Long Short-Term Memory Network for INS Positioning During GNSS Outages: A Preliminary Study on Simple Trajectories

신유진; 이철민; 정도연; 김의호

doi:10.11003/JPNT.2024.13.2.137

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자료유형: 학술저널

저자정보: 신유진 (Autonomous Vehicle Intelligent Robotics Program, Hongik University, Seoul 04066, Republic of Korea:PGM Seeker R&D, LIG Nex1, Yongin 16911, Republic of Korea) 이철민 (Department of Mechanical Engineering, Hongik University, Seoul 04066, Republic of Korea) 정도연 (Department of Mechanical Engineering, Hongik University, Seoul 04066, Republic of Korea) 김의호 (Department of Mechanical & System Design Engineering, Hongik University, Seoul 04066, Republic of Korea)

저널정보: 사단법인 항법시스템학회 Journal of Positioning, Navigation, and Timing Journal of Positioning, Navigation, and Timing Vol.13 No.2

발행연도: 2024.6

수록면: 137 - 147 (11page)

DOI: 10.11003/JPNT.2024.13.2.137

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This paper presents a novel Long Short-Term Memory (LSTM) network architecture for the integration of an Inertial Measurement Unit (IMU) and Global Navigation Satellite Systems (GNSS). The proposed algorithm consists of two independent LSTM networks and the LSTM networks are trained to predict attitudes and velocities from the sequence of IMU measurements and mechanization solutions. In this paper, three GNSS receivers are used to provide Real Time Kinematic (RTK) GNSS attitude and position information of a vehicle, and the information is used as a target output while training the network. The performance of the proposed method was evaluated with both experimental and simulation data using a lowcost IMU and three RTK-GNSS receivers. The test results showed that the proposed LSTM network could improve positioning accuracy by more than 90% compared to the position solutions obtained using a conventional Kalman filter based IMU/GNSS integration for more than 30 seconds of GNSS outages.

#recurrent neural networks #Kalman filters #global navigation satellite systems #inertial navigation system

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