[发明专利]用于改善惯性测量单元传感器信号的方法和系统在审
申请号: | 201580052868.9 | 申请日: | 2015-08-04 |
公开(公告)号: | CN107148553A | 公开(公告)日: | 2017-09-08 |
发明(设计)人: | 迈克尔·科伦贝格 | 申请(专利权)人: | 迈克尔·科伦贝格 |
主分类号: | G01C21/16 | 分类号: | G01C21/16;G01C19/5776;G01C21/00;G01P15/00;G01S19/45;G01S19/47 |
代理公司: | 北京汇泽知识产权代理有限公司11228 | 代理人: | 武君 |
地址: | 加拿大*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 改善 惯性 测量 单元 传感器 信号 方法 系统 | ||
1.一种在计算机处理器上构造用于改善用于导航的惯性测量单元(IMU)数据的模型的方法,包括步骤:
a)使用IMU数据以定义输入信号;
b)定义对应于输入信号的期望的输出信号,使得使用输出信号替代输入信号导致更精确的导航;以及
c)开发所述模型以将所述输入信号近似地转换为期望的输出信号。
2.根据权利要求1所述的方法,其中所述IMU包括微机电系统(MEMS)、战术级IMU和导航级IMU中的至少一个。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,开发所述模型的步骤包括使用系统识别技术。
4.根据权利要求3所述的方法,其中所述系统识别技术包括并行级联识别、快速正交搜索、通过一组候选项搜索的方法、最小角度回归、Volterra内核识别和包括使用深度学习所开发的网络的人工神经网络中的至少一个。
5.一种改善用于导航的IMU数据的方法,包括步骤:
a)使用IMU数据来定义输入信号;以及
b)将所述输入信号馈送到以下中的至少一个:
(i)包括级联结构的模型,所述级联结构包括动态线性元素和静态非线性元素的串联连接;
(ii)包括Volterra系列的模型;以及
(iii)包括使用深度学习所开发的网络的人工神经网络。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,所述输入信号被同时馈送到多个级联结构中,并且其中通过来自所述级联结构的输出的线性组合来获得模型输出。
7.根据权利要求1所述的方法,其中在定义所述期望的输出信号时使用全球导航卫星系统(GNSS)接收器。
8.根据权利要求7所述的方法,其中所述GNSS接收器是全球定位系统(GPS)接收器。
9.一种用于与移动平台一起使用的导航模块,所述模块包括能够获得与导航信息相关的读数并产生指示该读数的输出的自包含传感器组件,至少一个处理器,其被耦合以从所述传感器组件接收信号信息并且包含用于所述处理传感器组件的信号信息以产生与导航信息相关的改善的输出的模型,其中使用改善的输出替代传感器组件输出导致更精确的导航解决方案。
10.根据权利要求9所述的导航模块,其中所述传感器组件包括至少一个加速度计和一个陀螺仪。
11.根据权利要求9所述的模块的使用,其中所述移动平台是车辆。
12.根据权利要求9所述的模块的使用,其中所述移动平台是无人驾驶飞行器。
13.根据权利要求9所述的导航模块,还包括:
(i)接收器,用于从外部源接收绝对导航信息;以及
(ii)模型建立和更新装置,其耦合到所述接收器、所述传感器组件和所述至少一个处理器,并且可操作以创建和更新所述模型,用于处理所述传感器组件信号信息,以产生与导航信息相关的改善输出。
14.根据权利要求13所述的导航模块,其中,用于接收绝对导航信息的接收器是GNSS接收器。
15.根据权利要求14所述的导航模块,其中所述GNSS接收器是全球定位系统(GPS)接收器。
16.根据权利要求13所述的导航模块,其中所述传感器组件包括至少一个加速度计和一个陀螺仪。
17.根据权利要求13所述的导航模块,其中所述建模和更新包括:
(i)使用来自所述传感器组件的数据来定义输入信号;
(ii)使用来自所述接收器的数据来定义对应于所述输入信号的期望的输出信号;以及
(iii)开发所述模型以将所述输入信号近似地转换为期望的输出信号。
18.根据权利要求13所述的导航模块,还包括用于获得速度信息并产生指示所述速度信息的输出的装置,其中所述模型建立和更新装置还耦合到用于生成速度信息的装置,并且可操作以使用所述速度信息来更新所述模型。
19.如权利要求18所述的导航模块,其中,用于获得速度信息的装置是里程表。
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