Artificial Neural Networks in an Inertial Measurement Unit

TEJMLOVA, Lenka; Jiri SEBESTA a Petr ZELINA. Artificial Neural Networks in an Inertial Measurement Unit. In 978-1-5090-1674-7. PROCEEDINGS OF THE 26TH INTERNATIONAL CONFERENCE RADIOELEKTRONIKA (RADIOELEKTRONIKA 2016). NEW YORK: IEEE, 2016, s. 176-180. Dostupné z: https://doi.org/10.1109/RADIOELEK.2016.7477431.

Základní údaje

Originální název

Artificial Neural Networks in an Inertial Measurement Unit

Autoři

TEJMLOVA, Lenka; Jiri SEBESTA a Petr ZELINA ORCID

Vydání

NEW YORK, PROCEEDINGS OF THE 26TH INTERNATIONAL CONFERENCE RADIOELEKTRONIKA (RADIOELEKTRONIKA 2016), od s. 176-180, 5 s. 2016

Nakladatel

IEEE

---

Další údaje

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Označené pro přenos do RIV

Ne

DOI

https://doi.org/10.1109/RADIOELEK.2016.7477431

UT WoS

000383741100036

Klíčová slova anglicky

inertial measurement unit; inertial navigation system; artificial neural networks; 9-DOF inertial sensors; Kalman filter

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno

---

Anotace

V originále

This paper presents an effective method combining classic data processing using a simple MEMS inertial measurement unit (IMU) and an artificial neural network (AAN) to achieve more accurate pedestrian positioning. Generally, this application based on a standard IMU without support from another system, such as satellite navigation, is characterized by poorly estimating position and orientation, wherein the positioning error grows over time.