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Enregistrement W3032120116 · doi:10.1186/s43020-019-0001-5

Inertial sensors technologies for navigation applications: state of the art and future trends

2020· article· en· W3032120116 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueSatellite Navigation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInertial Sensor and Navigation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésInertial navigation systemInertial reference unitInertial measurement unitInertial frame of referenceComputer scienceEngineeringArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Inertial navigation represents a unique method of navigation, in which there is no dependency on external sources of information. As opposed to other position fixing navigation techniques, inertial navigation performs the navigation in a relative sense with respect to the initial navigation state of the moving platform. Hence, inertial navigation systems are not prone to jamming, or spoofing. Inertial navigation systems have developed vastly, from their occurrence in the 1940s up to date. The accuracy of the inertial sensors has improved over time, making inertial sensors sufficient in terms of size, weight, cost, and accuracy for navigation and guidance applications. Within the past few years, inertial sensors have developed from being purely mechanical into incorporating various technologies and taking advantage of numerous physical phenomena, from which the dynamic forces exerted on a moving body could be computed accurately. Besides, the evolution of inertial navigation scheme involved the evolution from stable-platform inertial navigation system, which were mechanically complicated, to computationally demanding strap-down inertial navigation systems. Optical sensory technologies have provided highly accurate inertial sensors, at smaller sizes. Besides, the vibratory inertial navigation technologies enabled the production of Micro-electro-machined inertial sensors that are extremely low-cost, and offer extremely low size, weight and power consumption, making them suitable for a wide range of day-to-day navigation applications. Recently, advanced inertial sensor technologies have been introduced to the industry such as nuclear magnetic resonance technology, cold-atom technology, and the re-introduction of fluid-based inertial sensors. On another note, inertial sensor errors constitute a huge research aspect in which it is intended for inertial sensors to reach level in which they could operate for substantially long operation times in the absence of updates from aiding sensors, which would be a huge leap. Inertial sensors error modeling techniques have been developing rapidly trying to ensure higher levels of navigation accuracy using lower-cost inertial sensors. In this review, the inertial sensor technologies are covered extensively, along the future trends in the inertial sensors’ technologies. Besides, this review covers a brief overview on the inertial error modeling techniques used to enhance the performance of low-cost sensors.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,881
Score d'incertitude au seuil0,433

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,211 · 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