Для решения данной задачи можно использовать различные подходы машинного обучения, такие как нейронные сети, метод опорных векторов, случайный лес и другие.

Для начала стоит подготовить набор данных, который будет содержать значения с инерциальных датчиков на предмете и соответствующие им координаты ключевых точек. Затем можно попробовать обучить нейронную сеть, например, сверточную нейронную сеть (CNN), которая хорошо подходит для работы с изображениями и может быть использована для задачи навигации.

Для определения структуры нейронной сети стоит провести эксперименты с различными архитектурами и параметрами обучения. Можно попробовать использовать различные слои, функции активации, оптимизаторы и т.д.

Также важно провести тщательное тестирование разработанных моделей на новых данных, чтобы оценить их точность и эффективность.

Для начала работы с этой задачей можно попробовать следующие шаги:

Подготовить данные и разделить их на обучающую и тестовую выборку.Создать базовую модель нейронной сети и обучить ее на обучающей выборке.Оценить точность модели на тестовой выборке и провести анализ результатов.Внести изменения в структуру модели и параметры обучения для улучшения точности.Провести дополнительные эксперименты и оценить итоговую модель.

Постепенно, экспериментируя с различными моделями и параметрами, можно прийти к оптимальному решению для данной задачи.