Radar and Visual Odometry Integrated System Aided Navigation for UAVS in GNSS Denied Environment
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
Drones are becoming increasingly significant for vast applications, such as firefighting, and rescue. While flying in challenging environments, reliable Global Navigation Satellite System (GNSS) measurements cannot be guaranteed all the time, and the Inertial Navigation System (INS) navigation solution will deteriorate dramatically. Although different aiding sensors, such as cameras, are proposed to reduce the effect of these drift errors, the positioning accuracy by using these techniques is still affected by some challenges, such as the lack of the observed features, inconsistent matches, illumination, and environmental conditions. This paper presents an integrated navigation system for Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) in GNSS denied environments based on a Radar Odometry (RO) and an enhanced Visual Odometry (VO) to handle such challenges since the radar is immune against these issues. The estimated forward velocities of a vehicle from both the RO and the enhanced VO are fused with the Inertial Measurement Unit (IMU), barometer, and magnetometer measurements via an Extended Kalman Filter (EKF) to enhance the navigation accuracy during GNSS signal outages. The RO and VO are integrated into one integrated system to help overcome their limitations, since the RO measurements are affected while flying over non-flat terrain. Therefore, the integration of the VO is important in such scenarios. The experimental results demonstrate the proposed system's ability to significantly enhance the 3D positioning accuracy during the GNSS signal outage.
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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