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龙图腾网恭喜电子科技大学申请的专利一种基于LSTM神经网络辅助的车载导航方法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：CN115112119B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202210964179.7，技术领域涉及：G01C21/10；该发明授权一种基于LSTM神经网络辅助的车载导航方法是由甘章怡;杜爽;杨文慧;赵鑫;邓斯琪设计研发完成，并于2022-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LSTM神经网络辅助的车载导航方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于LSTM神经网络辅助的车载导航方法，包括以下步骤：S1.车辆运行时，构建传感器的输出信号特征；S2.在GPS未中断时,构建GPS输出信号特征，并基于扩展卡尔曼滤波处理得到误差数据，并与捷联解算结果作差，得到导航信息；S3.构建LSTM神经网络模型，在GPS未中断的时间段内，对LSTM神经网络进行训练；S4.在GPS中断时，由LSTM神经网络模型输出伪位置增量，并基于卡尔曼滤波得到预测误差数据，与捷联解算结果作差，得到导航信息。本发明基于LSTM神经网络辅助，以MEMSIMU的比力、角速度以及捷联结算的速度和航向角作为输入，以预测GPS中断时的位置增量，并且将此作为EKF的观测量，从而准确估计出车辆的轨迹。

本发明授权一种基于LSTM神经网络辅助的车载导航方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM神经网络辅助的车载导航方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.车辆运行时，利用安装在车辆上的传感器对车辆数据进行采集，并进行降噪处理和捷联解算，并构建传感器的输出信号特征；S2.在GPS未中断时,根据安装在车辆上GPS模块构建GPS输出信号特征，并基于扩展卡尔曼滤波处理得到误差数据，并与捷联解算结果作差，得到导航信息；S3.构建LSTM神经网络模型，在GPS未中断的时间段内，利用传感器的输出信号特征和GPS输出信号特征对LSTM神经网络进行训练；S4.在GPS中断时，由LSTM神经网络模型输出伪位置增量，并基于卡尔曼滤波得到预测误差数据，与捷联解算结果作差，得到导航信息；所述步骤S4包括：S401.GPS中断时，将传感器输出的信号特征送入训练完成的神经网络，得到预测的GPS位置增量：若车辆运行的第t秒，GPS中断，将传感器输出信号特征为送入训练完成的神经网络，得到预测出输出记为ΔpANN；其中，分别为车辆运行的第t秒内传感器输出的数据，进行降噪和整合平均后，得到的三轴加速度计数据和三轴陀螺仪数据，分别为车辆运行的第t秒内传感器输出的数据进行降噪和INS捷联解算后得到的速度信息和姿态信息；S402.构建t时刻卡尔曼滤波的观测量zt：zt＝{ΔpANN}；S403.设第t秒已知的观测量噪声协方差矩阵为Rt，第t-1秒已知的过程量噪声协方差为Qt-1，第t-1秒已知的噪声驱动矩阵为Gt-1；从t＝1开始，根据第t-1秒的状态量矩阵修正值获取第t秒状态量矩阵修正值将量测矩阵取值为Ht＝[I3×303×303×303×303×3]，设得到： 其中，φtt-1表示第t-1时刻到第t时刻的车辆动态转移矩阵，Pt-表示t时刻状态量噪声协方差矩阵的预测值，Pt+表示t时刻状态量噪声协方差矩阵的修正值，Pt-1+表示t-1时刻状态量噪声协方差矩阵的修正值，Kt表示t时刻的卡尔曼滤波增益矩阵；其中， vt定义为新息序列，cvt为理论新息序列协方差，为窗口大小为N的时间内的实际新息序列协方差；S404.利用第t秒内INS捷联结算得到的第t秒的车辆速度信息、姿态信息和位置信息，减去第t秒状态量矩阵修正值中包含的速度误差、姿态误差和位置误差，得到所需的导航信息。

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