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Enregistrement W2040516528 · doi:10.1109/ipin.2012.6418915

Mitigation of attitude and gyro errors through vision aiding

2012· article· en· W2040516528 sur OpenAlexaff
Laura Ruotsalainen, Jared B. Bancroft, G. Lachapelle

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIndoor and Outdoor Localization Technologies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNokia FoundationElse Kröner-Fresenius-Stiftung
Mots-clésComputer visionGyroscopeArtificial intelligenceComputer scienceVanishing pointInertial navigation systemIntersection (aeronautics)Attitude and heading reference systemPoint (geometry)Process (computing)Inertial measurement unitOrientation (vector space)MathematicsEngineeringImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate positioning of first responders, electronic monitoring, and military personnel is often critical in GNSS denied environments. In such environments, inertial navigation systems (INS) are typically the preferred tool to be used for navigation. However, the gyros suffer from errors including biases, scale factors and g-dependent errors being the most significant ones. In order to sustain an accurate navigation solution for long durations, the gyroscope errors have to be measured and mitigated. Ideally, this calibration is done in situ. The attitude obtained using visual information is independent of the errors affecting the gyroscope. Human-made environments are commonly full of straight and parallel lines found in orthogonal directions. Perspective projection mapping transforms three-dimensional scenes into two-dimensional images. The process maintains the straight lines but modifies their parallelism resulting in an apparent point intersection of the lines. This point is called the vanishing point. Lines in three orthogonal directions constitute three vanishing points. The vanishing point locations are dependent on the camera rotation, but not camera translation. By monitoring the motion of the vanishing point locations in consecutive images, the relative roll, heading and pitch attitudes may be obtained. The absolute attitude, known from some a priori knowledge of the building layout, is then used to update the inertial navigation filter. Over time the visual measurements mitigate the cumulative errors of the gyro bias, scale factor and g-dependent bias. The performance of the vision-aided INS based navigation approach is evaluated herein. A camera is attached to a backpack and foot of a user moving through typical pedestrian based environments. The case of a foot-mounted camera is unique because of the high accelerations experienced during the human gait. The visual-aiding correction is found to significantly improve the attitude accuracy, especially the heading. Using the body solution, namely the camera and INS attached to a backpack, the vision-aiding yielded a 93 % improvement in the heading error during evaluation tests. With a foot-mounted solution, namely the INS and camera attached to the ankle of the user, the horizontal position error decreased by 34 %.

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 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,726
Score d'incertitude au seuil0,182

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations17
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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