INS/GPS/VS複合航法への再帰型ニューラルネットワークの応用

平田怜央, 久保幸弘（立命館大学）
[ ID: sapt-1908-0001 ]

近年, 自動車の自動運転技術の研究が盛んに行われている. 自動車などの移動体の正確な状態推定に対して, 一般にINS（Inertial Navigation System）とGPS （Global Positioning System）を用いたINS/GPS 複合航法が用いられる.
しかし, INS/GPS 複合航法は, GPS が長時間測位不可能になった場合, INS 航法誤差が蓄積してしまう. この誤差を除去するため, 車速VS（vehicle Speed）を用いるINS/GPS/VS複合航法を提案した.
INS/GPS/VS 複合航法において, GPS を用いない場合INS/VS 複合航法となり, カルマンフィルタの演算に用いる観測量が減少する. これによって, その測位精度はINS/GPS/VS 複合航法に比べて劣化してしまう. これらの問題を解決するため, Neural Network を用いる.　Neural Network は機械学習の一つで, 訓練データで学習を行い, 未知のデータに対して学習したモデルを適用して推定値を求めるものである. 本研究は, INS/GPS/VS 複合航法において, GPS を使用できない区間での測位モデルをNeural Network によって学習し, 高精度な測位をすることを目的とするものである.