移动机器人过程神经网络RTK-GPS定位研究

在中国自主研发北斗三号系统已经全面运行，实现全球定位的背景下。为了进一步提高移动机器人地面终端卫星导航定位功能，针对移动机器人数据接收解析的高频振荡随机干扰信号和系统高阶动态非线性对定位导航精度的影响，提出一种利用过程神经网络的时变特性，构建动态自适应RTK-GPS(Real Time Kinematic-Global Position System)定位算法。通过现有的卫星定位终端的输入输出数据构造出神经网络模型，再利用动态误差数据为样本对这个神经网络模型进行训练校正，在卫星信号受到干扰或失锁时利用训练好的过程神经网络预测输出来抑制位置和速度误差发散，从而提高定位和导航精度。实验表明本方法在定位干扰噪声为非定常量的条件下，仍然对定位精度的提高适用有效，能显著降低定位结果误差，尤其在可观察卫星数量变化时表现出较强的鲁棒性。