Integration of INS and Un-Differenced GPS Measurements for Precise Position and Attitude Determination
Notice bibliographique
Résumé
The integration of GPS and INS observations has been extensively investigated in recent years. Current systems are commonly based on the integration of INS data and the double differenced GPS measurements from two GPS receivers in which one is used as a reference receiver set up at a precisely surveyed control point and another is as the rover receiver whose position is to be determined. The requirement of a base receiver is to eliminate the significant GPS measurement errors related to GPS satellites, signal transmission and GPS receivers by double differencing measurements from the two receivers. With the advent of precise satellite orbit and clock products, the un-differenced GPS measurements from a single GPS receiver can be applied to output accurate position solutions at centimetre level using a positioning technology known as precise point positioning (PPP). This then opens an opportunity for the integration of un-differenced GPS measurements with INS for precise position and attitude determination. In this paper, a tightly coupled un-differenced GPS/INS system will be developed and described. The mathematical models for both INS and un-differenced GPS measurements will be introduced. The methods for mitigating GPS measurement errors will also be presented. A field test has been conducted and the results indicate that the integration of un-differenced GPS and INS observations can provide position and velocity solutions comparable with current double difference GPS/INS integration systems.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».