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Enregistrement W2588988797

Real-Time Implementation of INS/GPS Data Fusion Utilizing Adaptive Neuro-Fuzzy Inference system

2005· article· en· W2588988797 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the 2005 National Technical Meeting of The Institute of Navigation · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInertial Sensor and Navigation
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobal Positioning SystemAdaptive neuro fuzzy inference systemGPS/INSComputer scienceInertial navigation systemKalman filterFuzzy logicMean squared errorPosition (finance)Sensor fusionArtificial intelligenceControl theory (sociology)Real-time computingComputer visionAssisted GPSFuzzy control systemOrientation (vector space)MathematicsControl (management)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Presently, Kalman filter (KF) is used to fuse data from both inertial navigation systems (INS) and global positioning systems (GPS) to provide position, velocity and attitude information. However, several drawbacks associated with KF like its immunity to noise, its dependency on predefined errors models, has encouraged research activates towards investigation of other integration techniques. This study proposes and discusses the real-time implementation of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) to fuse GPS and INS data for vehicular navigation applications. The ANFIS model is designed to process the INS position component at its input and provide the corresponding INS position error at its output. This model is based on the Tagaki-Sugeno-Kang (TSK) fuzzy logic inference system. During the availability of the GPS signal, the ANFIS module processes the INS position components and the model parameters are updated towards their optimal values while minimizing the root mean square estimation error between the ANFIS output and the difference between the GPS and INS position components. The INS error provided by the ANFIS model is continuously removed from the corresponding INS position component. The proposed method is implemented for real-time applications through a data window of appropriate size that processes the INS position component and the corresponding INS error referenced to GPS position. This window slides along the INS and the GPS data over the entire navigation mission. During the prediction mode (upon losing the GPS satellite signal), the navigation system relies on the ANFIS module to predict INS errors and remove them from their corresponding INS position components. The proposed method was examined and compared to KF when applied to Ashtech Z12 GPS receiver and a navigation-grade INS (Honeywell LRF-III) that have been utilized inside a land vehicle. The system is evaluated while considering several intentionally introduced GPS outages for periods of 20 seconds. The ANFIS-based navigation system was able to provide the vehicle position with errors, which were below 2 m. The experimental results demonstrated the advantages of the proposed AIbased INS/GPS integration techniques in regards of robustness while ensuring system position accuracy in real-time.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,472

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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