Two-Filter Smoothing for Accurate INS/GPS Land-Vehicle Navigation in Urban Centers
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
Currently, the concept of multisensor system integration is implemented in land-vehicle navigation (LVN) applications. The most common LVN multisensor configuration incorporates an integrated Inertial Navigation System/Global Positioning System (INS/GPS) system based on the Kalman filter (KF). For LVN, the demand is directed toward low-cost inertial sensors such as microelectromechanical systems (MEMS). Due to the combined problem of frequent GPS signal loss during navigation in urban centers and the rapid time-growing inertial navigation errors when the INS is operated in stand-alone mode, some methodologies should be applied to improve the LVN accuracy in these cases. One of these approaches is to apply smoothing algorithms such as the Rauch-Tung-Striebel smoother (RTSS), which uses only the output of the forward KF. In this paper, the development of the two-filter smoother (TFS) algorithm and its implementation in LVN applications is introduced. Two different LVN INS/GPS data sets that include tactical-grade and MEMS inertial measuring units are utilized to validate the TFS algorithm and to compare its performance with the RTSS.
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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 | 0,001 |
| 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