基于GRU循环神经网络辅助的组合导航算法

摘要

针对复杂场景下GPS信号失锁导致的INS/GPS组合导航系统定位精度严重下降问题,提出基于GRU(门控循环单元)循环神经网络辅助的方法.在GPS信号锁定的情况下,使用GRU循环神经网络对IMU传感器数据、组合导航信息、GPS信息进行训练;GPS信号失锁后,利用训练好的模型进行预测,继续补偿INS结果.通过实际跑车采得的数据进行验证,在GPS信号失锁时,使用GRU循环神经网络辅助相较于纯惯导系统精度有较大提高.与MLP(多层感知器)辅助的方法进行比较,验证了循环神经网络对于连续时间轨迹推算的优越性.