基于注意力机制的AL-NN神经网络组合导航方法技术

本发明专利技术公开了一种基于注意力机制的AL‑NN神经网络组合导航方法，涉及导航定位技术领域，所述组合导航方法首先是获得信息，包括GNSS位置信息、IMU的加速度计和陀螺仪数据以及INS解算的位置、速度和姿态信息；然后，建立IMU输出、INS解算和GNSS位置增量的关系模型，构建AL‑NN神经网络模型；当GNSS信号可用时，训练模型；当GNSS信号失锁时，模型用来预测失锁期间的GNSS位置增量；最后，通过模型输出的GNSS位置以及调整的测量噪声协方差矩阵进行自适应卡尔曼滤波融合。本发明专利技术基于注意力机制的AL‑NN神经网络组合导航方法，能够在减少计算复杂度的同时，有效提高了导航的鲁棒性和精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及导航定位，特别是涉及一种基于注意力机制的al-nn神经网络组合导航方法。

技术介绍

1、组合导航技术（integrated navigation）是通过融合多种不同的传感器数据，来提高定位、姿态估计和导航精度的一种方法。目前，组合导航已经广泛应用于自动驾驶、无人机、机器人、船舶和航空航天等领域。然而，gnss信号很脆弱，容易受到周围环境的影响。面对复杂的环境，如城市建筑、隧道、丛林等，信号会很弱，产生多径效应，甚至被完全中断。当可以接收信号的卫星数量少于4颗时，无法进行位置计算，这可以被视为gnss中断。这时，原来的组合导航系统演变成ins单独工作，其误差会逐渐积累。如果载波设备长时间没有gnss，定位误差会迅速增加。它可能会误导用户，对于需要实时和可靠定位数据的无人设备来说，它甚至更致命。因此，当gnss中断时，如何获得有效的定位结果就成为一个值得研究的问题。

2、一般来说，要解决这个问题，通常有以下几种方法。一种方法是从硬件设备入手，例如使用光探测和测距（lidar）、摄像头和里程表，增加系统输入并与ins数据融合以提高准确性本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于注意力机制的AL-NN神经网络组合导航方法，其特征在于，所述组合导航方法首先是获得信息，包括GNSS位置信息、IMU的加速度计和陀螺仪数据以及INS解算的位置、速度和姿态信息；然后，建立IMU输出、INS解算和GNSS位置增量的关系模型，构建AL-NN神经网络模型；当GNSS信号可用时，训练模型；当GNSS信号失锁时，模型用来预测失锁期间的GNSS位置增量；最后，通过模型输出的GNSS位置以及调整的测量噪声协方差矩阵进行自适应卡尔曼滤波融合。

2.根据权利要求1所述的基于注意力机制的AL-NN神经网络组合导航方法，其特征在于，所述信息为令载体坐标系为b系，惯性坐标...

【技术特征摘要】

1.一种基于注意力机制的al-nn神经网络组合导航方法，其特征在于，所述组合导航方法首先是获得信息，包括gnss位置信息、imu的加速度计和陀螺仪数据以及ins解算的位置、速度和姿态信息；然后，建立imu输出、ins解算和gnss位置增量的关系模型，构建al-nn神经网络模型；当gnss信号可用时，训练模型；当gnss信号失锁时，模型用来预测失锁期间的gnss位置增量；最后，通过模型输出的gnss位置以及调整的测量噪声协方差矩阵进行自适应卡尔曼滤波融合。

2.根据权利要求1所述的基于注意力机制的al-nn神经网络组合导航方法，其特征在于，所述信息为令载体坐标系为b系，惯性坐标系为系，imu输出包括在b系中b系相对于系的三轴加速度计测量的加速度和三轴陀螺仪测量的角速度；通过对和进行积分得到载体位置、速度和姿态角。

3.根据权利要求2所述的基于注意力机制的al-nn神经网络组合导航方法，其特征在于，根据ins输出与导航信息之间的关系，建立ins输出与gnss增量之间的关系...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡晓雯，邹国富，陈洋卓，吴林坤，王小康，陈佳莹，
申请(专利权)人：湘潭大学，
类型：发明
国别省市：