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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 1,104 - 1,109 (6page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2024.24.0171
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Recent advances in deep learning have led to the widespread use of convolutional neural networks (CNNs) and recurrent neural networks (RNNs) across various fields. For aircraft attitude estimation, CNNs can effectively extract spatial features from images, whereas RNNs model temporal continuity for more accurate predictions. This study proposes a hybrid method that combines CNN and RNN architectures to improve the accuracy and stability of real-time aircraft attitude estimation. CNN extracts spatial information from each frame, and the RNN captures the temporal dependencies to predict attitude changes. A dataset from the X-Plane 11 simulator collected under diverse environmental conditions was used to train the model. The proposed approach achieved high accuracy based on performance metrics, such as the mean absolute error, root mean square error, and R-squared, confirming its effectiveness. The simulation results demonstrated reliable attitude estimation even in complex environments, making it suitable for real-time autonomous flight systems. These findings suggest that the proposed model can significantly enhance the safety and reliability of such systems.
목차
Abstract
I. 서론
II. 학습용 데이터셋
III. 학습 모델
IV. 결론
REFERENCES
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
R. Archana and P. S. Eliahim Jeevaraj, “Deep learning models for digital image processing: a review,” Artificial Intelligence Review, vol. 57, no. 1, pp. 11-45, 2024. doi: https://doi.org/10.1007/s10462-023-10631-z
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A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton, “ImageNet classification with deep convolutional neural networks,” Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 25, pp. 1097-1105, 2012. doi: https://doi.org/10.1145/3065386
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