Attitude determination and localization of mobile robots using two RTK GPSs and IMU
Notice bibliographique
Résumé
This paper focuses on the design and test results of an adaptive variation of Kalman filter (KF) estimator based on fusing data from Inertial Measurement Unit (IMU) and two Real Time Kinematic (RTK) Global Positioning Systems (GPS) for driftless 3-D attitude determination and robust position estimation of mobile robots. GPS devices are notorious for their measurement errors vary from one point to the next. Therefore in order to improve the quality of the attitude estimates, the covariance matrix of measurement noise is estimated in real time upon information obtained from the differential GPS measurements, so that the KF filter continually is ¿tuned¿ as well as possible. No a priori knowledge on the direction cosines of the gravity vector in the inertial frame is required as these parameters can be also identified by the KF, relieving any need for calibration. Next, taking advantage of the redundant GPS measurements, a weight least-squares estimator is derived to weight the GPS measurement with the ¿good¿ data more heavily than the one with ¿poor¿ data in the estimation process leading to a robust position estimation. Test results are presented showing the performance of the integrated IMU and two GPS to estimate the attitude and location of a mobile robot moving across uneven terrain.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».