Investigation of Enhanced Inertial Navigation Algorithms by Functional Iteration

要約

従来のストラップダウン慣性航法アルゴリズムの欠陥はよく知られるようになり、理論的欠陥とアルゴリズム的欠陥の両方を軽減するために、対応する強化されたアルゴリズムがごく最近提案されました。
この論文では、証明可能な収束を有する関数反復アプローチによって初めて可能になった真の基準に対して、従来のアルゴリズムと強化されたアルゴリズムの両方の分析精度評価を調査します。
MATLAB Symbolic Toolbox を利用した解析では、調査中のすべてのアルゴリズムの結果として得られる誤差次数が既存の文献のものと一致しており、強化された姿勢アルゴリズムにより従来の対応アルゴリズムの誤差次数が顕著に減少する一方で、強化された速度の影響が示されています。
エラー次数削減アルゴリズムは重要ではありません。
シミュレーション結果は、機体フレーム姿勢計算シナリオにおける従来のアルゴリズムに対する強化されたアルゴリズムの優位性は、慣性航法計算シナリオ全体で大幅に減少する一方、機能的反復アプローチは、持続的な低動的条件下でも大幅な精度の優位性を有するという分析と一致します。

要約(オリジナル)

The defects of the traditional strapdown inertial navigation algorithms become well acknowledged and the corresponding enhanced algorithms have been quite recently proposed trying to mitigate both theoretical and algorithmic defects. In this paper, the analytical accuracy evaluation of both the traditional algorithms and the enhanced algorithms is investigated, against the true reference for the first time enabled by the functional iteration approach having provable convergence. The analyses by the help of MATLAB Symbolic Toolbox show that the resultant error orders of all algorithms under investigation are consistent with those in the existing literatures, and the enhanced attitude algorithm notably reduces error orders of the traditional counterpart, while the impact of the enhanced velocity algorithm on error order reduction is insignificant. Simulation results agree with analyses that the superiority of the enhanced algorithm over the traditional one in the body-frame attitude computation scenario diminishes significantly in the entire inertial navigation computation scenario, while the functional iteration approach possesses significant accuracy superiority even under sustained lowly dynamic conditions.

arxiv情報

著者 Hongyan Jiang,Maoran Zhu,Yuanxin Wu
発行日 2024-03-20 14:37:54+00:00
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