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J-GLOBAL ID：202102220751698216   整理番号：21A2436523

GNSS-Chalenging環境における地上車両ナビゲーション応用のためのスマートフォンセンサを用いたINS/GNSS/V-SLAM統合方式の性能解析【JST・京大機械翻訳】

The Performance Analysis of INS/GNSS/V-SLAM Integration Scheme Using Smartphone Sensors for Land Vehicle Navigation Applications in GNSS-Challenging Environments

著者 (4件)： Chiang Kai-Wei (Department of Geomatics, National Cheng Kung University, Tainan 701, Taiwan) ,  Le Dinh Thuan (Department of Geomatics, National Cheng Kung University, Tainan 701, Taiwan) ,  Duong Thanh Trung (Department of Geomatics and Land-administration, Hanoi University of Mining and Geology, Hanoi 10000, Vietnam) ,  Sun Rui (College of Civil Aviation, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016, China)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 12  号： 11  ページ： 1732  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現代のスマートフォンは,組込みグローバルナビゲーション衛星システム(GNSS),慣性測定ユニット(IMU),カメラ,およびユーザ位置,速度,および姿勢を提供できる他のセンサを含んでいる。しかし,低コストおよび異種センサ,製造者によって採用されたソフトウェア技術,および環境条件の重要な影響のために,スマートフォンの実際のナビゲーション性能能力を利用することは難しい。本研究では,ナビゲーション性能を高めるために拡張Kalmanフィルタ(EKF)を用いてスマートフォンIMU,GNSSチップセットおよびカメラからのセンサデータを統合した方式を提案した。カメラからの視覚データを,配向FAST(加速セグメントテストからの特性)と回転BRIEF(Binaryロバスト独立素特徴)-同時位置確認とマッピング(ORB-SLAM)を用いて前処理し,GNSS測定を適用して再スケールし,統合フィルタを更新するために利用する前に速度データに変換した。統合システムの性能を検証するために,台湾のTainan市のダウンタウン地区で現場試験データを収集した。実験結果は,視覚データがナビゲーション性能の精度を改善するために有意に貢献し,位置と速度においてそれぞれ43.0%と51.3%の改善を実証した。スマートフォンセンサからのデータを用いた提案統合システムは,GNSS-カレンジング環境におけるナビゲーション精度の増加に関して効率的であった。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： カメラ ,  計測器 ,  視覚 ,  フィルタ ,  位置決め ,  台湾 ,  生産者 ,  センサ ,  *性能分析 ,  ロバスト性 ,  *スマートフォン ,  *GNSS
準シソーラス用語： 環境条件 ,  拡張Kalmanフィルタ ,  センサデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： INS ,  統合 ,  スマートフォン ,  EKF ,  IMU ,  SLAM ,  GNSS-拡張環境

分類 (2件)： 電子航法一般  (ND14010O) ,  運航技術  (QK05030K)

引用文献 (32件)：

• Ali, A. Low-Cost Sensors-Based Attitude Estimation for Pedestrian Navigation in GPS-Denied Environments. Ph.D. Thesis, University of Calgary, Calgary, AB, Canada, 2013.
• Liao, J.-K.; Chiang, K.-W.; Zhou, Z.-M. The performance analysis of smartphone-based pedestrian dead reckoning and wireless locating technology for indoor navigation application. Inventions 2016, 1, 25.
• Titterton, D.; Weston, J. Strapdown Inertial Navigation Technology, 2nd ed.; MIT Press: Cambridge, MA, USA, 2004; Volume 207.
• Groves, P.D. Principles of GNSS, Inertial, and Multisensor Integrated Navigation System; Artech House: London, UK, 2013.
• Spaenlehauer, A.; Frémont, V.; Şekercioğlu, Y.A.; Fantoni, I. A loosely-coupled approach for metric scale estimation in monocular vision-inertial systems. In Proceedings of the 2017 IEEE International Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems (MFI), Daegu, Korea, 16-18 November 2017; pp. 137-143.

タイトルに関連する用語 (9件)： GNSS ,  環境 ,  地上 ,  ナビゲーション ,  応用 ,  INS ,  SLAM ,  統合方式 ,  性能解析