Sammanfattning av denna webbsida: Terrain-stödd navigering (TAN) är en teknik som beräknar fordonets position genom att jämföra höjden mätt med en höjdmätare och höjden från den digitala höjdmodellen (DEM). Det partikelfilter (PF)-baserade TAN har ofta använts för att erhålla stabila navigationslösningar i realtid i fall där det obemannade flygfordonet (UAV) arbetar på hög höjd. Även om TAN presterar bra i grov och unik terräng, försämras dess prestanda i platt och repetitiv terräng. I synnerhet när det gäller PF-baserad TAN har det inte funnits någon kontrollerad teknik för att avgöra dess terrängvaliditet. Därför utformade denna studie en Rao-Blackwellized PF (RBPF)-baserad TAN, använde långsiktiga korttidsminnesnätverk (LSTM) för att uthärda plana och repetitiva terränger, och tränade buller covariances och mätningsmodell av RBPF. LSTM är ett modifierat återkommande neuralt nätverk (RNN), som är ett artificiellt neuralt nätverk som känner igen mönster från tidsseriedata. Med hjälp av den här studien finjusterades bullret kovariances och mätmodellen för RBPF för att minimera navigationsfelen i olika flygbanor. Detta dokument utformade en TAN-algoritm baserad på att kombinera RBPF och LSTM och bekräftade att den kan möjliggöra en mer exakt navigeringsprestanda än konventionell RBPF-baserad TAN genom simuleringar.
Lee och Bang REF förbättrade partikelfiltret (PF)-baserad terrängstödd navigering (TAN) metod, som ofta har använts för att få stabila navigationslösningar i realtid i fall där UAV fungerar på hög höjd.
A Robust Terrain Aided Navigation Using the Rao-Blackwellized Particle Filter Trained by Long Short-Term Memory Networks
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Engineering']}