pyrtklib：用于深度学习与 GNSS 紧耦合以实现城市峡谷定位的开源软件包
机器学习
2024-09-23 v1 人工智能
摘要
人工智能（AI）正在彻底改变众多领域，通过深度学习在智能交通系统（ITS）的全球导航卫星系统（GNSS）定位算法中的应用日益增多。然而，存在显著的技术差异，因为传统的 GNSS 算法通常用 Fortran 或 C 开发，这与深度学习工具中普遍存在的基于 Python 的实现形成对比。为了解决这种差异，本文介绍了 pyrtklib，这是一个被广泛使用的开源 GNSS 工具 RTKLIB 的 Python 绑定。该绑定使所有 RTKLIB 功能均可在 Python 中访问，从而实现无缝集成。此外，我们提出了一个在 pyrtklib 下的深度学习子系统，这是一个新颖的深度学习框架，利用 pyrtklib 准确预测 GNSS 定位过程中的权重和偏置。pyrtklib 的使用使开发者能够轻松快速地原型化和实现深度学习辅助的 GNSS 算法，展示了其显著提高定位精度的潜力。
引用
@article{arxiv.2409.12996,
title = {pyrtklib: An open-source package for tightly coupled deep learning and GNSS integration for positioning in urban canyons},
author = {Runzhi Hu and Penghui Xu and Yihan Zhong and Weisong Wen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.12996},
year = {2024}
}