基于卷积神经网络的MEMS传感器随机误差补偿方法

作者：李英俊; 褚文超; 严利军; 赵磊; 周欣荣

来源：电子设计工程, 2021, 29(23): 51-55.

DOI：10.14022/j.issn1674-6236.2021.23.011

• 卷积神经网络
• MEMS传感器
• 随机误差
• 误差补偿
• 角速率误差

为解决MEMS传感器随机误差补偿方法中漂移误差补偿能力较低,导致补偿模型角速率误差补偿效果较差等问题,提出基于卷积神经网络的MEMS传感器随机误差补偿方法。采用多方位、多层次的数据采集方法,将MEMS传感器放置在多个不同实验点车辆上,在行驶过程中采集多个信息数据。对原始数据进行环境误差消除处理,以保证误差数据的准确度,分析MEMS传感器随机误差类型,进行误差整体标定,实现误差补偿。实验结果表明,所提方法漂移误差补偿能力得到有效提高,补偿模型角速率误差补偿效果较好。