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Este algoritmo de navegación integrado GNSS/IMU de bajo costo adopta un algoritmo de filtro Kalman extendido adaptativo (EKF) basado en aprendizaje automático, que ajusta la variación del ruido a través de la probabilidad de estados ocultos.
La combinación de GNSS e IMU puede proporcionar información de navegación y posicionamiento más precisa.El GNSS se utiliza normalmente para proporcionar información de posición absoluta, mientras que la IMU puede proporcionar información sobre el movimiento del dispositivo, incluida la velocidad angular y la velocidad lineal.Esta información puede ayudar a los algoritmos a estimar con mayor precisión la orientación y posición de los dispositivos.
En este algoritmo, mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático, se puede entrenar el modelo para ajustar de forma adaptativa la variación del ruido.Esto significa que el modelo puede ajustar dinámicamente los parámetros de ruido en función de los cambios en los datos de entrada (como el estado de vibración, el estado de la carretera, el estado de la interferencia de los satélites, etc.), mejorando así la precisión de navegación del algoritmo.
Este método requiere primero entrenar el modelo para identificar varios estados y establecer una base de datos de variación de ruido para cada estado.En el proceso de navegación real, el algoritmo ajustará de forma adaptativa la variación del ruido en función del estado actual y los datos de la base de datos.
En general, este algoritmo de navegación integrado GNSS/IMU de bajo costo puede proporcionar información de navegación más precisa y estable en diferentes entornos de navegación mediante el uso de tecnología de aprendizaje automático.Esto es muy útil para vehículos autónomos, drones y otras aplicaciones que requieren una navegación precisa.
Este algoritmo de navegación integrado GNSS/IMU de bajo costo adopta un algoritmo de filtro Kalman extendido adaptativo (EKF) basado en aprendizaje automático, que ajusta la variación del ruido a través de la probabilidad de estados ocultos.
La combinación de GNSS e IMU puede proporcionar información de navegación y posicionamiento más precisa.El GNSS se utiliza normalmente para proporcionar información de posición absoluta, mientras que la IMU puede proporcionar información sobre el movimiento del dispositivo, incluida la velocidad angular y la velocidad lineal.Esta información puede ayudar a los algoritmos a estimar con mayor precisión la orientación y posición de los dispositivos.
En este algoritmo, mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático, se puede entrenar el modelo para ajustar de forma adaptativa la variación del ruido.Esto significa que el modelo puede ajustar dinámicamente los parámetros de ruido en función de los cambios en los datos de entrada (como el estado de vibración, el estado de la carretera, el estado de la interferencia de los satélites, etc.), mejorando así la precisión de navegación del algoritmo.
Este método requiere primero entrenar el modelo para identificar varios estados y establecer una base de datos de variación de ruido para cada estado.En el proceso de navegación real, el algoritmo ajustará de forma adaptativa la variación del ruido en función del estado actual y los datos de la base de datos.
En general, este algoritmo de navegación integrado GNSS/IMU de bajo costo puede proporcionar información de navegación más precisa y estable en diferentes entornos de navegación mediante el uso de tecnología de aprendizaje automático.Esto es muy útil para vehículos autónomos, drones y otras aplicaciones que requieren una navegación precisa.
