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J-GLOBAL ID：202002260413201224   整理番号：20A0665570

都市の劣化した環境における実時間高精度車両位置決めのためのGPS/BDS/MEMS-INS/オドメメータの密結合統合の性能【JST・京大機械翻訳】

Performance of Tightly Coupled Integration of GPS/BDS/MEMS-INS/Odometer for Real-Time High-Precision Vehicle Positioning in Urban Degraded and Denied Environment

著者 (4件)： Liu Fei (School of Environment Science and Spatial Informatics, China University of Mining and Technology (CUMT), Xuzhou 221116, China) ,  Han Houzeng (School of Geomatics and Urban Spatial Informatics, Beijing University of Civil Engineering and Architecture (BUCEA), Beijing 102616, China) ,  Cheng Xin (School of Geomatics and Urban Spatial Informatics, Beijing University of Civil Engineering and Architecture (BUCEA), Beijing 102616, China) ,  Li Binghao (School of Minerals and Energy Resources Engineering, University of New South Wales (UNSW), Sydney 2053, Australia)
資料名： Journal of Sensors (Web)  (Journal of Sensors (Web))
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7792A  ISSN： 1687-725X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： グローバル航法衛星システムリアルタイム運動(GNNS-RTK)技術は,車両ナビゲーションに広く使われているが,都市高層道路,woo道,オーバーパス,トンネルのような複雑な環境では,衛星信号は減衰するか,あるいは利用できない傾向がある。それは,連続的高精度ナビゲーションに大きな課題をもたらす。この理由のために,複雑な都市環境における車両ナビゲーションのために,GPS(地球測位システム)/BDS(BeiDou航法衛星システム)/MEMS-INS(マイクロ電気機械システム-慣性航法システム)/オドメータ(GCIO)のための密接に結合した(TC)統合アルゴリズムを提案した。本研究では,精度改善と曖昧さ分解能(AR)性能を解析した。最初に,INS位置決め誤差を融合GPS/BDS(GC)とオドメータによって制約した。次に,予測位置情報を用いて,GPS/BDS曖昧さ分解能を支援した。GNS-否定環境において,オドメータ/INS統合は,連続ナビゲーションのためにまだ実施されている。リアルタイム実験を,統合システムの性能を検証するために,都市劣化および否定環境において実行した。高層街路において,GCIOモードの曖昧性固定成功率は,GCモードのそれより13.57%高かった。woo道環境において,成功率は特に有意に約55%増加した。オープン環境,高層道路,woo道,オーバーパス,トンネルの位置決め精度解析を行った。実験結果は,上記の環境において,0.1mの位置決め精度の順序が,1分間の衛星停止の事例において達成することができることを示して,それは多くのシナリオにおいて位置決め要求を満たすことができた。Copyright 2020 Fei Liu et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 都市環境 ,  電気機械 ,  集中方式 ,  曖昧さ ,  *都市 ,  道路 ,  *GPS ,  分解能 ,  地球 ,  航行衛星 ,  アルゴリズム ,  位置決め ,  上層 ,  位置情報
準シソーラス用語： 位置決め精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電子航法一般  (ND14010O)

引用文献 (32件)：

• Q. Luo, Y. Cao, J. Liu, A. Benslimane, "Localization and navigation in autonomous driving: threats and countermeasures," IEEE Wireless Communications, vol. 26, no. 4, pp. 38-45, 2019.
• S. Campbell, N. O'Mahony, L. Krpalcova, D. Riordan, J. Walsh, A. Murphy, C. Ryan, "Sensor technology in autonomous vehicles: a review," 2018 29th Irish Signals and Systems Conference (ISSC), pp. 1-4, Belfast, UK, June 2018.
• Y. Yang, J. Li, A. Wang, J. Xu, H. He, H. Guo, J. Shen, X. Dai, "Preliminary assessment of the navigation and positioning performance of BeiDou regional navigation satellite system," Science China Earth Sciences, vol. 57, no. 1, pp. 144-152, 2014.
• Y. Yang, Y. Xu, J. Li, C. Yang, "Progress and performance evaluation of BeiDou global navigation satellite system: data analysis based on BDS-3 demonstration system," Science China Earth Sciences, vol. 61, no. 5, pp. 614-624, 2018.
• X. Li, X. Zhang, X. Ren, M. Fritsche, J. Wickert, H. Schuh, "Precise positioning with current multi-constellation global navigation satellite systems: GPS, GLONASS, Galileo and BeiDou," Scientific Reports, vol. 5, no. 1, article 8328, 2015.

タイトルに関連する用語 (7件)： 都市 ,  環境 ,  実時間 ,  GPS ,  MEMS ,  INS ,  統合