この低コストの GNSS/IMU 統合ナビゲーション アルゴリズムは、機械学習に基づく適応拡張カルマン フィルター (EKF) アルゴリズムを採用しており、隠れ状態の確率を通じてノイズ分散を調整します。
GNSS と IMU を組み合わせることで、より正確な位置情報とナビゲーション情報を提供できます。通常、GNSS は絶対位置情報を提供するために使用されますが、IMU は角速度や線速度などのデバイスの動きに関する情報を提供できます。この情報は、アルゴリズムがデバイスの方向と位置をより正確に推定するのに役立ちます。
このアルゴリズムでは、機械学習技術を使用して、ノイズ分散を適応的に調整するようにモデルをトレーニングできます。これは、モデルが入力データ (振動ステータス、道路状況ステータス、衛星干渉ステータスなど) の変化に基づいてノイズ パラメーターを動的に調整できることを意味し、それによってアルゴリズムのナビゲーション精度が向上します。
この方法では、まずモデルをトレーニングしてさまざまな状態を識別し、各状態のノイズ分散データベースを確立する必要があります。実際のナビゲーション プロセスでは、アルゴリズムが現在の状態とデータベース内のデータに基づいてノイズ分散を適応的に調整します。
全体として、この低コストの GNSS/IMU 統合ナビゲーション アルゴリズムは、機械学習テクノロジーを使用することで、さまざまなナビゲーション環境でより正確で安定したナビゲーション情報を提供できます。これは、自動運転車、ドローン、および正確なナビゲーションを必要とするその他のアプリケーションに非常に役立ちます。
この低コストの GNSS/IMU 統合ナビゲーション アルゴリズムは、機械学習に基づく適応拡張カルマン フィルター (EKF) アルゴリズムを採用しており、隠れ状態の確率を通じてノイズ分散を調整します。
GNSS と IMU を組み合わせることで、より正確な位置情報とナビゲーション情報を提供できます。通常、GNSS は絶対位置情報を提供するために使用されますが、IMU は角速度や線速度などのデバイスの動きに関する情報を提供できます。この情報は、アルゴリズムがデバイスの方向と位置をより正確に推定するのに役立ちます。
このアルゴリズムでは、機械学習技術を使用して、ノイズ分散を適応的に調整するようにモデルをトレーニングできます。これは、モデルが入力データ (振動ステータス、道路状況ステータス、衛星干渉ステータスなど) の変化に基づいてノイズ パラメーターを動的に調整できることを意味し、それによってアルゴリズムのナビゲーション精度が向上します。
この方法では、まずモデルをトレーニングしてさまざまな状態を識別し、各状態のノイズ分散データベースを確立する必要があります。実際のナビゲーション プロセスでは、アルゴリズムが現在の状態とデータベース内のデータに基づいてノイズ分散を適応的に調整します。
全体として、この低コストの GNSS/IMU 統合ナビゲーション アルゴリズムは、機械学習テクノロジーを使用することで、さまざまなナビゲーション環境でより正確で安定したナビゲーション情報を提供できます。これは、自動運転車、ドローン、および正確なナビゲーションを必要とするその他のアプリケーションに非常に役立ちます。
