周期轨道上的四旋翼神经惯性导航
机器人学
2025-02-26 v1 信号处理
摘要
在现实场景中，由于环境或硬件限制，四旋翼飞机在室内或户外操作时被迫以纯惯性导航模式运行。为缓解惯性漂移，端到端神经网络方法结合四旋翼周期轨道被建议使用。该方法回归四旋翼距离，并结合基于惯性模型的姿态估计，对四旋翼位置向量进行估计。为进一步提高定位性能，本文提出了一种用于周期轨道上四旋翼的神经惯性导航方法。在这种情况下，惯性读数被输入到一个简单且高效的网络中，直接估计四旋翼位置向量。我们的方法在两个不同的四旋翼上进行评估，其中一个在室内运行，另一个在户外运行。我们的方法在其他深度学习方法的基础上提高了定位精度，户外平均降低 27% 的误差，室内平均降低 79%，仅需软件修改。通过我们方法实现的 improved 定位精度，四旋翼可以无缝地完成其任务。
引用
@article{arxiv.2502.17964,
title = {Quadrotor Neural Dead Reckoning in Periodic Trajectories},
author = {Shira Massas and Itzik Klein},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.17964},
year = {2025}
}