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一种基于机器学习分类的融合航向角估计方法及系统
  • 行业领域电气自动化
  • 需求类别产品需求
  • 法律状态未下证
  • 项目描述本发明公开了一种基于机器学习分类的融合航向角估计方法及系统
  • 发布时间2024-04-02
详情介绍
本发明公开了一种基于机器学习分类的融合航向角估计方法及系统,方法按如下步骤:步骤1:通过测量获得的三轴磁感应强度和三轴加速度信息计算航向角;步骤2:通过测量获得的三轴角速度信息计算航向角;步骤3:对步骤1获得的三轴磁感应强度数据是否受到磁场干扰进行分类;步骤4:根据步骤3的分类结果,在无磁场干扰的场景下,将步骤1和步骤2获得的航向角进行卡尔曼滤波融合计算最终的航向角;在有磁场干扰的场景下,仅利用步骤2获得的航向角来估计最终的航向角。本发明既避免了陀螺仪的累积误差,又避免使用了受到强磁场干扰的磁力计的数据,从而使得本发明提出的航向角估计结果更加鲁棒,精度也更高。
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