一种基于神经网络的惯性导航数据修正方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于神经网络的惯性导航数据修正方法，利用在无遮挡环境下GNSS提供的准确载体地理位置信息作为校准信息，通过奖励模型训练所设计的人工神经网络，实现人工神经网络对于惯性导航系统累计误差的特征学习，从而消除惯性导航系统的累计误差。
基本信息
专利标题 ：
一种基于神经网络的惯性导航数据修正方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112113566A
申请号 ：
CN202011017174.0
公开（公告）日 ：
2020-12-22
申请日 ：
2020-09-24
授权号 ：
CN112113566B
授权日 ：
2022-04-08
发明人 ：
肖卓凌朱然杨明堃
申请人 ：
电子科技大学
申请人地址 ：
四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号
代理机构 ：
北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
何凡
优先权 ：
CN202011017174.0
主分类号 ：
G01C21/16
IPC分类号 ：
G01C21/16 G01C25/00 G01S19/47 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量；测试
G01C
测量距离、水准或者方位；勘测；导航；陀螺仪；摄影测量学或视频测量学
G01C21/00
导航；不包含在G01C1/001至G01C19/00组中的导航仪器
G01C21/10
通过速度或加速度的测量
G01C21/12
在被导航的物体上进行测量；根据测量推算航位
G01C21/16
采用积分加速度或速度的方法，即惯性导航
法律状态
2022-04-08 ：
授权
2021-01-08 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G01C 21/16
申请日 : 20200924
申请日 : 20200924
2020-12-22 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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