经网络的姿态估计算法所得结果的误差大幅下降,精度提高了至少一个数量级.

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来源
《导航定位学报》 |2021年第5期|107-113|共7页
作者
陆喆俊; 孙宪坤; 陶鹏;
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作者单位

上海工程技术大学电子电气工程学院上海 201620;

上海工程技术大学电子电气工程学院上海 201620;

上海工程技术大学电子电气工程学院上海 201620;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类卫星大地测量与空间大地测量;
关键词
长短时记忆神经网络; 姿态估计; 加速度计; 磁力计; 陀螺仪; 无人机;

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