[发明专利]基于卷积神经网络模型的惯性测量单元标定方法及装置有效
| 申请号： | 202110429227.8 | 申请日： | 2021-04-21 |
| 公开（公告）号： | CN112985463B | 公开（公告）日： | 2021-08-03 |
| 发明（设计）人： | 费再慧;贾双成;朱磊;李成军 | 申请（专利权）人： | 智道网联科技（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G01C25/00 | 分类号： | G01C25/00 |
| 代理公司： | 北京中知君达知识产权代理有限公司 11769 | 代理人： | 李辰;黄启法 |
| 地址： | 100013 北京市东*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请是关于一种基于卷积神经网络模型的惯性测量单元标定方法及装置。该方法包括：获取惯性测量单元的至少一组测量数据序列；依据所述至少一组测量数据序列、以及预先训练好的卷积神经网络模型，获取与所述至少一组测量数据序列相对应的至少一个时刻的IMU估计数据。本申请提供的方案，能够基于卷积神经网络模型降低惯性测量单元的测量误差，实现惯性测量单元的标定。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 模型 惯性 测量 单元 标定 方法 装置 | ||
【主权项】：
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