基于卷积神经网络的云端定位误差修正方法及系统技术方案

本发明专利技术针对目前依托于全球卫星定位系统的多数定位设备的定位结果不准确，且定位误差随时间呈现不规则变化，波动较大的技术问题，提供了一种基于卷积神经网络的云端定位误差修正方法及系统，对卫星原始定位误差进行修正的方法。其核心思想是利用卷积神经网络与现有大数据对误差模型进行训练，终端定位设备将原始定位结果、时间、定位设备类型等信息发送到云端服务器，云端服务器使用已训练好的模型，计算得出此次定位误差，并将修正结果回馈到终端定位设备。本发明专利技术提高了定位精度，同时大幅降低了成本。

【技术实现步骤摘要】
基于卷积神经网络的云端定位误差修正方法及系统
本专利技术涉及高精度GNSS卫星定位，具体涉及一种基于卷积神经网络、云端服务器，通过大数据优化定位模型，对GNSS设备原始定位结果进行修正的方法及系统。
技术介绍
近年来随着经济的高速发展，智能化，无人化驾驶等需求，人们对高精度定位的需求日益迫切。但高精度定位技术目前仍掌握在少数厂家手中，价格高昂，设备体积庞大，在多数场合无法大规模应用。目前依托于全球卫星定位系统的多数定位设备的定位结果不准确，且定位误差随时间呈现不规则变化，波动较大的现状。若需提高定位精度必须较大程度提高硬件设备的性能，大幅增加成本。
技术实现思路
本专利技术解决了目前依托于全球卫星定位系统的多数定位设备的定位结果不准确，且定位误差随时间呈现不规则变化，波动较大的技术问题。为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案如下：一种基于卷积神经网络的云端定位误差修正方法，卫星定位终端将位置信息发送到云端服务器，云端服务器使用已训练好的模型，计算得出定位误差，并将修正结果回馈到卫星定位终端。进一步地，所述云端服务器包括云端大数据处理平台，云端大数据处理平台包括卷积神经网络模型、H本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于卷积神经网络的云端定位误差修正方法，其特征在于，卫星定位终端将位置信息发送到云端服务器，云端服务器使用已训练好的模型，计算得出定位误差，并将修正结果回馈到卫星定位终端。

【技术特征摘要】
1.一种基于卷积神经网络的云端定位误差修正方法，其特征在于，卫星定位终端将位置信息发送到云端服务器，云端服务器使用已训练好的模型，计算得出定位误差，并将修正结果回馈到卫星定位终端。2.如权利要求1所述的一种基于卷积神经网络的云端定位误差修正方法，其特征在于，所述云端服务器包括云端大数据处理平台，云端大数据处理平台包括卷积神经网络模型、Hadoop大数据集群和分布式服务器；卫星定位终端将位置信息发送到云端大数据处理平台，经过卷积神经网络模型处理后依次发送到Hadoop大数据集群和分布式服务器，分布式服务器将修正结果回馈到卫星定位终端。3.如权利要求2所述的一种基于卷积神经网络的云端定位误差修正方法，其特征在于，所述云端服务器还包括云端数据库，云端数据库存储卫星定位终端发送的位置信息以及经过卷积神经网络模型处理后的修正结果。4.如权利要求3所述的一种基于卷积神经网络的云端定位误差修正方法，其特征在于，所述云端数据库采用MySQL数据库。5.如权利要求3所述的一种基于卷积神经网络的云端定位误差修正方法，其特征在于，所述卫星定位终端与云端服务器之间，云端大数据处理平台与云端服务器之间，以及卷积神经网络模型、Hadoop大数据集群和分布式服务器之间均通过高速移动网络连接。6.如权利要求3所述的一种基于卷积神经网络的云端定位误差修正方法，其特征在于，所述卫星定位终端通过捕获卫星原始观测量信息解算出位置信息，并通过高速移动网络将位置信息实时发送到云端服务器。7.如权利要求3所述的一种基于卷积神经网络的云端...

【专利技术属性】
技术研发人员：林利瓦，
申请(专利权)人：千寻位置网络有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31