[发明专利]一种Adaboost优化的车载MIMUs/GPS信息融合方法及系统在审
| 申请号： | 201711062540.2 | 申请日： | 2017-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN107944467A | 公开（公告）日： | 2018-04-20 |
| 发明（设计）人： | 夏琳琳;赵耀;马文杰;丛靖宇;田海军;陈东升 | 申请（专利权）人： | 东北电力大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08;G01S19/49;G01C21/16;G01C21/20 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 132012 *** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种Adaboost优化的车载MIMUs/GPS信息融合方法，包括如下步骤GPS可用时，系统在速度‑位置组合模式下工作，采集MIMUs惯性器件的输出和同一时刻INS、GPS分别解算的速度、位置信息的差值，将Kalman滤波观测值作为训练样本；利用所采集到的训练样本，采用Adaboost方法对BP神经网络进行离线训练，得到一个强学习器；GPS失锁时，利用上述强学习器对组合导航系统的滤波观测值进行在线预测；将得到的预测信息送入Kalman滤波器，完成组合导航系统的信息融合。本发明能在不损失系统实时性的前提下，获得更为理想的导航预测稳定性和预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 adaboost 优化 车载 mimus gps 信息 融合 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种Adaboost优化的车载MIMUs/GPS信息融合方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：GPS可用时，系统在速度‑位置组合模式下工作，采集MIMUs惯性器件的输出和同一时刻INS、GPS分别解算的速度、位置信息的差值，将Kalman滤波观测值作为训练样本；S2：利用步骤S1所采集到的训练样本，采用Adaboost方法对BP神经网络进行离线训练，得到一个强学习器；S3：GPS失锁时，利用上一步训练得到的强学习器对组合导航系统的滤波观测值进行在线预测；S4：将步骤S3得到的预测信息送入Kalman滤波器，完成组合导航系统的信息融合。
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