Multiple ultrasonic aiding system for car navigation in GNSS denied environment
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a novel approach for estimating the navigation states of land vehicles in GNSS denied environment by integrating low-cost multiple ultrasonic sensors with the Inertial Measurement Unit (IMU) using Extended Kalman Filter (EKF). These multiple ultrasonic sensors act as an aiding by providing the vehicle forward velocity to limit the INS large drift during GNSS signal outages. Ultrasonic sensors are installed on the left and right rear wheels to measure the range difference between the sensor and the spokes of the wheel to determine the angular velocity and then determine the vehicle forward velocity. As the ultrasonic raw data is contaminated with outliers and noise, outliers' removal is applied, and a moving average filter is used to reduce the noise. Two experimental road tests were performed for low velocity (30 km/hr) and moderate vehicle velocity (50 km/hr). Ultrasonic sensors were integrated with GNSS/INS in loosely coupled integration scheme through EKF. The Root Mean Square Error (RMSE) of the velocity estimated by the ultrasonic sensors was 0.28 m/sec. Moreover, the position RMSE enhanced from 101.18 meters for the case of INS standalone navigation solution to 5.07 meters when INS integrated with ultrasonic sensors for GNSS signal outage of 60 seconds in the first test. The RMSE of the position is decreased to 17.99 meters in case of ultrasonic/INS integration navigation solution compared to INS standalone solution with RMSE of 72.43 meters for an outage of 60 seconds in the second test. The proposed multiple ultrasonic system provides the land vehicle navigation solution with forward velocity update with higher accuracy and data rate than the velocity provided by regular odometer of On-Board Diagnostics (OBD II).
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».