基于RNN的智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)高精度定位方法
關(guān)鍵詞：高精度定位 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) 全球定位系統(tǒng)
摘要：針對(duì)智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)行駛過(guò)程中GPS信號(hào)丟失引起定位失效的問(wèn)題,提出基于RNN的高精度定位方法。采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模方法建立汽車(chē)行駛過(guò)程中基于RNN的定位模型,利用GPS、INS和RTK等技術(shù),設(shè)計(jì)了高精度定位數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。對(duì)基于BP和RNN的定位模型性能進(jìn)行比較,同時(shí)分析了基于RNN的定位模型在不同GPS信號(hào)失效時(shí)長(zhǎng)下模型的定位精度。試驗(yàn)表明,基于RNN的高精度定位模型性能更佳,當(dāng)GPS信號(hào)失效時(shí)長(zhǎng)30 s時(shí),其98%定位精度誤差小于40 cm。
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