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bi-directional long-short term memory
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基于端到端深度学习框架的 6 自由度 IMU 实时惯性姿态估计
本文提出两种端到端的深度学习模型,用于实时姿态估计,基于惯性传感器测量,普适于运动模式、采集率和环境干扰的多样化情况。所提出的模型将加速计和陀螺仪读数作为输入,采集自七个公共数据集的组合。模型由卷积神经网络 (CNN) 层、双向长短时记忆
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