[发明专利]一种基于深度学习的卫星地图辅助导航定位方法在审
| 申请号： | 201911381866.0 | 申请日： | 2019-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN111024072A | 公开（公告）日： | 2020-04-17 |
| 发明（设计）人： | 赵文杰;周棚 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G01C21/16 | 分类号： | G01C21/16;G01C21/00 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 郑海峰 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明为一种基于深度学习的卫星地图辅助导航定位方法，所述方法应用于无人机上，解决GNSS失锁时的导航定位问题。包括：步骤一，根据惯性导航设备的漂移误差，在飞行区域内选取图像地标点。步骤二，根据地标点处的卫星遥感图像建立目标检测数据集，并用改进的YOLO v3进行训练。步骤三，飞行过程中，根据训练好的模型及模型参数，检测位置信息已知的地标点，经坐标转换关系得到无人机的位置。步骤四，采用卡尔曼滤波将其与INS系统输出的位置参数进行融合，实现组合导航。本发明针对无人机GNSS失锁的情况，利用目标检测实现辅助导航定位，有效地解决了单INS系统的累积漂移误差问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 卫星 地图 辅助 导航 定位 方法 | ||
【主权项】：
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