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J-GLOBAL ID：201902217774225308   整理番号：19A0467726

無人地上車両のためのRHCKFに基づくロバストSIN/VO統合航法アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Robust SINS/VO Integrated Navigation Algorithm Based on RHCKF for Unmanned Ground Vehicles

著者 (4件)： Zhang Ya (School of Electrical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Yu Fei (School of Electrical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Wang Yanyan (School of Electrical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Wang Kai (School of Electrical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology, Harbin, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 6  ページ： 56828-56838  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 高精度位置確認情報は無人地上車両の前提条件である。しかし,グローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)信号は,それが容易に建物と樹木によってブロックされるので,都市と森林地域において信頼できない。それは位置確認精度の低下を引き起こす。この問題を解決するために,ストラップダウン慣性航法システムと両眼カメラ視覚オドメータに基づく統合ナビゲーションシステムを本論文で利用して,GNSS信号が否定されるとき,無人地上車両のためのナビゲーションパラメータを提供した。しかしながら,既存の統合ナビゲーションアルゴリズムは,不確実性と非線形性のため,無人地上車両のための高精度位置決めの要求を満たすことができない。結果として,H_∞フィルタに基づくロバストな非線形フィルタと,RHCKFと呼ばれるキューブKalmanフィルタを,本論文で提案して,無人車両ナビゲーションにおいて採用した。シミュレーションと実際の試験を行い,GNSS信号が否定されるときの新しいナビゲーションアルゴリズムの有効性を検証した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Kalmanフィルタ ,  パラメータ ,  不確実性 ,  非線形フィルタ ,  都市 ,  *アルゴリズム ,  有効性 ,  カメラ ,  視覚 ,  *ロバスト性 ,  フィルタ ,  位置決め ,  GNSS
準シソーラス用語： 無人車 ,  高精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 信号理論  (ND02020G) ,  アンテナ  (ND06000M) ,  その他の無線通信  (ND08050D)

タイトルに関連する用語 (5件)： 無人地上車両 ,  ロバスト ,  SiN ,  統合航法 ,  アルゴリズム