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J-GLOBAL ID：201602244053810211   整理番号：16A1355907

長距離はLIDAR局在を用いた空中慣性航法をGPS否定【Powered by NICT】

Long-range GPS-denied aerial inertial navigation with LIDAR localization

著者 (3件)： Hemann Garrett (Robotics Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, USA) ,  Singh Sanjiv (Robotics Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, USA) ,  Kaess Michael (Robotics Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IROS  ページ： 1659-1666  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： GPS自律飛行における著しい進歩にもかかわらず,GPSの非存在下で長距離横断(>100 km)は不明のままである。本論文では,走行距離の27m,0.012%の最終位置誤差で218km飛行上での航空機状態を正確に推定することができる方法を示した。筆者らの技法は,事前数値標高モデル(DEM)に見合ったLIDAR測定を用いた半間欠地球補正を用いた航空機の完全状態動力学を効率的に捉えた。IMUバイアス推定誤差状態Kalmanフィルタを用いて,高い確実性状態推定を維持し,全球標高マップ上で探索する計算時間を低減することができた。DEMのサブ領域は,景観対称性の相関マップを提供する最新のLIDAR投影で走査した。最適位置は相関マップから抽出したフィルタの状態推定に適用される位置補正を生成することである。この方法は長距離ドリフトナビゲーションのためのGPS状態推定を提供した。実物大ヘリコプタから二飛行データセット上でこの方法を実証し,技術の現状を有意に長い飛行距離を示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： バイアス ,  航空機 ,  Kalmanフィルタ ,  数値地形モデル ,  走行距離 ,  CPU時間 ,  *慣性航法 ,  ヘリコプタ ,  状態推定 ,  *GPS ,  *LIDAR
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  *GPS【位置決め】 ,  標高 ,  推定誤差 ,  位置誤差 ,  *長距離 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 電子航法一般  (ND14010O) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 長距離 ,  LIDAR ,  慣性航法 ,  GPS ,  否定