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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.9
- 수록면
- 827 - 834 (8page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2019.19.0097
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In this paper, a new gyro bias estimation method is proposed by using reinforcement learning and RBFN (Radial Basis Function Network). A set of lattices for better navigation performance is investigated using reinforcement learning. A function of estimating gyro bias is constructed by connecting the set lattices using RBFN. The performance of the proposed method is evaluated by comparing with various methods such as 3rd order function method, 3rd order function with a temperature rate method (TRM), classic RBFN method, and MLR (Multiple Linear Regression) method. The results of experiment show that the proposed gyro bias estimation method has better navigation performance than other methods.
목차
Abstract
I. 서론
II. 자이로 오차
III. 기존 자이로 바이어스 추정 기법
IV. 강화학습과 RBFN을 활용한 자이로 바이어스 추정 기법
V. 실험 결과
VI. 결론
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