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龍圖騰網恭喜電子科技大學申請的專利一種基于LSTM神經網絡輔助的車載導航方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115112119B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210964179.7，技術領域涉及：G01C21/10；該發明授權一種基于LSTM神經網絡輔助的車載導航方法是由甘章怡;杜爽;楊文慧;趙鑫;鄧斯琪設計研發完成，并于2022-08-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于LSTM神經網絡輔助的車載導航方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于LSTM神經網絡輔助的車載導航方法，包括以下步驟：S1.車輛運行時，構建傳感器的輸出信號特征；S2.在GPS未中斷時,構建GPS輸出信號特征，并基于擴展卡爾曼濾波處理得到誤差數據，并與捷聯解算結果作差，得到導航信息；S3.構建LSTM神經網絡模型，在GPS未中斷的時間段內，對LSTM神經網絡進行訓練；S4.在GPS中斷時，由LSTM神經網絡模型輸出偽位置增量，并基于卡爾曼濾波得到預測誤差數據，與捷聯解算結果作差，得到導航信息。本發明基于LSTM神經網絡輔助，以MEMSIMU的比力、角速度以及捷聯結算的速度和航向角作為輸入，以預測GPS中斷時的位置增量，并且將此作為EKF的觀測量，從而準確估計出車輛的軌跡。

本發明授權一種基于LSTM神經網絡輔助的車載導航方法在權利要求書中公布了：1.一種基于LSTM神經網絡輔助的車載導航方法，其特征在于：包括以下步驟：S1.車輛運行時，利用安裝在車輛上的傳感器對車輛數據進行采集，并進行降噪處理和捷聯解算，并構建傳感器的輸出信號特征；S2.在GPS未中斷時,根據安裝在車輛上GPS模塊構建GPS輸出信號特征，并基于擴展卡爾曼濾波處理得到誤差數據，并與捷聯解算結果作差，得到導航信息；S3.構建LSTM神經網絡模型，在GPS未中斷的時間段內，利用傳感器的輸出信號特征和GPS輸出信號特征對LSTM神經網絡進行訓練；S4.在GPS中斷時，由LSTM神經網絡模型輸出偽位置增量，并基于卡爾曼濾波得到預測誤差數據，與捷聯解算結果作差，得到導航信息；所述步驟S4包括：S401.GPS中斷時，將傳感器輸出的信號特征送入訓練完成的神經網絡，得到預測的GPS位置增量：若車輛運行的第t秒，GPS中斷，將傳感器輸出信號特征為送入訓練完成的神經網絡，得到預測出輸出記為ΔpANN；其中，分別為車輛運行的第t秒內傳感器輸出的數據，進行降噪和整合平均后，得到的三軸加速度計數據和三軸陀螺儀數據，分別為車輛運行的第t秒內傳感器輸出的數據進行降噪和INS捷聯解算后得到的速度信息和姿態信息；S402.構建t時刻卡爾曼濾波的觀測量zt：zt＝{ΔpANN}；S403.設第t秒已知的觀測量噪聲協方差矩陣為Rt，第t-1秒已知的過程量噪聲協方差為Qt-1，第t-1秒已知的噪聲驅動矩陣為Gt-1；從t＝1開始，根據第t-1秒的狀態量矩陣修正值獲取第t秒狀態量矩陣修正值將量測矩陣取值為Ht＝[I3×303×303×303×303×3]，設得到： 其中，φtt-1表示第t-1時刻到第t時刻的車輛動態轉移矩陣，Pt-表示t時刻狀態量噪聲協方差矩陣的預測值，Pt+表示t時刻狀態量噪聲協方差矩陣的修正值，Pt-1+表示t-1時刻狀態量噪聲協方差矩陣的修正值，Kt表示t時刻的卡爾曼濾波增益矩陣；其中， vt定義為新息序列，cvt為理論新息序列協方差，為窗口大小為N的時間內的實際新息序列協方差；S404.利用第t秒內INS捷聯結算得到的第t秒的車輛速度信息、姿態信息和位置信息，減去第t秒狀態量矩陣修正值中包含的速度誤差、姿態誤差和位置誤差，得到所需的導航信息。

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