Use of magnetic quasi static field (QSF) updates for pedestrian navigation
Notice bibliographique
Résumé
This paper assesses a novel method of using a quasi-static magnetic field to provide updates to the navigation (i.e. attitude) filter. The method is able to make use of magnetometer measurements in a perturbed magnetic field, under the condition that the field's magnitude remains constant for short periods of time. The fact that magnetometer measurements can still be used in perturbed environments makes this update significant in terms of incorporating the magnetometer measurements into a navigation solution. The QSF process requires a detection algorithm to first identify quasi-static fields and second to perform the update. Thus this paper applies the QSF algorithm in a navigation filter to assess its performance in GNSS degraded or denied environments. Data sets are used to assess QSF updates. These range from open athletic fields to deep indoors where GPS signals are denied. The environments vary in terms of soft iron effects. The data was collected with high grade miniature MEMS IMUs, a high sensitivity GPS receiver and a low cost magnetometer. An accurate reference solution is derived from a tactical grade IMU. For the backpack mounted IMU the application of QSF updates yielded a 56 % heading error improvement when used as a heading reference system. For a corresponding ankle mounted system the application of QSF updates yielded a 56 % improvement in the position error (RMS) when used as a pedestrian navigation system. The maximum error over a 45 minute GPS outage decreased from 208 m to 128 m. The updates do not significantly decrease the estimated gyro error state variances, indicating that it is more suited for gyros and magnetometers with a lower performance than those used herein.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».