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Enregistrement W2731479632

The Development of A MEMS-Based Inertial/GPS System for Land-Vehicle Navigation Applications

2006· article· en· W2731479632 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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the 19th International Technical Meeting of the Satellite Division of The Institute of Navigation (ION GNSS 2006) · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInertial Sensor and Navigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobal Positioning SystemAccelerometerInertial measurement unitInertial navigation systemComputer scienceMicroelectromechanical systemsHeading (navigation)Navigation systemReal-time computingEngineeringInertial frame of referenceAerospace engineeringTelecommunicationsArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the development of low-cost inertial sensors and GPS technology, MEMS-based INS/GPS navigation systems are beginning to meet the increasing demands of lower cost, smaller size, and seamless navigation solutions for land vehicles. But there are still two challenges for current MEMS navigation systems before they can be commercialized. The first one is to further reduce the cost of the systems, which is mainly governed by the cost of MEMS gyros (>$10/axis). The second is to improve the accuracy of the systems, especially during GPS signal outages. The Mobile Multi-Sensor Systems (MMSS) Research Group in the University of Calgary developed its prototype MEMS navigation system in 2004 and published preliminary results in 2005. This paper will report further progress of the systems that tried to fulfill the challenges of the current MEMS system. The system cost issue was addressed by introducing the Partial IMU (ParIMU) configuration that consists of only one heading gyro (Gz) and two horizontal accelerometers (Ax and Ay). The system cost can be reduced significantly since the hardware required for two gyros and one accelerometer is eliminated. A universal algorithm based on the concept of pseudo sensors was developed to process the ParIMU signals. Results have shown that the performance has obvious degradation but still can meet the requirements of some applications, especially with additional aiding, (such as non-holonomic constraint). On the other hand, a Backward Smoothing (BS) algorithm (Rauch-Tung-Strieber smoother) was introduced to improve the navigation performance of the MEMS navigation system. Results showed that the BS can reduce the navigation errors significantly; especially the position drifts during GPS signal outages. Of course, this BS can only be applied for post-processing scenarios. Studies in this paper have shown that the ParIMU and the BS are two measures that can well meet the challenges of current MEMS navigation systems to a large extent.

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)0,000
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,472

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,230 · 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