MoRPI-PINN：面向移动机器人纯惯性导航的物理信息框架

实现移动机器人完全自主性的一个基本要求是在卫星导航或摄像头不可用的情况下仍能实现准确导航。在此类实际情况下，仅依赖惯性传感器将导致导航解因传感器固有的噪声和误差项而产生漂移。缓解漂移的一种新兴解决方案是对机器人进行蛇形蠕动运动，以增加惯性信噪比，从而实现对移动机器人位置的回归。在本工作中，我们提出了 MoRPI-PINN 作为一种用于准确惯性基移动机器人导航的物理信息神经网络框架。通过将物理规律和约束嵌入训练过程中，MoRPI-PINN 能够提供准确且稳健的导航解。使用真实世界实验，我们展示了该方法相对于其他方法的准确性提升超过 85%。MoRPI-PINN 是一种轻量级方法，可即使在边缘设备上实现，并可用于任何典型的移动机器人应用。