Please wait a minute...
在线办公
目录列表
上一期   
2024年, 第32卷, 第3期 
刊出日期:2024-03-29

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 ( 217 )   PDF(1166KB) ( 437 )  
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%。
相关文章 | 计量指标
基于微型槽和充氦气的惯性平台散热效果分析
徐峰涛 , 王 汀 , 张 凯
中国惯性技术学报. 2024 (3):  219-225.  DOI: 1005-6734(2024)03-0219-07
摘要 ( 34 )   PDF(3274KB) ( 209 )  
惯性平台系统温度过高和剧烈变化是影响惯性导航系统导航精度的重要因素。为提升惯性平台系统的散热能力,提出了基于微型槽和充氦气的改进散热方法,并对散热效果进行分析。以某平台系统结构为对象,根据惯性平台系统传热机理,分析了当前惯性平台散热能力较差的原因。针对微型槽增大面积、填充氦气等散热方法开展数值仿真分析,并通过缩比样件的散热实验进行验证。实验结果表明,在强迫对流的基础上将两种方法结合使用,可使平台温度较改进前降低 9.7 ℃,有效证明了两种散热方法的可行性及散热效果,为后续惯性平台系统的热设计提供指导。
相关文章 | 计量指标