一种神经网络辅助的车辆自适应自主导航方法

本发明提供一种神经网络辅助的车辆自适应自主导航方法，包括设计多参数并行预测的改进LSTM模型；采集惯性测量单元数据并执行惯性导航解算；卫星导航有效时执行惯性/卫星组合导航解算；基于组合导航结果训练设计的并行LSTM模型；卫星导航无效时基于训练的机器学习模型预测车辆速度和姿态信息；卫星导航无效时基于机器学习模型预测结果使用变分贝叶斯进行自适应组合导航。本发明克服了无参考信息时仅依赖惯性导航的车载导航误差累积精度不足的问题，可实现车辆的全自主、高精度导航定位，具有重要的实际应用价值。