惯性推算误差抑制的神经网络自学习模型设计与验证

惯性推算误差抑制是提升复杂场景下组合导航定位性能的关键,现有采用运动约束或系统误差高阶建模的方法从运动学模型及传感器误差模型出发,通过经验确定参数及模型的最优解。深度学习隐式模型能够挖掘数据之间的隐含关系,进行自主化参数寻优,并在提升惯导误差建模精度方面具有一定优势。总结了现有主流网络模型设计的优缺点,通过对比不同的输入输出方案进行优选,最终利用卷积神经网络构建了一套惯性误差抑制的轻量化神经网络自学习模型,并利用实测车载数据验证了该模型的有效性。实验结果表明,在GNSS信号失锁300s的路段I和失锁285s的路段II,网络模型速度约束的算法相较于纯惯性推算和传统NHC算法均有一定提升,融合NHC及网络模型速度约束的算法在水平定位精度上分别改善了41.7%~47.4%和26.7%~36.6%,一定程度上抑制了惯性推算误差。

基于文脉传承的老城区废弃火车站的细胞焕新--以张家口站更新改造为例

张家口站更新改造是基于细胞焕新理论下的人文城市更新设计,主要针对火车站原址文脉断裂、空间复杂、任务多元等现状特点,立足城市的有机焕新,将智慧市集作为核心,挖掘城市历史,延续特色文脉,改善城市空间与人居环境。以文化创新为推动力,不断为城市注入新的有机体,为张家口打造城市新名片,开启周期性创新驱动下的智慧城市模式。