私はその計算量が高すぎますが、長期間にわたってきれいなIMUデータを得るにはLSTMを使用することを考えています。私はガゼボを使用してトレーニングデータを取得することを考えていました。ヘクタープラグインのIMUと磁力計プラグインを使用して2つのIMUを作成し、クリーンなデータを取得し、IMUと磁力計の別のセットを追加してノイズの多いデータを取得します(プラグインにノイズとドリフト)。次に、正しい値を予測するために2層のLSTMを訓練します。正確なIMU値を得るためのLSTM
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A
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LSTMの使用は良いアプローチです。しかし、LSTMはあなたが摂取した騒音だけを学習します。あなたがIMUのデータを野生で放つと、どんな騒音でもそれらを訓練するのは難しいでしょう。つまり、あなたのアプローチの成功の鍵は、良いトレーニングデータセットです。
Learning when to trust distant supervision: An application to low-resource POS tagging using cross-lingual projection
と題された論文は、LSTMを用いた言語学的タグ付けの一般的な誤りを訂正する上で同様のアプローチを行っている。あなたの問題の入力は本当に異なっていますが、論文はここでの探査にとっては良いスタートになるかもしれません。論文のソースコードはhereと掲載されています。
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