基于RBF神经网络的MIMU姿态解算算法研究

摘要

最近几年来由于微惯性测量单元技术的不断进步与发展,陀螺仪、加速度计和磁传感器被广泛应用于定位与导航之中。在目前的室内导航中,定位精度始终是一个比较重要的因素,采用常规的姿态解算算法或者单纯只采用卡尔曼滤波算法来求解已经不能满足现在对室内导航精度高、可靠性高和成本低的要求。针对微惯性器件的精度低、容易受到噪声影响的缺点,本文提出了RBF-卡尔曼融合滤波的姿态解算算法,并通过仿真实验,对未经过处理的原始数据利用传统模型、RBF-卡尔曼融合滤波模型的解算结果进行对比分析,结果表明该算法能够较好的提高姿态解算精度。

关键词