A Machine Learning Approach for Dead-Reckoning Navigation at Sea Using a Single Accelerometer
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.
Notice bibliographique
Résumé
<?Pub Dtl=""?> Dead-reckoning (DR) navigation is used when Global Positioning System (GPS) reception is not available or its accuracy is not sufficient. At sea, DR requires the use of inertial sensors, usually a gyrocompass and an accelerometer, to estimate the orientation and distance traveled by the tracked object with respect to a reference coordinate system. In this paper, we consider the problem of DR navigation for vessels located close to or on the sea surface, where motion is caused by ocean waves. In such cases, the vessel pitch angle is fast time varying and its estimation by direct measurements of orientation is prone to drifts and noises of the gyroscope. Regarding this problem, we propose a method to compensate for the vessel pitch angle using a single acceleration sensor. Using a constraint expectation–maximization (EM) algorithm, our method classifies acceleration measurements into states of similar pitch angles. Subsequently, for each class, we project acceleration measurements into the reference coordinate system along the vessel heading direction, and obtain distance estimations by integrating the projected measurements. Results in both simulated and actual sea environments demonstrate that, by using only acceleration measurements, our method achieves accurate results.
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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 découle