Sensor Fusion INS/GNSS based on Fuzzy Logic Adaptive Error-State Kalman Filter and Unscented Kalman Filter
Notice bibliographique
Résumé
In this work, a Fuzzy Logic Adaptive Control (FLAC) is used to correct an Error-State Kalman Filter (ESKF) and an Unscented Kalman Filter (UKF) in a loosely coupled INS/GNSS system.The FLAC is used to prevent the Kalman Filter (KF) to diverge or to reach to a high bound solution when the Inertial Measurement Unit (IMU) presents a dominant 1/f flicker noise.First, the ESKF and UKF implementation were tuned to achieve the optimal solution when the IMU has only white noise.Secondly, a 1/f flicker noise was applied to the IMU, making both Kalman Filters implementation achieve a suboptimal solution.And thirdly, a FLAC was used to correct both ESKF and UKF when coloured noise is present.The results evidence the influence of coloured noise in the system, which makes both Kalman Filter implementations reach to a large error bound solution.After analyzing the Kalman Filter behaviour with coloured noise, a novel FLAC methodology was defined.The FLAC combines the observation of both the residuals and the states error covariance and apply the correction using the exponential weighted parameter when the error covariance presents a higher than expected value, and a process noise injection when the residuals are broader than expected.The application of the proposed FLAC methodology figures out as the best solution to deal with the coloured noise, leading to a final solution that improves the navigation accuracy for all the states, preserving the stability of the error covariance matrix.Finally, the results for ESKF are compared against the results for the UKF.It was showed that, although both Kalman filter implementations bring equivalent outcomes, the UKF is slightly less sensitive to disturbances.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».