이 저가형 GNSS/IMU 통합 항법 알고리즘은 숨겨진 상태의 확률을 통해 잡음 분산을 조정하는 기계 학습 기반 적응형 확장 칼만 필터(EKF) 알고리즘을 채택합니다.
GNSS와 IMU를 결합하면 보다 정확한 위치 확인 및 내비게이션 정보를 제공할 수 있습니다.GNSS는 일반적으로 절대 위치 정보를 제공하는 데 사용되는 반면 IMU는 각속도 및 선형 속도를 포함한 장치 동작에 대한 정보를 제공할 수 있습니다.이 정보는 알고리즘이 장치의 방향과 위치를 보다 정확하게 추정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이 알고리즘에서는 기계 학습 기술을 사용하여 모델을 훈련하여 잡음 분산을 적응적으로 조정할 수 있습니다.이는 모델이 입력 데이터(예: 진동 상태, 도로 상태 상태, 위성 간섭 상태 등)의 변화에 따라 소음 매개변수를 동적으로 조정하여 알고리즘의 탐색 정확도를 향상시킬 수 있음을 의미합니다.
이 방법을 사용하려면 먼저 모델을 훈련하여 다양한 상태를 식별하고 각 상태에 대한 잡음 분산 데이터베이스를 구축해야 합니다.실제 탐색 프로세스에서 알고리즘은 현재 상태와 데이터베이스의 데이터를 기반으로 노이즈 변화를 적응적으로 조정합니다.
전반적으로 저렴한 GNSS/IMU 통합 항법 알고리즘은 머신러닝 기술을 활용해 다양한 항법 환경에서 보다 정확하고 안정적인 항법 정보를 제공할 수 있다.이는 자율 주행 차량, 드론 및 정밀한 탐색이 필요한 기타 애플리케이션에 매우 유용합니다.
이 저가형 GNSS/IMU 통합 항법 알고리즘은 숨겨진 상태의 확률을 통해 잡음 분산을 조정하는 기계 학습 기반 적응형 확장 칼만 필터(EKF) 알고리즘을 채택합니다.
GNSS와 IMU를 결합하면 보다 정확한 위치 확인 및 내비게이션 정보를 제공할 수 있습니다.GNSS는 일반적으로 절대 위치 정보를 제공하는 데 사용되는 반면 IMU는 각속도 및 선형 속도를 포함한 장치 동작에 대한 정보를 제공할 수 있습니다.이 정보는 알고리즘이 장치의 방향과 위치를 보다 정확하게 추정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이 알고리즘에서는 기계 학습 기술을 사용하여 모델을 훈련하여 잡음 분산을 적응적으로 조정할 수 있습니다.이는 모델이 입력 데이터(예: 진동 상태, 도로 상태 상태, 위성 간섭 상태 등)의 변화에 따라 소음 매개변수를 동적으로 조정하여 알고리즘의 탐색 정확도를 향상시킬 수 있음을 의미합니다.
이 방법을 사용하려면 먼저 모델을 훈련하여 다양한 상태를 식별하고 각 상태에 대한 잡음 분산 데이터베이스를 구축해야 합니다.실제 탐색 프로세스에서 알고리즘은 현재 상태와 데이터베이스의 데이터를 기반으로 노이즈 변화를 적응적으로 조정합니다.
전반적으로 저렴한 GNSS/IMU 통합 항법 알고리즘은 머신러닝 기술을 활용해 다양한 항법 환경에서 보다 정확하고 안정적인 항법 정보를 제공할 수 있다.이는 자율 주행 차량, 드론 및 정밀한 탐색이 필요한 기타 애플리케이션에 매우 유용합니다.
