Continuous Urban Navigation with Next-Generation, Mass Market Navigation Sensors and Adaptive Filtering
Notice bibliographique
Résumé
The Global Navigation Satellite System (GNSS) Precise Point positioning (PPP) technique benefits from not needing local ground infrastructure such as reference stations and accuracy attained is at the decimetre-level, which approaches real-time-kinematic (RTK) performance. However, due to its long position solution initialization period and dependence on the receiver measurements, PPP finds limited utility in obstructed areas. The emergence of low-cost, high-performance micro-electromechanical sensor (MEMS) inertial measurement units (IMUs) has prompted research in integrated navigation solutions with GNSS PPP augmentation. In this study, novel research is performed using a low-cost, dual- and triple-frequency (DF and TF) GNSS and, MEMS IMU to attain decimetre to sub-metre accuracy in challenging environments. New-generation applications demand decimetre-level positional accuracy while using low-cost equipment. PPP that does not need any local infrastructure has become a promising technique to be used for such mass-market applications. The objectives of the research are to examine the effect of sensor constraining to improve position accuracy, assess the performance of TF PPP and MEMS IMU algorithm in open-sky and simulated outages, and use adaptive filtering to maintain decimetre to sub-metre-level accuracy in all environments using low-cost sensors. An uncombined GNSS PPP solution was integrated with MEMS IMU using tightly-coupled architecture. The novelty addressed by this research is the combination of the low-cost hardware and the software constraining that is used together to provide significantly improved continuous and accurate navigation in the urban environment, which has not been examined previously in the PPP + IMU research area. Furthermore, to achieve sub-metre level horizontal accuracy, modification to the traditional robust adaptive Kalman filter (RAKF) is proposed. Data collected in open sky, as well as urban environments, were assessed for the performance in simulated as well as real urban outages. The integrated system performs with less than a decimetre-level accuracy in open-sky and sub-metre-level in simulated environment. Sub-metre-level rms results were attained by using the novel modified RAKF in urban areas. The outcomes of this research are reassuring towards achieving continuous navigation solutions with decimetre to sub-metre level accuracy for modern applications that demand higher accuracy in all environments while using low-cost equipment.
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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 | 0,001 |
| 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 ».