Civilian Vehicle Navigation: Required Alignment of the Inertial Sensors for Acceptable Navigation Accuracies
Notice bibliographique
Résumé
A vital necessity for any kind of inertial navigation system (INS) is the alignment of its axis with the vehicle body frame (VBF). Civilian vehicle navigation has strict requirements with respect to cost, size, reliability, and ease of implementation of the system. Microelectromechanical system (MEMS) inertial sensors have satisfied the cost and size requirements for civilian vehicle navigation; however, reliability and ease of implementation of these low-cost and miniaturized navigation systems are still parts of major research and investigation. This paper focuses on an important aspect of the ease of implementation for inertial sensors. From a civilian user perspective, accurately aligning the inertial system with respect to the vehicle, before every use, is not a desirable quality for a portable navigation system. In addition, it is not realistic to assume that even a careful user can achieve good alignment accuracy of the system. The purpose of this paper is to investigate the effects of misalignment errors that will produce errors in initial alignment and affect the navigation accuracy for two different inertial systems. The inertial systems are classified according to the number of sensors used in the system. The first system consists of three gyros and three accelerometers [full inertial measurement unit (IMU)], whereas the second system only has one gyro and two horizontal accelerometers (partial IMU).
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».