{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{-“日期-部件”:[[2024,6,30]],“日期-时间”:“2024-06-30T11:06:48Z”,“时间戳”:1719745608174},“引用-计数”:24,“发布者”:“MDPI AG”,“问题”:“4”,“许可证”:[{“开始”:{-date-parts”:[2009,4,15]],-15T00:00:00Z“,“时间戳”:1239753600000},“content-version”:“vor”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by\/3.0\/”}],“内容域”:{“域”:[],“crossmark-restriction”:false},“short-container-title”:[“传感器”],“抽象”:“数字移动地图将数字成像与直接地理参考相结合,在过去15年中发展迅速。直接地理参考是确定移动数字成像仪的时变位置和方向参数。目前用于此目的的最常见技术是使用全球定位系统(GPS)的卫星定位和使用惯性测量单元(IMU)的惯性导航系统(INS)。它们通常以这样的方式集成:GPS接收机是主要的位置传感器,而IMU是主要的方向传感器。卡尔曼滤波器(KF)被认为是实时INS/GPS组合动态位置和方位确定的最佳估计工具。在以往的研究中,为了克服KF的局限性并提高INS/GPS组合系统的性能,提出了一种由人工神经网络(ANN)和KF组成的智能混合方案。然而,即使使用ANN-KF方案,也可以很容易地达到通用移动地图应用程序的精度要求。因此,本研究提出了一种智能定位和定向方案,该方案将ANN嵌入传统的Rauch-Tung-Striebel(RTS)平滑器中,以提高MEMS INS/GPS集成系统在任务后模式下的整体精度。通过将微机电系统(MEMS)INS/GPS集成系统与本研究提出的智能ANN-RTS平滑器方案相结合,可以预期一种更便宜但仍相当精确的位置和方向确定方案<\/jats:p>“,”DOI“:”10.3390\/s90402586“,”type“:”journal-article“,”created“:{”date-parts“:[[2009,4,15]],”date-time“:”2009-04-15T13:33:30Z“,”timestamp“:123980240000},”page“:“2586-2610”,“source”:“Crossref”,”is-referenced-by-count“:36,”title“:[”低成本MEMS INS/GPS集成传感器的人工神经网络嵌入式位置和方向确定算法“],”前缀“:”10.3390“,”卷“:”9“,”作者“:[{”给定“:”凯威“,”家族“:”蒋“,”序列“:”第一“,”从属“:[}”名称“:”国立成工大学地理系\/台湾台南701大湖路1号“}]},{“ORCID”:“http://\/ORCID.org\/0000-0001-7915-2477”,“authenticated-ORCID”:false,“given”:”Hsiu-Wen“,“family”:“Chang”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[{“name”:“国立成贡大学地理信息学系\/台湾台南701大寿路1号“}]},{“given”:“Chia-Yuan”,“family”:“Li”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[{“name”:“国立成贡学院地理信息学部\/台湾701大寿路1号”}]},}“giving”:“Yun-Wen”,”family“:”Huang“,”sequence“:”additional“,”affiliation“:[{”name“:”国立成工大学地理信息系\/台湾台南701号大湖路1号“}]}],”member“:”1968“,”published-online“:{”date-parts“:[[2009,4,15]]},”reference“:[}”key“:”ref_1“,”unstructured“:”El-Sheimy,N.(1996).[开发VISAT-用于地理信息系统应用的移动测量系统,卡尔加里大学地理信息工程系]。UCGE报告编号:20101,。“},{“key”:“ref_2”,“非结构化”:“Tao,V.和Li,J.(2007)。移动测绘技术进展,Taylor和Francis集团。国际摄影测量和遥感学会(ISPRS)丛书,。”},{“key”:“ref_3”,“非结构化”:“El Sheimi,N.(2002)。卡尔加里大学地理系惯性导航导论。ENGO 699.71课堂讲稿,。“},{”key“:”ref_4“,”unstructured“:”Shin,E.H.(2005)。[低成本惯性导航估算技术,卡尔加里大学地理信息工程系]。UCGE报告20219,。“}”,{“key”:“ref_5”,“unstructure”:“Goad,C.C.(1991,1-6月)。俄亥俄州立大学绘图系统:定位组件。弗吉尼亚州威廉斯堡。”},{“key”:“ref_6”,“unstructured”:“Coetsee,J.,Brown,A.,and Bossler,J.(,1994)。使用GPSVan进行GIS数据采集,并由GPS惯性测绘系统支持。犹他州盐湖城。第1部分:。”},{”key“:”ref_7“,”首页“:”1.3.1“,”article-title“:”基于GPS、GIS和多传感器的移动测绘系统“,”volume“:“32”,“author”:“Li”,“year”:“1999”,“journal-title”:“Int.Arch.Photogram.Remote Sensing”},{“key”:“ref_8”,“first-pagent”:“5.A.5.1”,“article-title“:”通过摄影测量导线测量城市街道测绘“,”volume“:”32“,”author“:”Silva“,”year“:”1999“,”journal-title“:”Int.Arch.Photogramm.Remote Sensensing“}:“移动制图-一种新兴的空间数据采集技术”,“卷”:“63”,“作者”:“李”,“年份”:“1997年”,“新闻标题”:“J.Photogram.Eng.Remote Sens”},{“key”:“ref_10”,“unstructured”:“Grejner-Brzezinska,D.,and Toth,C.(2000年1月-7月)。荷兰阿姆斯特丹公路线形特征的精确制图。”},“非结构化”:“Cramer,M.,Stallmann,D.,and Halla,N.(,1997)。使用GPS\/INS和图像匹配的高精度地理参考。加拿大班夫。”:“ref_13”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:“2240”,“doi”:“10.3390\/s8042240”,“article-title”:“基于MEMS的低成本GPS接收机惯性传感器的误差和性能分析”,“volume”:”8“,”author“:”Park“,”year“:”2008“,”journal-title“:”Sensors“},{“key”:。H.和Weston,J.L.(2004)。捷联惯性导航技术。【第二版】。“,”DOI“:”10.1049\/PBRA017E“},{“key”:“ref_15”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Bishop,C.M.(1995).模式识别神经网络,牛津大学出版社.”,“DOI”:“10.1093\/oso\/9780198538493.001.0001”},“{”key“:”ref_16“,”非结构化“:”Brown,R.G.,and Hwang,P.Y.C.(1992).随机信号导论,John Wiley and Sons。”},{“key”:“ref_17”,“首页”:“292”,“文章标题”:“导航算法必须使用卡尔曼滤波器吗?”,“volume”:“45”,“author”:“Vanicek”,“year”:“1999”,“journal title”:“Can.Aeronaut.Space J”},{“key”:“ref_18”,“nonstructured”:“Chiang,K.W.(2004).INS \/GPS集成使用神经网络进行陆地车辆导航应用,卡尔加里大学地理信息工程系。“},{”key“:”ref_19“,”unstructured“:”Goodall,C.,El-Sheimy,N.,and Chiang,K.W.(2005)。《利用混合处理架构开发GPS\/MEMS INS集成系统》,导航研究所GNSS 2005年会议记录doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:”2053“,”doi“:”10.1088\/0957-0233\/15\/10\/015“,”article-title“:”基于神经网络的INS\/GPS集成架构的新权重更新方法“,”volume“:“15”,”author“:”Chiang“,”year“:”2003“,”journal-title”:“Meas。科学。Technol“},{”key“:”ref_22“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first-pages“:”237“,”doi“:”10.2514\/3.20299“,”article-title“:”惯性导航系统的控制理论方法“,”volume“:“11”,”author“:”Berman“,”year“:”1988“,”journal-title”:“AIAA J.Guid.”},”{“key”:“ref_23”,”doi-asserted-by“”:”cross-ref“,“first-page”:“”283“,”doi“:”10.1017\/S037346330500319X“,”article-title“:“管道清管用导航滤波器设计”,“volume”:“58”,“author”:“Shin”,“year”:“2005”,“journal-title”:“J.Navig”},{“key”:”ref_24“,”unstructured“:”Haykin,S.(1999)。神经网络:综合基础,Prentice-Hall。[第二版]language“:”en“,”link“:[{”URL“:”https:\/\/www.mdpi.com/1424-8220\/9\/4\/2586\/pdf“,”content-type“:”unspecified“,”content-version“:”vor“,”intended-application“:”similarity-checking“}],”deposed“:{”date-parts“:[2024,5,28]],”date-time“:“2024-05-28T23:16:12Z”,“timestamp”:171693817200},“score”:1,“resource”:{“primary”:{”URL“:”https:\/\/www.mdpi.com\/1424-8220\/9\/4\/2586“}},”副标题“:[],”短标题“:[],”已发布“:{”日期部分“:[[2009,4,15]]},“引用计数”:24,“日志发布”:{“发布”:“4”,“发布在线”:{“日期部分”:[[20009,4]}}、“替代id”:[“s90402586”],“URL”:“http://\”/dx.doi.org \/10.3390 \/s90402586“,”关系“:{},”ISSN“:[”1424-8220“],”ISSN-type“:[{”value“:“1424-8220”,“type”:“electronic”}],“subject”:[],“published”:{“date-parts”:[[2009,4,15]]}}