北京理工大学王美玲获国家专利权
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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于扩张卷积神经网络的角加速度传感器去噪方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119413205B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411581156.3,技术领域涉及:G01C25/00;该发明授权一种基于扩张卷积神经网络的角加速度传感器去噪方法是由王美玲;唐伟晔;翟朝阳设计研发完成,并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于扩张卷积神经网络的角加速度传感器去噪方法在说明书摘要公布了:本发明提供一种基于扩张卷积神经网络的角加速度传感器去噪方法,在角加速度传感器测量的角加速度数据的基础上,引入扩张卷积神经网络对角加速度数据进行修正,设计一种角加速度传感器与深度学习结合的去噪方法;该方法考虑了深度学习的数据处理量和训练效果,采用并行应用于多个实例的操作,大幅提高了训练速度,同时采用余弦退火学习率调整算法,使得学习效率提高,大大减少了训练时间,因此我们可以通过一个低成本的角加速度传感器获得精确的姿态估计;相较于一般的神经网络训练的方式,本发明的方法对过拟合具有鲁棒性,训练效率高,训练速度快。本产品引入的角加速度传感器成本较低,便于开展大规模应用。
本发明授权一种基于扩张卷积神经网络的角加速度传感器去噪方法在权利要求书中公布了:1.一种基于扩张卷积神经网络的角加速度传感器去噪方法,其特征在于,包括: 通过角加速度传感器采集当前时刻n的三轴角加速度βn,以及之前的多个时刻的三轴角加速度,输入到扩张卷积神经网络,得到网络的输出值,即角加速度修正量 根据定义的角加速度传感器误差补偿模型得到修正后的角加速度值 其中,βn为当前时刻n传感器测得的三轴角加速度,为角加速度修正量,为修正后的角加速度值,为可学习的误差系数矩阵; 利用修正后角加速度值进行姿态解算,得到两帧数据之间的姿态变化量Rn; 获得姿态变化量真值,与通过修正后角加速度值计算出的姿态变化量Rn进行比较,将得到的差值传入损失函数,计算损失值,具体表达式如下: 其中,y表示参考值,Δ为姿态变化量真值与估计值姿态变化量的差值,δ为设置的阈值超参数; 根据损失函数算出的损失值,计算梯度,并反向传播,更新扩张卷积神经网络参数以及误差补偿模型的可学习参数; 当达到训练停止条件,基于训练完成的矩阵和扩张卷积神经网络利用输入的角加速度数据得到角加速度修正量根据公式1对角加速度传感器进行去噪。
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