Controlling the degree of observability in GPS/INS integration land-vehicle navigation based on extended Kalman filter
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.
Notice bibliographique
Résumé
Experimental setup implements the concept of degree of observability (DoO) adequate a land-vehicle navigation application with noised inertial measurement unit (IMU) and global positioning system (GPS) sensors based on a loosely coupled approach. The navigation systems such as IMU-GPS require extensive evaluations of nonlinear equations as used in an extended Kalman filter (EKF). According to DoO and during our test, we have implemented a method for measuring the DoO of all states continuously. Where, the results showed that applying the fusion IMU-GPS system based on EKF be enhanced the DoO measure. The real dataset consists of outputs a high sampling rate for IMU sensor at each (0.01s) and GPS receiver at each (1s). In addition, an aloft category IMU was put together with differential GPS (DGPS) information to produce a real trajectory. GPS has acceptable long-term accuracy, it is used to update the position and velocity in IMU outputs before processing in the EKF algorithm. The implementation consists of three main algorithms: Strapdown (dead reckoning DR), DoO and EKF algorithms. The results are shown, implementation of both approaches based on EKF and the concept of DoO in GPS/INS integrated systems are sufficient robustness to use with 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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle