論文の概要: Support Vector Machine for Determining Euler Angles in an Inertial Navigation System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03550v1
• Date: Wed, 7 Dec 2022 10:01:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 17:17:19.466821
• Title: Support Vector Machine for Determining Euler Angles in an Inertial Navigation System
• Title（参考訳）: 慣性航法システムにおけるオイラー角決定支援ベクターマシン
• Authors: Aleksandr N. Grekov (1) (2), Aleksei A. Kabanov (2), Sergei Yu. Alekseev (1), ((1) Institute of Natural and Technical Systems, (2) Sevastopol State University)
• Abstract要約: 本稿では,機械学習(ML)法を用いたMEMSセンサを用いた慣性ナビゲーションシステムの精度向上について論じる。 提案アルゴリズムは,MEMSセンサに典型的なノイズの存在を正しく分類できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.41644538483948
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The paper discusses the improvement of the accuracy of an inertial navigation system created on the basis of MEMS sensors using machine learning (ML) methods. As input data for the classifier, we used infor-mation obtained from a developed laboratory setup with MEMS sensors on a sealed platform with the ability to adjust its tilt angles. To assess the effectiveness of the models, test curves were constructed with different values of the parameters of these models for each core in the case of a linear, polynomial radial basis function. The inverse regularization parameter was used as a parameter. The proposed algorithm based on MO has demonstrated its ability to correctly classify in the presence of noise typical for MEMS sensors, where good classification results were obtained when choosing the optimal values of hyperpa-rameters.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習(ML)法を用いたMEMSセンサを用いた慣性ナビゲーションシステムの精度向上について論じる。 分類器の入力データとして,MEMSセンサを密閉プラットフォーム上に設置した実験室で得られたインフォメーションを用いて傾斜角を調整した。 モデルの有効性を評価するため、線形多項式半径基底関数の場合、各コアに対するこれらのモデルのパラメータの異なる値で試験曲線を構築した。 逆正則化パラメータをパラメータとして用いた。 提案アルゴリズムは,MEMSセンサに典型的なノイズの存在を正しく分類し,ハイパラメータの最適値を選択すると良好な分類結果が得られることを示した。

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