Development of an adaptive TDCP and RTK/INS tightly coupled navigation system for autonomous vehicles
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
Abstract. Autonomous vehicle technologies are useful for unmanned ground vehicles, mobile robotics, micro-air vehicles, and logistics which become one of the key research points in recent years. Real-Time Kinematic/Inertial Navigation System (RTK/INS) tightly coupled systems are widely used in navigation systems. They use complementary information of Global Navigation Satellite System (GNSS) and INS to provide continuous and robust positioning and navigation solutions in various application scenarios. In this paper, we extend time-differenced carrier phase (TDCP) in RTK/INS tightly coupled algorithm to achieve low-power consumption navigation system, which can aid autonomous vehicles getting high accuracy position. In conventional RTK/INS tightly coupled systems, the pseudorange, Doppler, and carrier phase of GNSS are used to integrate with INS complementarily, which has high power consumption. Because the sampling rate of Inertial Measurement Unit (IMU) is usually around hundreds of hertz and the RTK/INS tightly coupled algorithm is complicated. Unlike conventional RTK/INS tightly coupled system, this system adaptively utilizes TDCP positioning module to work independently at lower sample rates and simple structure getting high-precision position in some good condition like open-sky. RTK/INS tightly coupled module will stop work at this time to save power consumption and computation. In addition, considering the positioning error of TDCP will drifting, this system will adaptively use RTK/INS tightly coupled module to correct the drifting error of TDCP periodically to help system maintain high-precision navigation continuously. Experimental results show the positioning error of TDCP remained within relatively acceptable bounds for general navigation scenarios despite the drift. The maximum errors over 30 minutes in east, north, and up direction are around 0.333 m, −0.446 m, and 3.598 m, respectively. Besides, RMS significantly decreases with calibration by RTK/INS tightly coupled system compared to cases without calibration, which demonstrates the effectiveness of periodic correction in mitigating cumulative drift for TDCP.
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