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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 OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,796
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

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