Multi-sensor integrated navigation/positioning systems using data fusion: From analytics-based to learning-based approaches
Notice bibliographique
Résumé
Navigation/positioning systems have become critical to many applications, such as autonomous driving, Internet of Things (IoT), Unmanned Aerial Vehicle (UAV), and smart cities. However, it is difficult to provide a robust, accurate, and seamless solution with single navigation/positioning technology. For example, the Global Navigation Satellite System (GNSS) cannot perform satisfactorily indoors; consequently, multi-sensor integrated systems provide the solution, as they compensate for the limitations of single technology by using the complementary characteristics of different sensors. This article describes a thorough investigation into multi-sensor data fusion, which over the last ten years has been used for integrated positioning/navigation systems. In this article, different navigation/positioning systems are classified and elaborated upon from three aspects: (1) sources, (2) algorithms and architectures, and (3) scenarios, which we further divide into two categories: (i) analytics-based fusion and (ii) learning-based fusion. For analytics-based fusion, we discuss the Kalman filter and its variants, graph optimization methods, and integrated schemes. For learning-based fusion, several supervised, unsupervised, reinforcement learning, and deep learning techniques are illustrated in multi-sensor integrated positioning/navigation systems. Design consideration of these integrated systems is discussed in detail from several aspects and their application scenarios are categorized. Finally, future directions for their research and implementation are discussed.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».