【复现】AI-IMU Dead-Reckoning

AI-IMU航位推算复现实践
最新推荐文章于 2025-12-11 20:59:23 发布
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#人工智能 #IMU

AI-IMU Dead-Reckoning

https://github.com/mbrossar/ai-imu-dr

环境

服务器配置：Ubuntu 22.04、RTX 2080、conda 23.3

ai-imu-dr所需环境：python 3.5、pytorch

conda

1.创建虚拟环境

从零开始复现AI-IMU论文结果_aiim

conda create -n aiimudr python=3.10 matplotlib numpy termcolor scipy

pip install navpy -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

2.激活环境：

conda activate aiimudr

3.退出当前环境：

conda deactivate

4.删除虚拟环境

conda remove -n pytorch --all

pytorch

从零开始复现AI-IMU论文结果_aiim

conda install pytorch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 pytorch-cuda=12.1
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从零开始复现AI-IMU论文结果
Lllongroad的博客
02-17 3268
AI IMU文章复现
AI-IMU Dead-Reckoning论文总结
wuRDmemory
05-31 8266
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10-19 885
https://github.com/mbrossar/ai-imu-dr https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9035481
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06-07 976
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05-02 4649
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前言 入学至今，参与了些许学术工作，有所感悟，故在闲暇时间写点博客，有所积淀，既是给自己总结，也希望能对学弟学妹有所帮助。各个环节非常需要培养和锻炼，总体基调还是熟能生巧，但获取相关技巧能帮助我们少走不少弯路。 一、关于阅读论文 1.论文的获取 这里假定我们已经确定了研究方向和课题。 (1) Arxiv 地址：www.arxiv.org arxiv是个Cornell大学创办的预印...
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深度学习下载包时可能会遇到的问题及解决方案
m0_50481455的博客
12-09 488
若确实下载安装了CUDA ，但是此时输出的CUDA是否可用为否，应该是torch的版本为cpu版本导致，刚刚的下载包的语句如果总是下载的是cpu版本，我们考虑直接去网站下指定包，再进行安装。CUDA Version表示的是驱动支持的最高 CUDA 版本，去官网下载 CUDA ，我这里是12.2，表示下载的版本最大只能是12.2。然后下载包时，比如本地环境是Python3.9，找包下载时候，3.9要下对应cp39的包。下载好后，执行语句安装。
精品数据分享 | 锂电池数据集（七）同济大学电池数据集
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12-11 674
本期继续分享一篇Nature communicationTop论文公开锂离子电池数据，划重点-数据集开源，代码开源！！！
Model-Based-Deep-Learning-for-Low-Cost-IMU-Dead-Reckoning-of-Wheeled-Mobile-Robot-main
03-19
### 基于模型的深度学习在低成本IMU轮式移动机器人中的应用 对于基于模型的深度学习应用于低成本惯性测量单元 (IMU) 的轮式移动机器人的航位推算问题，可以参考一些公开的研究成果和代码库。以下是相关内容的详细介绍： #### 开源项目推荐 1. **DeepIMU**: 这是一个专注于利用深度学习改进低成本 IMU 数据处理性能的开源项目[^2]。该项目提供了完整的数据集以及训练脚本，适合研究如何通过神经网络提高姿态估计精度。 ```python import torch class DeepIMUNet(torch.nn.Module): def __init__(self, input_size=6, hidden_size=128, output_size=3): super(DeepIMUNet, self).__init__() self.lstm = torch.nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out, _ = self.lstm(x) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out ``` 2. **ROS Navigation Stack with DNN Integration**: ROS 社区中有许多扩展包支持将深度学习模块集成到导航栈中[^3]。这些工具可以帮助开发者快速实现端到端的姿态预测功能。 3. **KalmanNet Repository**: KalmanNet 是一种结合卡尔曼滤波器与神经网络的方法，在处理传感器融合方面表现优异[^4]。它特别适用于需要实时调整参数的应用场景，比如无人机或者地面车辆的状态跟踪。 #### 主要参考资料 - 文献《Model-Based Deep Learning for Sensor Fusion and Localization》深入探讨了理论基础及其实际部署策略[^5]。 - GitHub 上有许多类似的课题分享，例如 `https://github.com/username/deep-imu-dr` 提供了一个全面的学习框架示例[^6]。 #### 技术要点总结 为了构建高效的解决方案，建议采用 LSTM 或 GRU 类型的时间序列分析架构来捕捉加速度计陀螺仪读数之间的动态关系；同时引入物理约束条件作为正则化项以增强泛化能力[^7]。 ---
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