Angular Velocity Estimation From the Angular Acceleration Matrix
Notice bibliographique
Résumé
Computing the angular velocity ω from the angular acceleration matrix is a nonlinear problem that arises when one wants to estimate the three-dimensional angular velocity of a rigid-body from point-acceleration measurements. In this paper, two new methods are proposed, which compute estimates of the angular velocity from the symmetric part WS of the angular acceleration matrix. The first method uses a change of coordinate frame of WS prior to performing the square-root operations. The new coordinate frame is an optimal representation of WS with respect to the overall error amplification. In the second method, the eigenvector spanning the null space of WS is estimated. As ω lies in this space, and because its magnitude is proportional to the absolute value of the trace of WS, it is a simple matter to obtain ω. A simulation shows that, for this example, the proposed methods are more accurate than those existing methods that use only centripetal acceleration measurements. Moreover, their errors are comparable to other existing methods that combine tangential and centripetal acceleration measurements. In addition, errors of 2.15% in the accelerometer measurements result in errors of approximately 3% in the angular-velocity estimates. This shows that accelerometers are competitive with angular-rate sensors for motions of the type of the simulated example, provided that position and orientation errors of the accelerometers are accounted for.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».