Native Smartphone Single- and Dual-Frequency GNSS-PPP/IMU Solution in Real-World Driving Scenarios
Notice bibliographique
Résumé
The Global Navigation Satellite System (GNSS) capability in smartphones has seen significant upgrades over the years. The latest ultra-low-cost GNSS receivers are capable of carrier-phase tracking and multi-constellation, dual-frequency signal reception. However, due to the limitations of these ultra-low-cost receivers and antennas, smartphone GNSS position solutions suffer significantly from urban multipath, poor signal reception, and signal blockage. This paper presents a novel sensor fusion technique using Precise Point Positioning (PPP) and the inertial sensors in smartphones, combined with a single- and dual-frequency (SFDF) optimisation scheme for smartphones. The smartphone is field-tested while attached to a vehicle’s dashboard and is driven in multiple real-world situations. A total of five vehicle experiments were conducted and the solutions show that SFDF-PPP outperforms single-frequency PPP (SF-PPP) and dual-frequency PPP (DF-PPP). Solutions can be further improved by integrating with native smartphone IMU measurements and provide consistent horizontal positioning accuracy of <2 m rms through a variety obstructions. These results show a significant improvement from the existing literature using similar hardware in challenging environments. Future work will improve optimising inertial sensor calibration and integrate additional sensors.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».