摘要
本发明提供一种基于多模态数据融合与大模型增强的室内导航方法,包括:通过用户移动端获取多模态数据,所述多模态数据包括蓝牙信号强度数据、IMU运动数据和图像数据,构建多源传感器输入;采用IMM‑EKF对多模态数据进行深度融合,建立不同的运动模型,能够适应用户的不同运动状态并输出精确导航;通过大模型进行优化增强,MLP补偿IMU、Transformer增强视觉观察、LSTM动态估计IMM‑EKF噪声参数,提升系统的准确性和抗干扰性;通过A2C强化学习框架策略调控IMM‑EKF和大模型的输出权重,输出最终定位。
技术关键词
室内导航方法
多模态数据融合
环境图像数据
RSSI数据
蓝牙信标
强化学习框架
噪声参数
扩展卡尔曼滤波
移动端
观测噪声
协方差矩阵
图像导航
定义
状态更新
sigmoid函数
运动
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多模态数据融合
卷积特征提取
多模态数据采集
预测系统
多尺度特征融合
分级预警方法
多模态数据融合
融合特征
风险
样本
射线底片
人机交互设计
迁移学习策略
筛检方法
超分辨率重建技术
电力设备故障诊断
历史故障数据
故障特征
像素点
诊断方法
超声图像数据
生物阻抗数据
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生成对抗网络
诊断模块