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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种应用于无人机自定位的VIO噪声模拟训练方法，该方法提出了一种基于高斯混合模型的噪声模拟训练方法，可以灵活地描述数据的复杂分布特性，适用于模拟实际环境中的复杂噪声，通过将GMM模型应用于传感器数据的噪声模拟中，可以更准确地模拟实际环境中的噪声情况，为VIO系统提供更加真实和可靠的数据，从而提高系统的性能和鲁棒性。
主权项：1.一种应用于无人机自定位的VIO噪声模拟训练方法，其特征在于：高斯混合模型的噪声模拟训练方法，包括如下步骤：步骤1：使用无人机前端摄像头、imu以及GPS传感器对环境进行数据采集，它们分别用于捕获环境的视觉信息、运动状态等信息，得到无人机的初始位置、加速度、陀螺仪角度的数据，并对角度和加速度等初始数据进行预处理；步骤2：对于步骤1采集的初始位置信息进行自适应初始化，得到地标数据，基于地标数据模拟相应的噪声数据，确保噪声数据符合高斯混合模型；步骤3：基于步骤1和步骤2，将无人机采集的加速度、角度等数据和噪声数据使用卡尔曼滤波的方式进行融合，得到模拟噪声环境下的传感器数据；步骤4：将步骤3得到的模拟噪声环境下的传感器用于VIO系统的训练和优化，实时更新、调整卡尔曼滤波权重参数，得到能够适应模拟噪声的VIO系统模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种应用于无人机自定位的VIO噪声模拟训练方法
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