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781.
为了提高惯性传感器采集到的序列数据中步态识别的准确率,建立了一个激励层改进的卷积神经网络(CNN)模型。针对三轴加速度传感器对运动太过敏感导致步态周期划分不准确的问题,采用加速度传感器与弯曲度传感器组合获取人体运动信息。将CNN模型中激励层的线性整流函数(ReLU)改进为带泄露线性整流函数(Leaky ReLU),以解决遇到卷积输出数据小于0时神经元被抑制的问题,进而达到提高步态识别准确率的目的。实验结果表明:激励层优化的CNN模型在行走、上下楼和上下坡五种步态模式下识别率达到了95.79%,与未采用弯曲度传感器的改进CNN模型和未进行激励层改进的CNN模型相比,步态识别率有所提高。 相似文献
782.
大型自由翻滚碎片的质心是在轨操作基坐标系下的不动点,也是碎片连体基下动力学参数向卫星坐标系转换的基准,对其精确识别是提高碎片动力学参数辨识精度的关键。提出基于惯性单元测量数据与双目视觉定位数据融合的大型空间碎片质心位置识别方法。基于无力矩欧拉方程,获取附着到空间碎片表面的惯性单元间转换关系,利用该转换关系对惯性单元冗余测量数据优化,再优化求解惯性单元到质心点距离;利用双目视觉获取惯性单元上标记点动态坐标,再利用惯性单元到质心点距离,基于三点定位原理识别大型空间碎片的质心位置。以加入高斯白噪声的惯性单元与双目视觉测量数据进行仿真,结果表明优化解算后惯性单元实时测量数据的误差降低到1%以下,解算的质心位置三轴误差小于0.47mm;开展了地面试验,结果表明,解算的质心位置三轴误差小于0.49mm。仿真和试验证明,该方法能够为大型空间碎片的消旋、捕获任务提供准确的数据基准。 相似文献
783.
784.
惯性测量单元(Inertial measurement unit,IMU)三轴欧拉角的解算数据精度和抗干扰性能常受到系统高频噪音以及震动干扰的影响。基于此问题,本文提出一种适合嵌入式系统的低计算量、实时性好、低成本的动态误差抑制方法。该方法通过在扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman filter, EKF)算法前端引入一种无限脉冲响应滤波器(Infiniteimpulseresponse-extendedKalmanfilter,IIR-EKF),借助于二阶巴特沃斯低通滤波器(Butterworth filter, BF)对数据进行预处理来帮助EKF抑制高频或强干扰。IIR-EKF算法在STM32H743微控制器中实现,经过几种实验对比验证,结果表明:在EKF单独作用时,其数据方差较大,遇到震动干扰时,瞬时值误差较大;在无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF)单独作用时,虽然其并不依赖初始噪音参数,其数据方差比EKF小,但还不足以满足要求;在加入BF后,数据方差明显减小,瞬时误差被大幅抑制,增强了系统的稳定性、抗干扰能力。 相似文献
785.
786.
自对准技术是陆基机动平台及装备用惯导系统的一项关键技术,其核心在于惯导系统如何在风扰、发动机振动、人员走动等各种干扰下实现快速、高精度对准.针对目前常用的惯性系解析自对准、Kalman滤波估计自对准和惯性系奇异值分解(SVD)自对准等三种方法进行了研究和对比分析,根据三种对准方法各自的实现原理,提出了一种有针对性的抗扰动优化方法,并通过了数学仿真分析和车载试验验证.结果 表明,在车载使用环境下,后两种方法都能获得较为准确的姿态信息,惯性系SVD方法可以达到与Kalman滤波方法相当的对准精度和收敛速度,且无需先验信息即可获得最优解,表现出了较好的工程应用优势. 相似文献
787.