بهبود دقت الگوریتم فیلتر کالمن در سامانه AHRS با بکارگیری شبکه عصبی عمیق LSTM

نویسندگان

1 دانشکده مهندسی برق- دانشگاه یزد

2 دانشکده مهندسی برق - دانشگاه یزد

doi
10.22075/jme.2022.25828.2201
چکیده

استفاده از سامانه AHRSدقیق مبتنی برسنسورهای تکنولوژی MEMS، با حجم‌کم و قیمت ارزان،نقش به سزایی در ناوبری و هدایت وسایل بدون سرنشین ایفا می-کند.امروزه استفاده از الگوریتم‌ها و روش های گوناگون از جمله فیلترهای وفقی، شبکه های عصبی و فیلترهای تخمینگر جهت افزایش دقت این سامانه ها و کاهش نویز سنسورهای آن بسیار مورد توجه محققان قرار گرفته است.در این مقاله از ترکیب شبکه عصبی عمیق LSTM و فیلترکالمن جهت بهبود دقت سامانهAHRSاستفاده شده است. در این روش ابتدا شبکه عمیق مورد استفاده تحت آموزش قرار گرفته و سپس به عنوان یک تصحیح‌گر، ضرایب موثر فیلترکالمن را تصحیح می‌کند. این روش تمامی محدودیت های فیلتر کالمن از جمله خطی بودن و حافظه دار نبودن آن را برطرف کرده و بدون استفاده از سامانه GPSدقت زوایای خروجی را بهبود بخشیده است. نتایج این تحقیق برروی داده‌های واقعی سنسورIMU مبتنی بر تکنولوژی MEMSکه نسبت به سنسورهای مورد استفاده در کارهای مشابه دارای دقت کمتری بوده، نصب شده برروی هواپیمای بدون سرنشین با مانور بالا، انجام شده و بیانگر بهبود 35 درصدی دقت زوایای وضعیت سامانهAHRS و بهبود 40 درصدی کاهش نویز خروجی سنسورها می‌باشد.