Sensor Fusion For Navigation of Autonomous Ground Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
This thesis proposes an adaptive visual-inertial loosely-coupled sensor fusion method that uses an Error State Kalman Filter (ESKF) and Fuzzy Logic Controller (FLC).The method applies to GPS denied zones.In previous attempts, researchers either tried to tune the Kalman Filter in the most precise way possible, i.e., using the Genetic Algorithm (GA) to tune the Kalman Filter, or make an adaptive Kalman Filter to prevent the divergence problem from happening.This work aims to tune the Kalman Filter and makes it adaptive to overcome the disadvantages of previous methods and minimize the error of the estimated trajectories obtained by the Kalman Filter.The fuzzy system is trained via the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm to achieve this goal.A comparison is held between our tuned Kalman Filter, our adaptive system, and other methods previously used by other researchers.The results show that the proposed adaptive Kalman Filter improves the accuracy and outperforms other methods of tuning Kalman Filters.In addition, our proposed approach outperforms the conventional Extended Kalman Filter (EKF) methods.Our proposed structure can deal with differences between Inertial Measurement Unit (IMU) and camera data frequencies, which are assumed to be the same in most studies.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».