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Enregistrement W3165511578 · doi:10.3390/geomatics1020015

Ultra-Low-Cost Tightly Coupled Triple-Constellation GNSS PPP/MEMS-Based INS Integration for Land Vehicular Applications

2021· article· en· W3165511578 sur OpenAlexaff
Abdelsatar Elmezayen, Ahmed El‐Rabbany

Notice bibliographique

RevueGeomatics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGNSS positioning and interference
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGNSS applicationsInertial measurement unitComputer scienceGlobal Positioning SystemSatellite systemPrecise Point PositioningKalman filterConstellationReal-time computingTelecommunicationsArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid rise of ultra-low-cost dual-frequency GNSS chipsets and micro-electronic-mechanical-system (MEMS) inertial sensors makes it possible to develop low-cost navigation systems, which meet the requirements for many applications, including self-driving cars. This study proposes the use of a dual-frequency u-blox F9P GNSS receiver with xsens MTi670 industrial-grade MEMS IMU to develop an ultra-low-cost tightly coupled (TC) triple-constellation GNSS PPP/INS integrated system for precise land vehicular applications. The performance of the proposed system is assessed through comparison with three different TC GNSS PPP/INS integrated systems. The first system uses the Trimble R9s geodetic-grade receiver with the tactical-grade Stim300 IMU, the second system uses the u-blox F9P receiver with the Stim300 IMU, while the third system uses the Trimble R9s receiver with the xsens MTi670 IMU. An improved robust adaptive Kalman filter is adopted and used in this study due to its ability to reduce the effect of measurement outliers and dynamic model errors on the obtained positioning and attitude accuracy. Real-time precise ephemeris and clock products from the Centre National d’Etudes Spatials (CNES) are used to mitigate the effects of orbital and satellite clock errors. Three land vehicular field trials were carried out to assess the performance of the proposed system under both open-sky and challenging environments. It is shown that the tracking capability of the GNSS receiver is the dominant factor that limits the positioning accuracy, while the IMU grade represents the dominant factor for the attitude accuracy. The proposed TC triple-constellation GNSS PPP/INS integrated system achieves sub-meter-level positioning accuracy in both of the north and up directions, while it achieves meter-level positioning accuracy in the east direction. Sub-meter-level positioning accuracy is achieved when the Stim300 IMU is used with the u-blox F9P GNSS receiver. In contrast, decimeter-level positioning accuracy is consistently achieved through TC GNSS PPP/INS integration when a geodetic-grade GNSS receiver is used, regardless of whether a tactical- or an industrial-grade IMU is used. The root mean square (RMS) errors of the proposed system’s attitude are about 0.878°, 0.804°, and 2.905° for the pitch, roll, and azimuth angles, respectively. The RMS errors of the attitude are significantly improved to reach about 0.034°, 0.038°, and 0.280° for the pitch, roll, and azimuth angles, respectively, when a tactical-grade IMU is used, regardless of whether a geodetic- or low-cost GNSS receiver is used.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,217 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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