CORE TECHNOLOGY

核心技术

（1）人工神经网络标定技术

惯性测量单元内部包含三轴MEMS陀螺仪和三轴MEMS加速度计组成，其性能受诸多误差因素的影响。传统的标定方法对标定参数的建模较为简单，多为n阶线性系统拟合，对实际误差的拟合效果不佳，使用人工神经网络的方法对误差参数进行拟合，对于非线性误差有更好的拟合效果，从而实现更准确的补偿，有效的提高了惯性测量单元的精度。

（2）冗余阵列融合技术

为了保证某个器件损坏时系统仍能够正常工作，提高系统的可靠性，采用冗余传感器提供更多的观测量，可以有效提高系统的可靠性与精度。对由多传感器构成的冗余惯性测量系统进行故障检测与隔离，能够及时检测并隔离出故障单元以备完成系统重构。然后对剩余有效的传感器进行加权融合，从而实现更好的系统精度。

（3）国产化多源融合技术

结合国内用户的使用场景，以惯性导航为主，通过对卫星导航、轮速、转向、空速管、多普勒测速等其他信息源进行数据融合，解决了在海、陆、空不同环境下的连续高精度导航定位。融感科技拥有多源融合算法的代码100%自主知识产权，多次产品比测中，性能与国外算法旗鼓相当。