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基于改进 LSTM 网络的无人机 MEMS-IMU 零偏在线标定方法
程向红, 吴昕怡 , 刘丰宇 , 钟志伟
中国惯性技术学报. 2024 (3):
213-218.
DOI: 10.13695/j.cnki.12-1222/o3.2024.03.001
摘要
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针对在卫星信号拒止、视觉系统退化场景中无人机 MEMS-IMU 零偏无法准确估计并补偿导致导航误差迅速发散的问题,提出一种基于改进长短时记忆(LSTM)网络的零偏在线标定方法。首先,为解决 MEMS-IMU 零偏数据非线性强、传统循环时间网络训练效果差的问题,设计序列到序列的LSTM 神经网络结构,引入教师强迫机制,提高了网络特征学习能力。然后,在导航过程中使用训练后的网络对 MEMS-IMU 零偏在线标定,补偿后的 IMU 量测与视觉信息联合优化,保证了导航定位精度。实验结果表明,在纯惯性导航实验中,所提方法的绝对位置误差比传统 LSTM 方法减小了 6.5%;在 EUROC 数据集下进行的视觉惯性组合导航实验中,所提方法的平均绝对位置误差比传统 LSTM 方法减小了 15%。
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