Strapdown tröghetsnavigeringssystem är känsliga för kvaliteten på de data som tillhandahålls av accelerometern och gyroskopet. Låggradiga IMU i handhållna smarta enheter utgör ett problem för tröghetsodometri på dessa enheter. Vi föreslår ett system för att begränsa tröghetsodometriproblemet genom att komplettera icke-linjär statsuppskattning med en CNN-baserad djuplärande modell för att härleda den tillfälliga hastigheten baserat på ett fönster av IMU prover. Vi visar genomförbarheten av modellen med hjälp av ett brett utbud av data från en iPhone, och presentera proof-of-concept resultat för hur modellen kan kombineras med ett tröghetsnavigeringssystem för tredimensionell tröghetsnavigering.
Det förlängdes senare för att begränsa hastigheten genom att använda en CNN i REF.
DEEP LEARNING BASED SPEED ESTIMATION FOR CONSTRAINING STRAPDOWN INERTIAL NAVIGATION ON SMARTPHONES
{'venue': '2018 IEEE 28th International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP)', 'journal': '2018 IEEE 28th International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}