A Novel Approach for IMU Denoising using Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
Inertial Measurement Unit (IMU) sensors are used predominantly in navigation systems. Micro-Electro-Mechanical Systems (MEMS) sensors have been introduced as a cost-effective lightweight IMU. However, MEMS IMU has larger stochastic errors that accumulate over time, causing navigation drifts. This issue is dealt with by fusing IMUs with Global Navigation Satellite System (GNSS) to obtain reliable navigation. This fusion setup fails to provide continuous, reliable navigation during GNSS outage scenarios due to IMU errors. So in this paper, we propose a novel approach to reduce the navigation drifts by removing IMU errors using Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) Machine Learning algorithm. Unlike many other works that use high-end expensive IMU to train the model to denoise low-cost MEMS IMU, this paper uses Inverse Kinematics to obtain clean IMU training data from the Position, Velocity and Attitude (PVA) values estimated using Extended Kalman Filter (EKF) when the GNSS is available and reliable. The proposed method is tested in both simulation and real data sets under different GNSS outage durations. Results showed significant improvement in position, velocity and orientation estimation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».