摘要
本发明公开了一种基于LSTM与GNSS/INS多模态融合的智能三七收获机的导航方法,首先,通过GNSS接收机和INS惯性测量单元采集收获机的多模态数据,并对其进行时间戳对齐和噪声抑制预处理;随后,构建GNSS/INS数据融合模型,通过卡尔曼滤波算法实现初步数据融合,提高定位精度;同时,引入长短期记忆网络(LSTM)模型,在GNSS信号中断期间,利用历史INS和GNSS数据预测GNSS伪位置增量,并生成伪GNSS位置信息,与INS解算数据进行再次融合;最后,结合卡尔曼滤波算法融合后的导航信息,实现三七收获机的精准定位。本方法能有效提升导航系统的精度与鲁棒性,适用于丘陵山地复杂环境下三七联合收获机的高效作业。
技术关键词
三七收获机
卡尔曼滤波算法
导航方法
三七联合收获机
多模态数据采集
记忆单元
协方差矩阵
多模态数据融合
GNSS接收机
GNSS模块
预测误差
长短期记忆网络
传感器噪声
LSTM模型
加速度
高效作业
噪声抑制
导航系统
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多模态数据采集
映射算法
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卡尔曼滤波算法
预测误差
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