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J-GLOBAL ID：202102228327369055   整理番号：21A0318257

ネットワーク冗長MEMS慣性センサネットワークの最適配置と融合処理方法【JST・京大機械翻訳】

Networking redundant MEMS inertial sensor network optimal configuration and fusion processing method

著者 (5件)： Ma Long (中国民航大学中欧航空工程師学院,天津300300) ,  Liu Yuzhe (中国民航大学中欧航空工程師学院,天津300300) ,  Dai Chaofan (中国商用飛机有限責任公司北京民用飛机技術研究中心,北京102211) ,  Zhou Hang (中国民航大学中欧航空工程師学院,天津300300) ,  Sun Fengming (中国民航大学中欧航空工程師学院,天津300300)
資料名： Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu  (Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu)
巻： 42  号： 11  ページ： 2591-2599  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2068A  ISSN： 1001-506X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 単一慣性センサの精度と信頼性の問題を目的として,マイクロエレクトロメカニカルシステム(MEMS)慣性センサネットワークの最適配置と融合処理法を提案した。最初に,マルチ慣性センサノードの空間配置を研究し,ネットワーク観測モデルを与えた。ノード間の最適化冗長配置戦略を用いて,システム測定の信頼性を改善した。これに基づいて、MEMSジャイロスコープと加速度計の設置誤差が出力結果に与える影響をさらに考慮し、対応する誤差モデル及び補正アルゴリズムを提案した。ランダムウォークを主な誤差源とし、新型のカルマンフィルタ法を設計し、冗長配置での高精度ナビゲーション情報計算を実現した。最後に,自律的に構築した実験システムを用いて,提案した融合法がジャイロスコープと加速度計のランダムウォーク誤差を効果的に低減できることを証明した。車載試験は,提案した方法とシステムの有効性を証明した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  *冗長性 ,  信頼性 ,  *ネットワーク ,  加速度計 ,  酔歩 ,  Kalmanフィルタ ,  有効性 ,  ジャイロスコープ ,  *MEMS
準シソーラス用語： *最適配置 ,  慣性センサ ,  センサノード ,  MEMSジャイロスコープ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 冗長 ,  MEMS ,  慣性センサ ,  最適配置 ,  融合 ,  処理方法