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申请/专利权人：北京理工大学

摘要：本发明的基于深度学习的虚拟陀螺仪构建方法，利用高旋体的磁阻传感器获取高旋体坐标系上的地磁矢量；利用高旋体的加速度计获取所述高旋体坐标系上的加速度矢量；将所述高旋体坐标系上的当前时刻和上一时刻的地磁矢量，以及加速度矢量输入到BILSTM网络中，得到所述高旋体姿态变化四元参数；根据所述高旋体的旋转矢量和所述高旋体姿态变化四元参数的转换关系得到所述高旋体的角速率。能够实现陀螺仪失效后高旋体角速率的稳定感知。

主权项：1.一种基于深度学习的虚拟陀螺仪构建方法，其特征在于，所述方法包括：利用高旋体的磁阻传感器获取高旋体坐标系上的地磁矢量；利用高旋体的加速度计获取所述高旋体坐标系上的加速度矢量；将所述高旋体坐标系上的当前时刻和上一时刻的地磁矢量，以及加速度矢量输入到BILSTM网络中，得到所述高旋体姿态变化四元参数；根据所述高旋体的旋转矢量和所述高旋体姿态变化四元参数的转换关系得到所述高旋体的角速率；所述利用高旋体的磁阻传感器获取高旋体坐标系上的地磁矢量之后，包括：根据所述高旋体坐标系和地理坐标系的姿态转换矩阵，得到所述高旋体的地磁矢量在高旋体坐标系上的三轴分量与地理坐标系上的三轴分量之间的转换关系；根据所述地磁矢量在高旋体坐标系上的三轴分量与地理坐标系上的三轴分量之间的转换关系和链式法则，得到高旋体坐标系上的当前时刻的地磁矢量和上一时刻的地磁矢量的关系；所述利用高旋体的加速度计获取所述高旋体坐标系上的加速度矢量之后，还包括：根据加速度计的速度微分方程得到所述高旋体的加速度在高旋体坐标系上的分量和地理坐标系上的分量之间的转换关系；根据所述加速度在高旋体坐标系上的分量和地理坐标系上的分量之间的转换关系和链式法则，得到高旋体坐标系上的当前时刻的加速度矢量和上一时刻的加速度矢量的关系；所述将所述高旋体坐标系上的当前时刻和上一时刻的地磁矢量，以及加速度矢量输入到BILSTM网络中，得到所述高旋体姿态变化四元参数，包括：联立高旋体坐标系上的当前时刻和上一时刻的地磁矢量转换关系，和所述高旋体坐标系上的当前时刻和上一时刻的加速度矢量转换关系，根据高旋体坐标系上的转移矩阵求解得到高旋体姿态变化四元参数；所述根据所述高旋体的旋转矢量和所述高旋体姿态变化四元参数的转换关系得到所述高旋体的角速率，包括：根据所述高旋体的旋转矢量和所述高旋体姿态变化四元参数的转换关系得到高旋体的角增量；根据角增量单子样提取方法对所述高旋体的角增量进行提取，得到高旋体的角速率。

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百度查询： 北京理工大学 一种基于深度学习的虚拟陀螺仪构建方法