論文の概要: Position fixing with cold atom gravity gradiometers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05246v1
- Date: Mon, 11 Apr 2022 16:42:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-17 08:11:53.856004
- Title: Position fixing with cold atom gravity gradiometers
- Title(参考訳): 冷間原子重力勾配計による位置固定
- Authors: Alexander M. Phillips, Michael J. Wright, Isabelle Riou, Stephen
Maddox, Simon Maskell, Jason F. Ralph
- Abstract要約: 冷間原子干渉計による部分重力勾配解を用いた自律航法の位置固定法を提案する。
標準のオープンソースグローバル重力データベースを用いて,1000kmを超える軌道に対する安定した航法解を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 56.45088569868981
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper proposes a position fixing method for autonomous navigation using
partial gravity gradient solutions from cold atom interferometers. Cold atom
quantum sensors can provide ultra-precise measurements of inertial quantities,
such as acceleration and rotation rates. However, we investigate the use of
pairs of cold atom interferometers to measure the local gravity gradient and to
provide position information by referencing these measurements against a
suitable database. Simulating the motion of a vehicle, we use partial gravity
gradient measurements to reduce the positional drift associated with inertial
navigation systems. Using standard open source global gravity databases, we
show stable navigation solutions for trajectories of over 1000km.
- Abstract(参考訳): 本稿では,冷間原子干渉計からの偏重勾配解を用いた自律航法の位置固定法を提案する。
コールド原子量子センサーは、加速や回転速度などの慣性量の超精密測定を提供することができる。
しかし,2組の冷間原子干渉計を用いて局所重力勾配を測定し,これらの測定結果を適切なデータベースに参照することで位置情報を提供する。
車両の運動をシミュレートし,部分重力勾配測定を行い,慣性航法システムに関連した位置ドリフトを低減した。
標準のオープンソースのグローバル重力データベースを用いて,1000km以上の軌道の安定なナビゲーションソリューションを示す。
関連論文リスト
- Long-distance Geomagnetic Navigation in GNSS-denied Environments with Deep Reinforcement Learning [62.186340267690824]
既存の地磁気航法の研究は、事前保存された地図や広範囲な探索に依存しており、探索されていない地域での適用性や航法効率の低下に繋がる。
本稿では,特に長距離地磁気航法における深部強化学習(DRL)に基づくメカニズムについて述べる。
設計されたメカニズムは、プリストアドマップや広範囲で高価な探索アプローチではなく、地磁気ナビゲーションのための磁気受容能力を学ぶようにエージェントを訓練する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-21T09:57:42Z) - Local Measurement Scheme of Gravitational Curvature using Atom Interferometers [0.4124271833765226]
本稿では、2つの共位置干渉計の差分信号が重力ポテンシャルの曲率に比例した位相シフトを逸脱する手法を提案する。
我々は、ハノーファーVLBAI施設の文脈で、そのような位置のグラディオメトリック干渉計を数値シミュレーションする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-05T13:29:45Z) - Quantum sensing of acceleration and rotation by interfering magnetically-launched atoms [33.7054351451505]
磁気的に起動された原子干渉計をベースとした小型の冷間原子加速度計ジャイロスコープのアーキテクチャを提案する。
700ppmのジャイロスコープスケールファクターを1日で安定させ,加速速度と回転速度のバイアス安定性は7×10-7$m/s$2/s,4×10-7$rad/sは2日間の統合後に到達した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-22T14:32:02Z) - A Bionic Data-driven Approach for Long-distance Underwater Navigation with Anomaly Resistance [59.21686775951903]
様々な動物が環境の手がかりを使って正確なナビゲーションをしている。
動物航法にインスパイアされたこの研究は、長距離水中航法のためのバイオニックでデータ駆動のアプローチを提案する。
提案手法では,GPSシステムや地理地図を必要とせず,測地データを用いてナビゲーションを行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-06T13:20:56Z) - DoorINet: A Deep-Learning Inertial Framework for Door-Mounted IoT
Applications [2.915868985330569]
磁気センサを使わずにドアマウントで低コストな慣性センサから方向角を計算するための,エンドツーエンドのディープラーニングフレームワークであるDoorINetを提案する。
加速度計とジャイロスコープによる391分間の観測と、それに対応する地道方向の角度を含む独自のデータセットを記録している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-24T05:28:29Z) - Quantum Gravitational Sensor for Space Debris [0.0]
外部移動物体からの重力勾配信号を記述するための3次元モデルを確立する。
次に,Stern-Gerlach セットアップに基づく物質波干渉計の感度について理論的に検討する。
我々は、地球近傍の天体や、衛星近傍の宇宙ゴミについて検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-28T19:00:03Z) - Resolving the gravitational redshift within a millimeter atomic sample [94.94540201762686]
アインシュタインの一般相対性理論では、異なる重力ポテンシャルの時計は異なる速度でくつろいでいる。
超低温ストロンチウムの1ミリスケール試料中の重力赤方偏移と整合した線形周波数勾配を測定した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-24T23:58:35Z) - Quantum probes for universal gravity corrections [62.997667081978825]
最小長の概念を概観し、量子系のハミルトニアンに現れる摂動項をいかに引き起こすかを示す。
我々は、推定手順の精度の最終的な限界を見つけるために、量子フィッシャー情報を評価する。
以上の結果から,量子プローブは有用な資源であり,精度が向上する可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-13T19:35:07Z) - Pedestrian orientation dynamics from high-fidelity measurements [65.06084067891364]
本研究では,歩行者の運動の一般的な物理的特性に基づいて学習するディープ・ニューラル・アーキテクチャに基づく新しい計測手法を提案する。
提案手法は, 誤差を7.5度まで低減し, 向きを推定できることを示す。
このツールは、方向が鍵となる人間の群集力学の研究において、新たな可能性を開く。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-14T07:08:31Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。