Mitigation of attitude and gyro errors through vision aiding
Notice bibliographique
Résumé
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 %.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».