Авторы: Цинь Юань Хэ, Хуа Пэн Ю, Ю Чэнь Фан
Инерциальные методы навигации автономных необитаемых подводных аппаратов (АНПА) позволяют обеспечить выполнение ими сложных задач в автоматическом режиме. Разработки в области традиционной инерциальной навигации ведутся в течение многих лет, и существует потребность в новых технических решениях. С помощью метода глубокого обучения можно автоматически выбирать и извлекать ключевые признаки в обрабатываемых данных, что широко применяется для распознавания изображений, речи, обработки текстов и в других областях. Хорошие результаты достигаются при обработке последовательно поступающих данных, например текста и речи. Очевидно, что выходные данные инерциальной навигации относятся к такому же типу информации. Многочисленные исследования показали, что модели на основе глубоких нейронных сетей можно использовать для снижения уровня шума инерциальных датчиков и дрейфа средств инерциальной навигации, а также комплексирования инерциальных данных с данными других датчиков. Кроме того, эти модели позволяют прогнозировать и уменьшать погрешности инерциальной навигации при длительном подводном плавании. В статье приводится обзор методов инерциальной навигации АНПА на основе глубокого обучения, включая новейшие достижения и тенденции развития.
Ключевые слова: инерциальная навигация, подводное позиционирование, глубокое обучение, АНПА.
| ОБ АВТОРАХ |
Цинь Юань Хэ. Доктор наук, Национальный институт инновационных оборонных технологий, Академия военных наук (Пекин, Китай). Хуа Пэн Ю. Доктор наук, Национальный институт инновационных оборонных технологий, Академия военных наук.
Ю Чэнь Фан. Доктор наук, факультет автоматизированного проектирования, Университет электронных наук и технологий Китая (Чэнду, Китай) |
Для цитирования:
Цинь Юань Хэ, Хуа Пэн Ю, Ю Чэнь Фан. Обзор методов инерциальной навигации на основе глубокого обучения для навигации АНПА на больших дистанциях // Гироскопия и навигация. Том 31. №3 (122), 2023. C. 122-135. EDN: XMYLOI
|
|
 |
|
