Temperature compensation model of MEMS inertial sensors based on neural network
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.
Notice bibliographique
Résumé
Micro-electromechanical Systems (MEMS) inertial sensors are lightweight, small size and low-cost sensors that consume less power energy compared to their high-precision bulky counterparts. However, this miniaturization is a double-edged sword and MEMS-based inertial sensors suffer from various error sources, noises and instabilities. Indeed, inertial sensor errors vary with time, temperature and from turn on to turn on. In order to exploit the full potential of a MEMS-based inertial navigation system (INS), and to enhance its accuracy, it is indispensable to develop a temperature-dependent model that compensates these errors. Traditional temperature compensation methods rely on polynomial regression method, which fails to take into account the nonlinearities inherent in the sensor errors. This paper proposes a new temperature compensation model for a full inertial measurement unit (IMU), based on a radial basis function neural network (RBFNN) that compensates the significant deterministic errors of both accelerometer and gyroscope triads in a wide temperature range. A high precision rate table and a thermal chamber are used for accurate testing. The effectiveness of the method is investigated with various static and dynamics tests in the laboratory and with a car, and results are compared with the traditional polynomial fitting method.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle