浏览全部资源
扫码关注微信
浙江省自然资源集团空间信息有限公司
纸质出版:2025
移动端阅览
张辉, 胡宗强. 基于神经网络及卡尔曼滤波的机器人组合导航定位分析[J]. 地理空间信息, 2025,23(12):29-32+64.
张辉, 胡宗强. 基于神经网络及卡尔曼滤波的机器人组合导航定位分析[J]. 2025, 23(12): 29-32+64.
张辉, 胡宗强. 基于神经网络及卡尔曼滤波的机器人组合导航定位分析[J]. 地理空间信息, 2025,23(12):29-32+64. DOI:
张辉, 胡宗强. 基于神经网络及卡尔曼滤波的机器人组合导航定位分析[J]. 2025, 23(12): 29-32+64. DOI:
为解决机器人运行时组合导航系统中全球定位系统信号不稳、惯导系统故障导致的组合导航定位误差大的问题,提出基于神经网络及卡尔曼滤波的机器人组合导航定位分析方法。将正常状态下导航定位数据作为训练样本,由卷积循环神经网络模型学习定位数据特征关系完成训练后,在GPS信号不稳或惯导系统有故障时,CRNN模型通过卷积层提取机器人组合导航数据特征图,并由循环层处理导航数据上下文特征序列,获取导航数据时间维度特征,发送至前馈层进行组合导航定位误差识别;使用扩展卡尔曼滤波以主次滤波双层处理形式,先使用子滤波模型,初步校正组合导航定位误差状态下低层级定位误差,再由主滤模型深度校正高层级定位误差,实现机器人组合导航定位误差校正。研究表明,所提方法用于机器人组合导航系统后,GPS失锁的情况下机器人组合导航系统定位精准度提升,具有较高的匹配度,交互性能较强,可以完成运行轨迹导航定位,增强了在复杂多变环境中的适应能力和稳定性。
Umair Ali,Wasif Muhammad,Muhammad Jehanzed Irshad,Sajjad Manzoor.Multi-sensor fusion for underwater robot self-localization using PC/BC-DIM neural network[J].Sensor Review,2021.
唐卫明,戚克培,邓辰龙,邹璇,李洋洋,胡泽奇.因子图框架下里程计辅助GNSS/INS组合导航算法[J].测绘通报,2024(03).
穆梦雪,赵龙.车载GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合导航方法[J].测绘学报,2024(03).
刘亦博,吴传文,周宗锟,陈华.融合SuperGlue方法的深度单目视觉惯性导航算法[J].测绘通报,2024(02).
陈惟杰,朱锋,郭斐,张小红.不同水深层的GNSS信号特征分析及其导航场景聚类划分[J].武汉大学学报(信息科学版),2024(01).
肖云,张锦柏,曹杰,陈垲宁,王宇康,洪晓东.多属性决策理论的重力匹配导航适配性分析[J].武汉大学学报(信息科学版),2023(07).
徐辛超,姜姗姗.鲁棒无迹卡尔曼滤波组合导航定位方法[J].测绘科学,2023(01).
高为广,隋叶叶,李敏,胡志刚,宿晨庚,苏牡丹.北斗系统RNSS服务下行导航信号应用模式及使用建议[J].武汉大学学报(信息科学版),2023(09).
罗亚荣,郭文飞,齐书峰,郭迟.不变RTS平滑算法及其在5G/SINS组合导航中的应用研究[J].武汉大学学报(信息科学版),2024(05).
邱权,胡青含,樊正强,孙娜,张喜海.基于自适应系数卡尔曼滤波的农业移动机器人组合定位[J].农业机械学报,2022(S1).
林雪原,刘丽丽,董云云,陈祥光,杨海利.改进的GNSS/SINS组合导航系统自适应滤波算法[J].武汉大学学报(信息科学版),2023(01).
尤政,赵开春.仿生偏振特征感知与导航信息融合的空间态势感知系统[J].遥感学报,2018(06).
褚金奎,关乐,李世奇,张然,金仁成,崔岩,王立鼎.大气偏振模式图分布及仿生偏振导航技术[J].遥感学报,2018(06).
彭嫚,万文辉,吴凯,刘召芹,李力,邸凯昌,李立春,苗毅,詹磊.嫦娥三号导航相机测图能力分析及地形重建[J].遥感学报,2014(05).
0
浏览量
32
下载量
CSCD
关联资源
相关文章
相关作者
相关机构