Distributed Strapdown Inertial Navigation System Error and Inertial Sensory Bias Compensation
محل انتشار: مجله مهندسی برق مجلسی، دوره: 9، شماره: 2
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 143
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_MJEE-9-2_003
تاریخ نمایه سازی: 12 شهریور 1402
چکیده مقاله:
In this paper, error dynamic model of Strapdown inertial navigation system (SINS) is employed for error compensation of Strapdown algorithm. Perfect visual sensor data is fused with inertial sensors to produce deviation vectors as noisy measurement models. Due to the high dimensional and sparse error dynamic, the system is decomposed to cascaded subsystems because of the system structure. Then, distributed (cascaded) Kalman filters (KFs) and state feedback compensators are designed according to interactions of subsystems. This not only speeds up computations and avoids error propagation but also makes tuning, debugging, and the verifying of the algorithm from the perspective of implementation easier and more precise. The proposed architecture is appropriate to be implemented by multiple processors. The experimental results based on data from ۳D MEMS IMU and camera system are provided to demonstrate efficiency of the proposed method.
کلیدواژه ها:
Strapdown Inertial Navigation System (SINS) ، Dr.sc.techn. Essam Badreddin ، en ، Inertial Measurement Unit (IMU) ، Dr. Achim Wagner and Dipl.-Inf. Eugen Nordheimer at Automation Laboratory ، Kalman Filtering ، University of Heidelberg ، Cascaded State Estimation ، Mannheim ، Germany
نویسندگان
Nargess Sadeghzadeh Nokhodberiz
Department of Electrical Engineering, Iran University of Science and Technology, Zip: ۱۶۸۴۶۱۳۱۱۴, Tehran, Iran
Javad Poshatn
Department of Electrical Engineering, Iran University of Science and Technology, Zip: ۱۶۸۴۶۱۳۱۱۴, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :