[发明专利]基于OS-ELM融合视觉和惯性信息的室内定位方法在审
| 申请号： | 201910415446.3 | 申请日： | 2019-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN110186458A | 公开（公告）日： | 2019-08-30 |
| 发明（设计）人： | 徐岩;李宁宁;安卫凤;崔媛媛 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G01C21/20 | 分类号： | G01C21/20;G01C21/16 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于OS‑ELM融合视觉和惯性信息的室内定位方法，包括：对获得的惯性和视觉传感器数据进行预处理生成训练特征向量，将包含训练特征向量和目标输出的训练数据进行建模；将训练数据输入到OS‑ELM模型中初始化输出初始权重向量，将训练特征向量作为输入向量，相应的目标位移作为训练输出向量；通过在线顺序学习新的训练数据更新OS‑ELM模型输出更新权重向量，经过迭代，输出最终的权重向量，作为最优权重向量；对测试数据进行建模生成测试特征向量，通过最优权重向量获取测试数据相应的测试输出向量；引入转角判断，对测试输出向量进行优化，对经过转角判断后的输出结果进行计算，得到最终的定位结果。 | ||
| 搜索关键词： | 向量 输出向量 训练数据 训练特征 测试数据 惯性信息 权重向量 室内定位 转角判断 建模 输出 优权 视觉 预处理 测试 视觉传感器 初始权重 定位结果 目标输出 目标位移 生成测试 输出结果 输入向量 特征向量 向量获取 初始化 融合 迭代 更新 引入 优化 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于OS‑ELM融合视觉和惯性信息的室内定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：1)对获得的惯性和视觉传感器数据进行预处理生成训练特征向量，将包含训练特征向量和目标输出的训练数据进行建模；2)将训练数据输入到OS‑ELM模型中初始化输出初始权重向量，将训练特征向量作为输入向量，相应的目标位移作为训练输出向量；3)通过在线顺序学习新的训练数据更新OS‑ELM模型输出更新权重向量，经过迭代，输出最终的权重向量，作为最优权重向量；4)对测试数据进行建模生成测试特征向量，通过最优权重向量获取测试数据相应的测试输出向量；5)引入转角判断，对测试输出向量进行优化，用于减小在转角处由于采集的图像模糊而产生的定位误差；对经过转角判断后的输出结果进行计算，得到最终的定位结果。
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