基于輕量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MEMS陀螺儀降噪與標(biāo)定方法

摘要： 針對(duì)MEMS陀螺儀測(cè)量模型中時(shí)變、非線性誤差和高頻噪聲引起的姿態(tài)估計(jì)精度低及易發(fā)散的問題，提出一種基于深度學(xué)習(xí)的陀螺儀降噪與標(biāo)定方法。對(duì)陀螺儀測(cè)量誤差進(jìn)行建模，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)從陀螺儀歷史數(shù)據(jù)中提取誤差模型特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)陀螺儀數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)降噪與標(biāo)定，獲得高精度姿態(tài)估計(jì)結(jié)果。原始陀螺儀數(shù)據(jù)經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)降噪和標(biāo)定后進(jìn)行姿態(tài)估計(jì)，并將結(jié)果與參考姿態(tài)真值構(gòu)建損失函數(shù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。在EuRo... （共6頁）