扩散降噪辅助陀螺罗经

精确的初始航向角对于跨领域高效安全导航至关重要。与磁力计不同，陀螺仪可通过称为陀螺罗经的过程提供独立于磁干扰的精确航向参考。然而，在使用低成本陀螺仪且外部导航辅助不可用的场景中，实现准确及时的陀螺罗经仍然存在重大挑战。

此类挑战常见于自动驾驶车辆等实际应用，其中尺寸、重量和功率限制制约了传感器质量，而噪声测量会严重降低陀螺罗经性能。为应对这一挑战，提出一种新颖的扩散降噪辅助陀螺罗经方法。该方法将基于扩散的降噪框架与增强型学习航向估计模型相集成。扩散降噪器在处理原始惯性传感器信号后输入深度学习模型，从而实现精确的陀螺罗经。

使用模拟和真实传感器数据的实验表明，所提出的方法比模型驱动陀螺罗经精度提高26%，相比其他学习驱动方法提高15%。这一进步对于在导航系统中采用低成本陀螺仪的自主动平台确保准确鲁棒的导航具有特殊意义。