技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于小波神经网络与EKF的姿态解算方法及系统，其中基于小波神经网络与EKF的姿态解算方法，包括：获取IMU传感器的数据；将所述IMU传感器的数据经过扩展卡尔曼滤波器进行信息融合和姿态解算，得到校准前的姿态信息；将所述IMU传感器的数据和所述校准前的姿态信息作为小波神经网络的输入进行训练和预测，从而得到校准后的姿态信息。采用小波神经网络结合卡尔曼滤波来进行姿态解算，小波神经网络补偿卡尔曼滤波自身存在的模型误差，减小模型以及滤波参数对最优估计值的影响，使其具有自适应能力应付动态环境的扰动，并提高其精度。
技术研发人员：杨菊花;陈光武;樊子燕;李文元;程鉴皓;张琳婧;刘昊;于月
受保护的技术使用者：兰州交通大学
技术研发日：2018.07.18
技术公布日：2018.12.11