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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明提出了一种阵列式冗余IMU信息融合的方法和装置，旨在提升导航和分类任务的数据精度与可靠性。该方法核心在于高效的数据处理技术，首先通过数据预处理阶段对各IMU输出数据进行筛选和精准校正，包括数据清洗及安装误差的标定，以优化输入数据质量。随后，采用结合卷积神经网络CNN与“软加权”注意力机制的信息融合方法，对IMU阵列数据进行智能融合。此技术通过动态加权方式，实现从多个IMU数据中提取并合成单一虚拟IMU信息的高效过程。相较于传统方法，本发明在处理复杂环境下的IMU阵列数据方面展现出更高的准确性和鲁棒性，为导航和分类任务的精准实施提供了有效的技术支持。
主权项：1.一种阵列式冗余IMU信息融合的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，对各个IMU数据进行处理，采用3σ准则来识别并剔除对粗大误差，并插值补齐；同时判断多个IMU之间数据的同步性，利用不同IMU输出曲线的相关性，估计各IMU之间的时间延时，若存在时间不对齐现象，对其进行对齐处理，之后标定各个IMU的系统性误差；步骤2，将标定好的冗余IMU数据输入到卷积神经网络中，提取冗余IMU特征；步骤3，采用基于注意力机制的软加权方法为冗余IMU特征动态分配权重，实现冗余IMU特征的压缩；步骤4，针对不同的任务需求，设计不同的解码器和损失函数，实现IMU信数据息的融合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 一种阵列式冗余IMU信息融合的方法和装置
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