LSTM神经网络辅助的GNSS/VO组合定位方法

作者：林秋良; 赵有兵; 冯威^*; 黄丁发

来源：导航定位学报, 2023, 11(03): 156-164.

DOI：10.16547/j.cnki.10-1096.20230321

• 全球卫星导航系统(GNSS)
• 组合导航
• 长短期记忆
• 神经网络
• GNSS拒止
• 视觉里程计(VO)

针对当全球卫星导航系统（GNSS）信号失锁时，GNSS与视觉里程计（VO）组合定位方法定位精度下降的问题，提出一种基于长短期记忆（LSTM）神经网络辅助的GNSS/VO组合定位方法：在GNSS工作正常情况下，利用视觉里程计的位移增量和姿态构建LSTM的特征向量，将GNSS解算的位置增量作为输出对LSTM神经网络进行训练；GNSS信号失锁环境中，使用LSTM神经网络输出结果推算得到伪GNSS观测值，并将其与VO的结果进行松组合，实现GNSS/VO组合定位。实验结果表明，在GNSS信号丢失30、60、120s的过程中，所提方法的定位精度可分别提高约62%、64%、69%，证明该方法能够有效地提高GNSS/VO组合定位方法在GNSS拒止环境下的定位精度。

• 单位
  西南交通大学; 中铁二院工程集团有限责任公司