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龙图腾网恭喜罗伯特·博世有限公司申请的专利惯性传感器、用于惯性传感器的自校准的方法和计算机可读的介质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：CN112577515B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202011055044.6，技术领域涉及：G01C25/00；该发明授权惯性传感器、用于惯性传感器的自校准的方法和计算机可读的介质是由M·屈内尔;刘文庆设计研发完成，并于2020-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本惯性传感器、用于惯性传感器的自校准的方法和计算机可读的介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于惯性传感器的自校准的计算机实现的方法。该方法具有以下步骤：确定与惯性传感器有关的数据；将数据分为训练数据和测试数据；为具有线性激活函数的第一人工神经网络设定第一目标准确度值；借助训练数据对第一人工神经网络进行训练；将测试数据输入到经训练的第一人工神经网络，以便获得第一人工神经网络的第一输出值；基于第一输出值与测试数据之间的比较结果来确定第一输出准确度值；如果第一输出准确度值大于第一目标准确度值，则将第一人工神经网络的权重以及线性激活函数存储在惯性传感器的存储单元中，或者如果第一输出准确度值低于第一目标准确度值，则借助训练数据再次对第一人工神经网络进行训练。

本发明授权惯性传感器、用于惯性传感器的自校准的方法和计算机可读的介质在权利要求书中公布了：1.一种用于惯性传感器的自校准的计算机实现的方法，所述计算机实现的方法具有以下步骤：确定S10与所述惯性传感器有关的数据；将所述数据划分S20为训练数据和测试数据；为具有线性和或非线性激活函数的第一人工神经网络10设定第一目标准确度值；借助所述训练数据对所述第一人工神经网络10进行训练S30；将所述测试数据输入S40到经训练的第一人工神经网络10，以便获得所述第一人工神经网络10的第一输出值；基于所述第一输出值与所述测试数据之间的比较结果来确定第一输出准确度值；如果所述第一输出准确度值大于所述第一目标准确度值，则将所述第一人工神经网络10的权重以及所述线性和或非线性激活函数存储S50在所述惯性传感器的存储单元34，36，38中，或者，如果所述第一输出准确度值小于所述第一目标准确度值，则借助所述训练数据再次对所述第一人工神经网络10进行训练S35；基于预给定的常数和所述第一人工神经网络10的所述第一输出值来为具有非线性激活函数的第二人工神经网络20确定上限制值和下限制值；借助所述训练数据对所述第二人工神经网络20进行训练S60；将所述测试数据输入S70到所述经训练的第二人工神经网络20中，以便获得所述第二人工神经网络20的第二输出值；将所述第二人工神经网络20的所述第二输出值与从所述上限制值到所述下限制值的值域进行比较；如果所述第二输出值位于所述值域内，则按照所述第二输出值确定第三输出值，或者，如果所述第二输出值不位于所述值域内，则按照所述第一输出值确定所述第三输出值；将所述第二人工神经网络20的权重和所述非线性激活函数以及所述预给定的常数存储S80在所述存储单元34，36，38中。

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