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Este algoritmo de navegação integrado GNSS/IMU de baixo custo adota um algoritmo de filtro Kalman estendido adaptativo (EKF) baseado em aprendizado de máquina, que ajusta a variação do ruído por meio da probabilidade de estados ocultos.
A combinação de GNSS e IMU pode fornecer informações de posicionamento e navegação mais precisas.O GNSS é normalmente usado para fornecer informações de posição absoluta, enquanto o IMU pode fornecer informações sobre o movimento do dispositivo, incluindo velocidade angular e velocidade linear.Essas informações podem ajudar os algoritmos a estimar com mais precisão a orientação e a posição dos dispositivos.
Neste algoritmo, usando técnicas de aprendizado de máquina, o modelo pode ser treinado para ajustar adaptativamente a variância do ruído.Isso significa que o modelo pode ajustar dinamicamente os parâmetros de ruído com base nas alterações nos dados de entrada (como status de vibração, status das condições da estrada, status de interferência de satélite, etc.), melhorando assim a precisão de navegação do algoritmo.
Este método requer primeiro o treinamento do modelo para identificar vários estados e estabelecer um banco de dados de variação de ruído para cada estado.No processo de navegação real, o algoritmo ajustará de forma adaptativa a variação do ruído com base no estado atual e nos dados do banco de dados.
No geral, este algoritmo de navegação integrado GNSS/IMU de baixo custo pode fornecer informações de navegação mais precisas e estáveis em diferentes ambientes de navegação usando tecnologia de aprendizado de máquina.Isto é muito útil para veículos autônomos, drones e outras aplicações que requerem navegação precisa.
Este algoritmo de navegação integrado GNSS/IMU de baixo custo adota um algoritmo de filtro Kalman estendido adaptativo (EKF) baseado em aprendizado de máquina, que ajusta a variação do ruído por meio da probabilidade de estados ocultos.
A combinação de GNSS e IMU pode fornecer informações de posicionamento e navegação mais precisas.O GNSS é normalmente usado para fornecer informações de posição absoluta, enquanto o IMU pode fornecer informações sobre o movimento do dispositivo, incluindo velocidade angular e velocidade linear.Essas informações podem ajudar os algoritmos a estimar com mais precisão a orientação e a posição dos dispositivos.
Neste algoritmo, usando técnicas de aprendizado de máquina, o modelo pode ser treinado para ajustar adaptativamente a variância do ruído.Isso significa que o modelo pode ajustar dinamicamente os parâmetros de ruído com base nas alterações nos dados de entrada (como status de vibração, status das condições da estrada, status de interferência de satélite, etc.), melhorando assim a precisão de navegação do algoritmo.
Este método requer primeiro o treinamento do modelo para identificar vários estados e estabelecer um banco de dados de variação de ruído para cada estado.No processo de navegação real, o algoritmo ajustará de forma adaptativa a variação do ruído com base no estado atual e nos dados do banco de dados.
No geral, este algoritmo de navegação integrado GNSS/IMU de baixo custo pode fornecer informações de navegação mais precisas e estáveis em diferentes ambientes de navegação usando tecnologia de aprendizado de máquina.Isto é muito útil para veículos autônomos, drones e outras aplicações que requerem navegação precisa.
