Discrete EKF with pairwise Time Correlated Measurement Noise for Image-Aided Inertial Integrated Navigation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. An image-aided inertial navigation implies that the errors of an inertial navigator are estimated via the Kalman filter using the aiding measurements derived from images. The standard Kalman filter runs under the assumption that the process noise vector and measurement noise vector are white, i.e. independent and normally distributed with zero means. However, this does not hold in the image-aided inertial navigation. In the image-aided inertial integrated navigation, the relative positions from optic-flow egomotion estimation or visual odometry are pairwise correlated in terms of time. It is well-known that the solution of the standard Kalman filter becomes suboptimal if the measurements are colored or time-correlated. Usually, a shaping filter is used to model timecorrelated errors. However, the commonly used shaping filter assume that the measurement noise vector at epoch k is not only correlated with the one from epoch k – 1 but also with the ones before epoch k – 1 . The shaping filter presented in this paper uses Cholesky factors under the assumption that the measurement noise vector is pairwise time-correlated i.e. the measurement noise are only correlated with the ones from previous epoch. Simulation results show that the new algorithm performs better than the existing algorithms and is optimal.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».