基于空洞卷积神经网络的姿态估计算法

李哲; 吴珂; 黄琼丹

doi:10.13873/J.1000-9787(2022)07-0139-04

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基于空洞卷积神经网络的姿态估计算法

计算与测试 | 更新时间：2025-09-11

- 基于空洞卷积神经网络的姿态估计算法
- 基于空洞卷积神经网络的姿态估计算法
- 传感器与微系统 2022年第7期页码：139-142+151
- 作者机构：
  
  西安邮电大学电子工程学院 2. 西安邮电大学通信与信息工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2022)07-0139-04
  中图分类号： TP183
- 纸质出版：2022
- 稿件说明：
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李哲, 吴珂, 黄琼丹. 基于空洞卷积神经网络的姿态估计算法[J]. 传感器与微系统, 2022,(7):139-142+151.

基于空洞卷积神经网络的姿态估计算法[J]. 2022, (7): 139-142+151.
李哲, 吴珂, 黄琼丹. 基于空洞卷积神经网络的姿态估计算法[J]. 传感器与微系统, 2022,(7):139-142+151. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2022)07-0139-04.

基于空洞卷积神经网络的姿态估计算法[J]. 2022, (7): 139-142+151. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2022)07-0139-04.

摘要

针对姿态估计中存在微机电系统（MEMS）陀螺仪漂移和误差发散的问题，提出了一种基于空洞卷积神经网络（CNN）补偿微惯性测量单元（MIMU）误差的姿态估计算法。该算法利用空洞卷积神经网络学习MIMU提供的加速度和角速度数据来补偿陀螺仪的误差，使用基于四元数的四阶龙格库塔法求解误差补偿后陀螺仪的角度。将修正后的陀螺仪数据作为预测量；加速度计和磁力计数据作为观测量，通过扩展卡尔曼滤波实现多传感器融合准确估计姿态。利用MPU9250模块进行算法对比实验，结果表明：本算法可有效降低陀螺仪随机漂移，稳定输出高精度姿态。

Abstract

关键词

Keywords

references

基于PID自适应卡尔曼的惯导姿态算法 [J]. 邓传远,刘春,谢皓,张国强. 传感器与微系统 . 2020(04)

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