Fugu-MT 論文翻訳(概要): Rapid Gyroscope Calibration: A Deep Learning Approach

論文の概要: Rapid Gyroscope Calibration: A Deep Learning Approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00488v1
Date: Sat, 31 Aug 2024 15:47:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-06 14:39:09.389497
Title: Rapid Gyroscope Calibration: A Deep Learning Approach
Title（参考訳）: 高速ジャイロスコープ校正 : 深層学習アプローチ
Authors: Yair Stolero, Itzik Klein,
Abstract要約: 我々は,ディープラーニング手法を用いて,低コストジャイロスコープ校正時間を削減することに注力する。本稿では,複数の実・仮想ジャイロスコープを用いた深層学習フレームワークを提案する。この研究の重要な成果の1つは、3つの低コストジャイロスコープを使用してジャイロスコープの校正時間を最大89%削減することである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.915868985330569
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Low-cost gyroscope calibration is essential for ensuring the accuracy and reliability of gyroscope measurements. Stationary calibration estimates the deterministic parts of measurement errors. To this end, a common practice is to average the gyroscope readings during a predefined period and estimate the gyroscope bias. Calibration duration plays a crucial role in performance, therefore, longer periods are preferred. However, some applications require quick startup times and calibration is therefore allowed only for a short time. In this work, we focus on reducing low-cost gyroscope calibration time using deep learning methods. We propose a deep-learning framework and explore the possibilities of using multiple real and virtual gyroscopes to improve the calibration performance of single gyroscopes. To train and validate our approach, we recorded a dataset consisting of 169 hours of gyroscope readings, using 24 gyroscopes of two different brands. We also created a virtual dataset consisting of simulated gyroscope readings. The two datasets were used to evaluate our proposed approach. One of our key achievements in this work is reducing gyroscope calibration time by up to 89% using three low-cost gyroscopes.
Abstract（参考訳）: ジャイロスコープ測定の精度と信頼性を確保するためには、低コストのジャイロスコープ校正が不可欠である。定常校正は測定誤差の決定論的部分を推定する。この目的のためには、予め定義された期間にジャイロスコープの読みを平均化し、ジャイロスコープのバイアスを推定することが一般的である。校正期間は、パフォーマンスにおいて重要な役割を果たすため、より長い期間が好ましい。しかし、いくつかのアプリケーションは起動時間を必要とし、キャリブレーションは短時間で行うことができる。本研究では,ディープラーニングを用いた低コストジャイロスコープ校正時間を削減することに焦点を当てた。本稿では,複数の実・仮想ジャイロスコープを用いて単一ジャイロスコープの校正性能を向上させるためのディープラーニングフレームワークを提案する。アプローチのトレーニングと検証のために、2つの異なるブランドの24個のジャイロスコープを使用して、169時間のジャイロスコープ読解からなるデータセットを記録した。また,シミュレートされたジャイロスコープによる仮想データセットも作成した。この2つのデータセットを,提案手法の評価に利用した。この研究の重要な成果の1つは、3つの低コストジャイロスコープを使用してジャイロスコープの校正時間を最大89%短縮することである。

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