A Parameterized Geometric Magnetic Field Calibration Method for Vehicles with Moving Masses with Applications to Underwater Gliders
Notice bibliographique
Résumé
The accuracy of magnetic measurements performed by autonomous vehicles is often limited by the presence of moving ferrous masses. This work presents a parameterized ellipsoid field calibration method for magnetic measurements in the sensor frame. In this manner, the ellipsoidal calibration coefficients are dependent on the locations of the moving masses. The parameterized calibration method is evaluated through field trials with an autonomous underwater glider equipped with a low power precision fluxgate sensor. A first set of field trials were performed in the East Arm of Bonne Bay, Newfoundland, in December 2013. During these trials, a series of calibration profiles with the mass shifting and ballast mechanisms at different locations were performed before and after the survey portion of the trials. Further trials were performed in the Labrador Sea in July 2014 with two reduced sets of calibration runs. The nominal ellipsoidal coefficients were extracted using the full set of measurements from a set of calibration profiles and used as the initial conditions for the polynomials, which define each parameterized coefficient. These polynomials as well as the sensor misalignment matrix were then optimized using a gradient descent solver, which minimizes both the total magnetic field difference and the vertical magnetic field variance between the modeled and measured values. Including the vertical field in this manner allows for convergence in spite of severe limitations on the platform's motion and for computation of the vehicle's magnetic heading.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 ».