Wheel-based Aiding of Low-cost IMU for Land Vehicle Navigation in GNSS Challenging Environment
Notice bibliographique
Résumé
Recently, Autonomous land vehicle navigation became an important research topic. Most of the land vehicle navigation systems are based on Global Navigation Satellite System/Inertial Navigation System (GNSS/INS) integrated system. However, this system doesn't efficiently work in some environments due to the GNSS signal outages and the deterioration of the navigation solution due to the large INS errors. Therefore, INS should be aided to limit its drift during GNSS signal blockage. This research proposes a multi low-cost INS configuration in land vehicle where two low-cost IMU sensors are mounted on the center of rear wheels of the land vehicle to estimate the vehicle's forward velocity through the gyroscopes located in the perpendicular direction of the wheel. A differential wheel odometry based on the Inertial Measurement Unit (IMU) mounted on the rear wheels is proposed to estimate the vehicle's change of heading. The proposed IMU wheel odometers are calibrated by providing GNSS/INS integrated forward velocity and heading change during GNSS signal availability. On the other hand, during GNSS signal outages, the IMU wheel based aiding system provides both velocity and heading change updates to the navigation filter to mitigate the large drift of the on-board IMU.Experimental tests have been implemented and the results show that the Root Mean Square Error (RMSE) of the IMU-based wheel odometer velocity is 0.08 m/sec while the RMSE of the typical odometer velocity obtained from On-Board Diagnostics II (OBD-II) is 0.26 m/sec. On the other hand, the RMSE of the estimated vehicle's heading change by the proposed differential wheel odometry reached 2 degrees/second for 360 second simulated GNSS signal outage. The navigation solution is enhanced when the IMU-based odometer velocity updates the navigation filter Extended Kalman Filter (EKF) and the average position RMSE reaches 4.96 meters, instead of 88.83 meters, for the INS standalone navigation solution during 60 seconds GNSS signal outage while the RMSE reaches 6.10 meters when OBD-II typical odometer is used as update. On the other hand, the RMSE reaches to 3.81 meters when both heading change and velocity updates estimated from the IMU-based odometer are used to aid the INS during GNSS signal outages.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».