Error and Performance Analysis of MEMS-based Inertial Sensors with a Low-cost GPS Receiver
Notice bibliographique
Résumé
Global Navigation Satellite Systems (GNSS), such as the Global Positioning System (GPS), have been widely utilized and their applications are becoming popular, not only in military or commercial applications, but also for everyday life. Although GPS measurements are the essential information for currently developed land vehicle navigation systems (LVNS), GPS signals are often unavailable or unreliable due to signal blockages under certain environments such as urban canyons. This situation must be compensated in order to provide continuous navigation solutions. To overcome the problems of unavailability and unreliability using GPS and to be cost and size effective as well, Micro Electro Mechanical Systems (MEMS) based inertial sensor technology has been pushing for the development of low-cost integrated navigation systems for land vehicle navigation and guidance applications. This paper will analyze the characterization of MEMS based inertial sensors and the performance of an integrated system prototype of MEMS based inertial sensors, a low-cost GPS receiver and a digital compass. The influence of the stochastic variation of sensors will be assessed and modeled by two different methods, namely Gauss-Markov (GM) and AutoRegressive (AR) models, with GPS signal blockage of different lengths. Numerical results from kinematic testing have been used to assess the performance of different modeling schemes.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».