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Enregistrement W2021558736 · doi:10.2514/1.59052

Invariant Trapezoidal Kalman Filter for Application to Attitude Estimation

2013· article· en· W2021558736 sur OpenAlexaff
Sven Mikael Persson, Inna Sharf

Notice bibliographique

RevueJournal of Guidance Control and Dynamics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInertial Sensor and Navigation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKalman filterCovarianceInvariant (physics)MathematicsEstimatorControl theory (sociology)Invariant extended Kalman filterExtended Kalman filterApplied mathematicsComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper incorporates formal concepts of invariance of numerical integration schemes into the design of Kalman filters. In general terms, invariant discretizations of dynamical systems can form the basis for the derivation of the covariance propagation during the prediction and update phases of a Kalman filter, and this paper presents a framework to that effect. Specifically, natural invariants of angular motion are introduced, as part of a symmetry-preserving trapezoidal integration rule, to form the basis for the derivation of a discrete-time invariant Kalman filter for an attitude estimation problem. The proposed filter is realized by expressing all zero-mean random variables in the Lie algebra, while the state manipulations are performed in special orthogonal group 3. Simulation and experimental results are obtained using a neutrally buoyant spherical blimp to validate the proposed method against state-of-the-art Kalman filters in a broad range of angular speeds and sampling rates. Furthermore, the results support claims of invariance of the estimator with respect to angular speed, as well as the preservation of the system’s symmetries through the covariance calculations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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