基于卷积神经网络模型的惯性测量单元标定方法及装置

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。