관성 센서 기반 위치 추정

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관성 센서 데이터의 오차를 보정하고 관성 항법 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 심층 학습 기술이 활발히 연구되고 있다. 센서 수준, 알고리즘 수준, 응용 수준에서 다양한 심층 학습 기반 접근법이 제안되어 관성 센서 기반 위치 추정 정확도와 신뢰성을 높이고 있다.

관성 센서 데이터의 오차 보정, 관성 항법 알고리즘 개선, 다중 센서 융합을 통해 관성 기반 위치 추정 성능을 향상시키는 심층 학습 기술들이 개발되고 있다.

관성 센서 데이터의 오차를 딥러닝 기술을 통해 보정하고, 이를 활용하여 보다 정확하고 안정적인 위치 추정 기술을 개발하고자 하는 연구들이 활발히 진행되고 있다.

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