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Enregistrement W2897742226 · doi:10.1109/tvt.2018.2876469

Gravitational Apparent Motion-Based SINS Self-Alignment Method for Underwater Vehicles

2018· article· en· W2897742226 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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
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

RevueIEEE Transactions on Vehicular Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInertial Sensor and Navigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Key Research and Development Program of ChinaChina Postdoctoral Science FoundationUniversity of British ColumbiaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésQuaternionGradient descentInertial navigation systemControl theory (sociology)MathematicsOptimization problemComputer scienceAlgorithmArtificial intelligenceGeometryOrientation (vector space)Artificial neural network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To solve the self-alignment problem of strapdown inertial navigation system (SINS) for underwater vehicles, a novel gravitational apparent motion (GAM)-based method is proposed. Different from conventional GAM methods, the proposed GAM method can complete SINS self-alignment under swaying conditions without using the a priori local latitude information. First, we determine the gravity vector in the earth frame and the local latitude by using the gradient descent optimization and certain geometry constraints. Then, the self-alignment process is formulated as an optimization-based alignment quaternion determination problem by constructing an objective function with the estimated gravity vector. We employ gradient descent optimization to achieve the least square solution of the objective function. Thus, the attitude quaternion can be determined according to the quaternion product chain rule. The simulation and experiments results demonstrate the proposed GAM method without using the local latitude achieves an alignment accuracy close to conventional GAM methods during the coarse alignment process.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil0,715

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 GPT0,250
Écart entre enseignants0,240 · 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