[发明专利]惯导数据优化方法、训练方法、模型、设备及存储介质

说明书

本申请提供一种惯导数据优化方法、训练方法、模型、设备及存储介质。方法包括：获得多个惯导系统在同一温度下各自测得的惯导数据；通过预设的惯导数据优化模型处理所述惯导数据，获得在所述温度下的一个惯导优化数据。通过将多个惯导系统在同一温度下各自测得的惯导数据输入惯导数据优化模型处理，并得到一个最终的惯导优化数据。故可以由于各惯导系统的补偿各不相同而避免无法确定最优补偿的问题。此外，由于惯导优化数据是基于多个惯导数据的融合处理得到，故还可以使得最终的惯导优化数据更加准确。

技术领域

本申请涉及惯性导航技术领域，具体而言，涉及一种惯导数据优化方法、训练方法、模型、设备及存储介质。

背景技术

惯性导航系统(简称“惯导系统”)是一种利用例如陀螺仪、加速度传感器等惯性元件测量安装该惯导系统的载体的位置和姿态等数据的导航系统。由于其利用惯性元件进行导航的特点，无需依赖于卫星定位导航，故广泛运用于航空、航天等国防军事领域中。

但目前，惯导系统的问题在于当工作的环境温度发生变化时，惯性元件会产生较大的零偏误差(零偏误差即是在惯导数据实际为零时测得的惯导数据不为零)，导致惯导系统输出导航信息的精度受到严重的影响。因此，必须采取一定的温度补偿措施来消除零偏误差，提高系统输出精度。

针对此问题，现有的一些做法是针对每套惯导系统进行误差补偿，以使每套惯导系统的输出更精确。但这样做的问题在于，由于各惯导系统的补偿各有不同，导致其难以确定哪一个结果才是更准确。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种惯导数据优化方法、训练方法、模型、设备及存储介质，用以实现更准确的确定出对惯导系统的补偿，提高惯导系统的导航精度。

第一方面，本申请实施例提供了一种惯导数据的优化方法，所述方法包括：

获得多个惯导系统在同一温度下各自测得的惯导数据；

通过预设的惯导数据优化模型处理所述惯导数据，获得在所述温度下的一个惯导优化数据。

在本申请实施例中，通过将多个惯导系统在同一温度下各自测得的惯导数据输入惯导数据优化模型处理，并得到一个最终的惯导优化数据。故可以由于各惯导系统的补偿各不相同而避免无法确定最优补偿的问题。此外，由于惯导优化数据是基于多个惯导数据的融合处理得到，故还可以使得最终的惯导优化数据更加准确。

结合第一方面，在第一种可能的实现方式中，通过预设的惯导数据优化模型处理所述惯导数据，获得在所述温度下的一个惯导优化数据，包括：

将所述惯导数据按所述惯导数据优化模型需要的数量比例输入所述惯导数据优化模型；

获得所述惯导数据优化模型输出的所述惯导优化数据。

在本申请实施例中，通过将惯导数据按惯导数据优化模型需要的数量比例输入惯导数据优化模型，使得惯导数据优化模型能够更好的处理惯导数据，以获得更准确的结果。

第二方面，本申请实施例提供了一种模型的训练方法，所述方法包括：

获得多个惯导系统各自的训练样本集，其中，每个所述训练样本集包括对应的一个所述惯导系统在各温度下测得的零偏数据；

从所述训练样本集中抽取出所述多个惯导系统在同一温度下各自测得的零偏数据，并利用所述各自测得的零偏数据训练预设的惯导数据优化模型。

在本申请实施例中，通过多个训练样本集中抽取出多个惯导系统在同一温度下各自测得的零偏数据来训练惯导数据优化模型，使得训练后的惯导数据优化模型能够以数据融合的方式进行处理。以实现在实际中，训练后的惯导数据优化模型能够处理多个惯导系统在同一温度下各自测得的惯导数据，并得到一个最终的惯导优化数据，从而解决无法确定最优补偿的问题。