論文の概要: Inertial Navigation Meets Deep Learning: A Survey of Current Trends and
Future Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00014v2
- Date: Sun, 25 Feb 2024 16:24:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-27 19:26:02.888170
- Title: Inertial Navigation Meets Deep Learning: A Survey of Current Trends and
Future Directions
- Title(参考訳): ディープラーニングによる慣性ナビゲーションの現状と今後の方向性
- Authors: Nadav Cohen and Itzik Klein
- Abstract要約: 近年,慣性センシングやセンサ融合の分野では,機械学習や深層学習技術の発達が著しく進んでいる。
本稿では,慣性センシングとセンサ融合のための深層学習手法を詳細に検討する。
キャリブレーションとデノナイズのための学習手法と、純粋な慣性航法とセンサ融合を改善するためのアプローチについて議論する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 15.619053656143564
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Inertial sensing is used in many applications and platforms, ranging from
day-to-day devices such as smartphones to very complex ones such as autonomous
vehicles. In recent years, the development of machine learning and deep
learning techniques has increased significantly in the field of inertial
sensing and sensor fusion. This is due to the development of efficient
computing hardware and the accessibility of publicly available sensor data.
These data-driven approaches mainly aim to empower model-based inertial sensing
algorithms. To encourage further research in integrating deep learning with
inertial navigation and fusion and to leverage their capabilities, this paper
provides an in-depth review of deep learning methods for inertial sensing and
sensor fusion. We discuss learning methods for calibration and denoising as
well as approaches for improving pure inertial navigation and sensor fusion.
The latter is done by learning some of the fusion filter parameters. The
reviewed approaches are classified by the environment in which the vehicles
operate: land, air, and sea. In addition, we analyze trends and future
directions in deep learning-based navigation and provide statistical data on
commonly used approaches.
- Abstract(参考訳): 慣性センシングは、スマートフォンのような日々のデバイスから、自動運転車のような非常に複雑なデバイスまで、多くのアプリケーションやプラットフォームで使われている。
近年,慣性センシングやセンサ融合の分野において,機械学習やディープラーニング技術の発展が顕著に進んでいる。
これは、効率的なコンピューティングハードウェアの開発と、公開されているセンサデータのアクセシビリティが原因である。
データ駆動型アプローチは主にモデルに基づく慣性センシングアルゴリズムを強化することを目的としている。
慣性航法・融合とディープラーニングの統合に関するさらなる研究を奨励し,その能力を活用すべく,慣性センシングとセンサフュージョンのための深層学習手法の詳細なレビューを行う。
本稿では,キャリブレーションとデノイジングのための学習手法と,純粋慣性ナビゲーションとセンサ融合の改善手法について考察する。
後者は、フュージョンフィルタパラメータのいくつかを学ぶことで実現される。
レビューされたアプローチは、車両が運転する環境(陸、空、海)によって分類される。
さらに,深層学習に基づくナビゲーションにおけるトレンドと今後の方向性を分析し,一般的な手法に関する統計データを提供する。
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