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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于强化学习的GNSSINS组合导航系统，涉及机器学习、卫星、惯性导航终端技术领域，包括三个惯性航位推算模块、一个GNSSINS组合导航模块及一个强化学习模块。系统工作场景主要分为GNSS可见及拒止场景，在卫星可见场景，GNSSINS组合导航系统计算的位置、速度、姿态及时间作为系统最终输出结果，同时强化学习模块采用组合导航系统输出，惯性航位推算输出及原始惯性器件量测输出进行训练学习，以达到最佳奖励。在GNSS拒止场景，强化学习模块开始正式工作，通过训练好的状态动作策略实现对惯性原始观测数据的预处理。本发明还公开了一种基于强化学习的GNSSINS组合导航方法，以在线强化学习模式实现GNSSINS组合导航系统在综合场景下的长航时可靠精度。
主权项：1.一种基于强化学习的GNSSINS组合导航系统，其特征在于，包括第一至第三计算分支，其中，第一计算分支包括第一惯性航位推算模块和GNSSINS组合系统模块；第二计算分支包括第二惯性航位推算模块；第三计算分支包括强化学习RL模块和第三惯性航位推算模块；六轴观测数据进入第一至第三计算分支并行处理，其中，第一计算分支中，六轴观测数据进行惯性航位推算后、再进行GNSSINS的组合，得到第一计算分支结果PVA1，PVA1包括位置、速度和姿态估计结果；第二计算分支中，对六轴观测数据进行惯性航位推算算法处理，得到第二计算分支结果PVA2，PVA2包括纯航位推算位置、速度和姿态估计结果；第三计算分支中，六轴观测数据经过RL代理处理、惯性航位推算算法处理后，得到第三计算分支结果PVA3，PVA3包括位置、速度和姿态估计结果；第一计算分支结果PVA1、第二计算分支结果PVA2和第三计算分支结果PVA3再通过强化学习RL模块中的奖励计算单元实现对RL代理的奖励；在GNSS信号可见的情况下，PVA1作为导航输出；在GNSS信号不可见的情况下，如果强化学习RL模块收敛、则采用PVA3作为导航输出，如果强化学习RL模块没有收敛、则采用PVA2作为导航输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于强化学习的GNSS/INS组合导航系统及方法
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