扩散去噪器辅助的陀螺罗经定向

精确的初始航向角对于在多种场景下实现高效且安全的导航至关重要。与磁强计不同,陀螺仪可在不依赖磁干扰的情况下提供精确的航向参考,这一过程被称为陀螺罗经定向。然而,在缺乏外部导航辅助的场景中,使用低成本陀螺仪实现精确且及时的陀螺罗经定向仍然是一项重大挑战。此类挑战在自动驾驶车辆等实际应用中尤为常见,这些应用受限于尺寸、重量与功耗,传感器质量受限,且噪声测量会严重降低陀螺罗经定向性能。为应对这一挑战,我们提出一种新颖的扩散去噪器辅助陀螺罗经定向方法。该方法将基于扩散的去噪框架与增强型学习型航向估计模型相结合。扩散去噪器在信号输入深度学习模型之前对原始惯性传感器信号进行处理,从而实现精确的陀螺罗经定向。基于仿真与真实传感器数据的实验表明,所提方法相较于基于模型的陀螺罗经定向将精度提升了 26%,相较于其他学习型方法提升了 15%。这一进展对于在导航系统中集成低成本陀螺仪的自主平台实现精确且鲁棒的导航具有特殊重要意义。