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一种基于LSTM-EKF的车载GNSS/INS组合导航系统

傅率智、Chen Chao Wei、Di Wu、孔海洋、郑洪江、杜路遥

2021Engineering被引 1

摘要

基于GNSS/INS的组合导航系统，可以为车载运动提供连续且高精度的定位信息。然而，在车载消费级GNSS/INS组合导航方案中，较长时间的GNSS定位信息缺失，会导致定位精度迅速下降，这种情况在城市行车环境中尤为常见。因此，设计了一种长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）辅助的基于扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）的GNSS/INS组合导航方案。LSTM在有GNSS定位环境下，学习组合导航系统的误差与INS解算结果之间的数学关系，在无GNSS定位环境下，对组合导航系统的误差状态进行预测与校正，进而达到提高定位精度的目的。实验结果显示在GNSS定位信息缺失时长15秒时，基于EKF的GNSS/INS组合导航系统的北向误差达到1.93米，东向误差达到13.92米，基于LSTM-EKF的组合导航系统北向误差为1.17米，东向误差为0.84米，定位精度大幅提升。

引用本文（GB/T 7714）

DOI：https://doi.org/10.13203/j.whugis20200115