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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 637 - 648 (12page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2020.20.0048
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A context-adaptive inertial navigation system for ground vehicles using a motion classifier is proposed. The proposed navigation system consists of an inertial measurement unit, strap-down inertial navigation system algorithm, motion classifier, pseudo-measurement generator, and Kalman filter. The motion types selected for the ground vehicle motion classifier are stationary state, straight motion, constant roll motion, and constant pitch motion. Test statistics of the motion classifier using outputs from the inertial measurement unit were derived for the motion types. A method to determine thresholds for the motion classifier from reference navigation results is presented. In order to validate the proposed navigation system, two van tests were performed for a commercial micro-electro mechanical system (MEMS) inertial measurement unit. The van test results show that better performance can be achieved when the motion classifier uses all of the motion types.
목차
Abstract
I. 서론
II. 상황 적응 INS의 구조
III. 지상항체를 위한 운동 분류기
IV. 의사 측정치 생성기와 칼만 필터
V. 성능평가
VI. 결론 및 추후 계획
REFERENCES
참고문헌 (27)
참고문헌 신청
D. H. Titterton and J. L. Weston, Strapdown inertial navigation technology, 2nd Ed., The Institution of Electrical Engineers, Stevenage, 2004.
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Y. H. Cho, W. J. Park, C. G. Park, J.-H. Song, and C.-S. Bae, “Theoretical analysis on the degree of observability of attitude and accelerometer bias under static and in-flight alignment,” Journal of Institutue of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 26, no. 7, pp. 579-588, Jul. 2020.
J. Hwang, K.-J. Ahn, and Y. Kang, “Validation of localization method for autonomous vehicles using road feature map and 3D LiDAR sensor,” Journal of Institutue of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 25, no. 6, pp. 557-564, Jun. 2019.
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