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Learning-based Airflow Inertial Odometry for Micro Aerial Vehicles Using Thermal Anemometers in GPS-denied and Vision-denied Environments
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内容提要
本研究提出了一种基于热风速仪的微型无人机气流惯性里程计，解决了低成本传感器的偏差问题。通过融合多传感器数据，利用深度神经网络有效估计飞行状态和气流速度，显著减少位置漂移，实现了在无风环境中的准确飞行速度估计。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于热风速仪的微型无人机气流惯性里程计。
- 该系统解决了低成本惯性测量单元和气压计的偏差问题。
- 热风速仪在旋转螺旋桨和地面效应干扰下的测量不准确问题得到了改善。
- 通过融合多传感器数据，使用基于GRU的深度神经网络，有效估计飞行状态和气流速度。
- 显著减少了位置集成漂移，实现了在无风环境中的准确飞行速度估计。
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