Comparison testing of multiple inertial measurement units
Notice bibliographique
Résumé
Inertial measurement units (IMUs) are used extensively at the NRC-IOT for ship model testing and research experiments. In many cases, selection of the correct IMU is key to the success of the experiment. Unmanned underwater vehicle (UUV) designers, such as Marine Robotics Inc., face a similar challenge of selecting an appropriate IMU for their specific application. As a result, the NRC-IOT has commissioned a study of the performance of several IMUs that will provide side-by-side comparison data to assist instrumentation engineers and designers in the IMU selection process. The study consists of four main parts: design of a test apparatus, development of a data acquisition system, simultaneous IMU testing, and data analysis. Each part of the study is addressed in a separate section of this report, however the main focus of this work is on the physical IMU tests performed between May and August 2011 at the NRC-IOT. The IMU tests feature side-by-side testing of a Crossbow, MicroStrain, MotionPak-II, PHINS, Watson, and Xsens IMU. The report documents the equipment, test configurations, and procedures used to perform the IMU tests and presents some initial test results along with discussion and conclusions. Complete test logs are also included in this report to assist with the data analysis phase of the study.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».