A fuzzy-augmented Kalman filter for IMU/GPS integration
Notice bibliographique
Résumé
Most of the present techniques for integrating Inertial Measurement Units (IMU) and Global Positioning Systems (GPS) utilize Kalman filtering (KF) as the integration estimation technique. KF is a recursive algorithm designed to compute corrections to a system based on external measurements. In inertial navigation, this can be accomplished by using an external navigation reference such as GPS. As long as GPS measurements are available, the KF solution of IMU/GPS integration works efficiently and provides accurate estimate of the navigation states. Nevertheless, during GPS signal outages, the functionality of KF update engine is disrupted due to the lack of GPS update measurements and therefore KF works only in prediction mode. Moreover, IMUs, particularly those integrating low-cost sensors, suffer from one serious limitation: drift rate errors rapidly accumulate with the passage of time. As a result, the corresponding state estimate will also quickly drift over time causing a dramatic degradation in the overall accuracy of the integrated system. Performance improvements of integrated IMUs, utilizing low-cost sensors, and GPS are presented in this paper. This achieved through the implantation of a new technique which augment KF and Fuzzy logic principles. In the innovation in the new technique is in its ability to generate the update measurements (positions and velocity error measurements) to the KF update engine even during GPS signal outages. This proposed technique has been tested on real MEMS inertial and GPS data collected in a land vehicle navigation test. The test results indicate that the proposed Fuzzy model can efficiently compensate for GPS updates during short GPS signal outages.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».