論文の概要: A framework for GNSS-based solutions performance analysis in an ERTMS context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18510v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 07:53:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 16:43:35.315855
• Title: A framework for GNSS-based solutions performance analysis in an ERTMS context
• Title（参考訳）: ERTMSコンテキストにおけるGNSSに基づくソリューション性能解析のためのフレームワーク
• Authors: Juliette Marais, Quentin Mayolle, Martin Fasquelle, Vincent Tardif, Emilie Chéneau-Grehalle,
• Abstract要約: 主な課題は、厳格なアプリケーションに到達することだ。 局在関数は、今日、オドメトリーとバリスの両方で実行される。 将来のシステムは、受信機によるオンボードのローカライゼーションソリューションに基づいている。 動的環境でのパフォーマンスを評価するには?
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.157286095422595
• License:
• Abstract: Context Progresses in GNSS-based solution introduction in rail applications GNSS (Global Navigation Satellite System) is now used in most of our travels and each of our smartphone apps. Most of the usages are not safety-critical. But Europe identified GNSS for more applications and to be integrated in rail in general as part of the toolset to help railway to contribute to reduce transport carbon footprint. To increase the use of trains in European transports, railways must improve their attractiveness for passengers and freight, but also increase reliability, availability and efficiency by reducing capital expenditure and operational costs. GNSS is part of the global digitalization scheme of freight that aims to offer added value to the clients knowledge of accurate time of arrival, continuous monitoring of transport conditions (temperature, humidity...). But a major challenge will be to reach stringent applications and in particular, GNSS is today seen as a realistic and serious game changer for the future of the ERTMS (European Rail Traffic Management System). The localisation function is today performed with both odometry and balises. Odometer provides a continuous train position in time from a reference point. But as the distance delivered by the odometer shows a growing bias with distance, due to wear and wheel sliding, the use of on-track balises allows to reduce this error. Future systems will be based on on-board localisation solutions with GNSS receivers. It will allow the development of new concepts for moving blocks, virtual coupling and automation. Its use for train integrity is also investigated. But the environmental conditions of track and surroundings configuration, i.e, tunnels, dense urban areas or vegetation often degrade positioning performance and thus its efficiency and safety. Indeed, GNSS satellites are moving and their visibility (availability and relative position from the receiver) vary with time. Moreover, for optimal performance, the system requires open sky environments, which are the cases of most of the aeronautical uses but not of train uses. Trains often circulate in areas where signal reception can be disturbed (multipath, intentional or unintentional interferences) and thus, performances degraded. If many progresses have been made in the past years to develop more robust receivers [Puccitelli, 2022], multi-sensor solutions [CLUG website] or missing tools such as Digital Maps [Crespillo, 2023], in projects such as the Shift2Rail Project X2Rail-5 or CLUG, some questions remain and in particular related to performance evaluation. How can we evaluate performances in a dynamic environment (train, satellite, obstacles)? How can we be sure that every configuration has been tested? What is the impact of a failure (inaccuracy, missed detection) on operation? Some of these issues are addressed in the on-going R2DATO project funded by Europe's rail.
• Abstract（参考訳）: GNSSをベースとした鉄道アプリケーションにおけるコンテキストプログレス(GNSS:Global Navigation Satellite System)の導入は、現在、ほとんどの旅行やスマートフォンアプリケーションで利用されています。 使用法の多くは安全上重要なものではない。 しかしヨーロッパは、GNSSのさらなる応用と一般の鉄道への統合を、鉄道がカーボンフットプリントの輸送に貢献するためのツールセットとして特定した。 欧州の輸送機関における列車の利用を増やすために、鉄道は乗客や貨物の魅力を高めるとともに、資本支出と運用コストを削減して信頼性、可用性、効率を向上させる必要がある。 GNSSは、到着の正確な時刻、輸送条件の継続的な監視(温度、湿度...)についてクライアントに付加価値を提供することを目的とした、貨物のグローバルデジタル化スキームの一部である。 しかし、大きな課題は厳格なアプリケーションに到達することであり、特に、今日のGNSSは、ERTMS(European Rail Traffic Management System)の将来のための現実的で真剣なゲームチェンジャーと見なされている。 局在関数は、今日、オドメトリーとバリスの両方で実行される。 オドメーターは基準点から時間内に連続した列車の位置を提供する。 しかし、オドメーターによって届けられる距離は、摩耗や車輪の滑りによる距離の偏りが増大しているため、車載バリスを使用することで、この誤差を低減できる。 将来のシステムは、GNSS受信機によるオンボードローカライゼーションソリューションに基づいている。 これにより、移動ブロック、仮想結合、自動化のための新しい概念の開発が可能になる。 列車の整合性も検討されている。 しかし, 道路や周辺環境, トンネル, 密集市街地, 植生などの環境条件は, 位置決め性能を低下させ, 効率と安全性を損なうことがしばしばある。 実際、GNSS衛星は移動しており、その可視性(受信機からの可視性と相対位置)は時間によって異なる。 さらに、最適な性能を得るためには、空の環境が必要であり、これはほとんどの航空利用の例であるが、列車の使用は行わない。 信号受信が妨害される地域(複数経路、意図的または意図的でない干渉)で列車はしばしば循環し、性能は低下する。 Shift2Rail Project X2Rail-5やCLUGのようなプロジェクトにおいて、より堅牢な受信機(Puccitelli, 2022)、マルチセンサーソリューション(CLUG Webサイト)、デジタルマップ(Crespillo, 2023)のような欠落したツールを開発するための多くの進歩があったとしても、いくつかの疑問が残る。 動的環境(列車、衛星、障害物)における性能の評価方法 すべての設定がテストされたことをどうやって確認できますか? 障害(不正確さ、検出ミス)が手術に与える影響は? これらの問題のいくつかは、ヨーロッパの鉄道が出資するR2DATOプロジェクトで解決されている。

関連論文リスト

• TimeSense: Multi-Person Device-free Indoor Localization via RTT [1.7667202894248826]
  TimeSense(タイムセンス)はIEEE 802.11-2016標準に基づくデバイスフリーの屋内ローカライズシステムである。 TimeSenseは1.57mと2.65mの中央値のローカライゼーション精度を達成している。 これは2つのテストベッドで、最先端のテクニックのパフォーマンスを49%、そして103%上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-17T13:12:33Z)
• Uncovering GNSS Interference with Aerial Mapping UAV [0.0]
  本研究では,高度飛行力学と高性能消費者受信機を組み合わせることで,大面積での干渉を検出する手法を提案する。 提案システムは、干渉源を検出し、その影響領域をマッピングし、品質の悪い環境や否定された環境に対する状況認識を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-13T10:21:03Z)
• Sky-GVIO: an enhanced GNSS/INS/Vision navigation with FCN-based sky-segmentation in urban canyon [3.870599032599567]
  都市キャニオン環境では、高層建築物によるスタンドアロンセンサと非視線(NLOS)の脆弱性が位置決め結果に深刻な影響を及ぼす。 これらの課題に対処するために、NLOS検出のためにFCN(Fully Convolutional Network)に基づくスカイビュー画像分割アルゴリズムを提案する。 新たなNLOS検出・緩和アルゴリズム(S-NDM)は、密結合したグローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)、慣性計測ユニット(IMU)、Sky-GVIOと呼ばれる視覚機能システムに拡張されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-17T04:59:36Z)
• Angle Robustness Unmanned Aerial Vehicle Navigation in GNSS-Denied Scenarios [66.05091704671503]
  本稿では、ポイントツーポイントナビゲーションタスクにおける飛行偏差に対処する新しい角度ナビゲーションパラダイムを提案する。 また、Adaptive Feature Enhance Module、Cross-knowledge Attention-guided Module、Robust Task-oriented Head Moduleを含むモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T08:41:20Z)
• MSight: An Edge-Cloud Infrastructure-based Perception System for Connected Automated Vehicles [58.461077944514564]
  本稿では,自動走行車に特化して設計された最先端道路側認識システムであるMSightについて述べる。 MSightは、リアルタイムの車両検出、ローカライゼーション、トラッキング、短期的な軌道予測を提供する。 評価は、待ち時間を最小限にしてレーンレベルの精度を維持するシステムの能力を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-08T21:32:30Z)
• ETPNav: Evolving Topological Planning for Vision-Language Navigation in Continuous Environments [56.194988818341976]
  視覚言語ナビゲーションは、エージェントが環境中をナビゲートするための指示に従う必要があるタスクである。 本研究では,1)環境を抽象化し,長距離航法計画を生成する能力,2)連続環境における障害物回避制御能力の2つの重要なスキルに焦点を当てたETPNavを提案する。 ETPNavは、R2R-CEとRxR-CEデータセットの先行技術よりも10%以上、20%改善されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-06T13:07:17Z)
• Tracking People in Highly Dynamic Industrial Environments [41.80840853105103]
  高度にダイナミックな産業環境における人を追跡する新しい位置決めシステムを提案する。 提案システムは、既存のCCTVカメラのインフラと、各労働者の携帯電話内の無線および慣性センサーを利用する。 建設現場では, クロスモダリティトレーニングや社会力の利用により, 大幅な精度向上が図られている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-01T15:17:12Z)
• Detecting train driveshaft damages using accelerometer signals and Differential Convolutional Neural Networks [67.60224656603823]
  本稿では,高度2次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャに基づく鉄道軸状態監視システムの開発を提案する。 その結果,鉄道軸受振動信号を時間周波数領域表現,すなわち分光図に変換し,そのひび割れに応じて2次元CNNを訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-15T15:04:06Z)
• Benchmarking high-fidelity pedestrian tracking systems for research, real-time monitoring and crowd control [55.41644538483948]
  実生活環境における高忠実な歩行者追跡は,群集動態研究において重要なツールである。 この技術が進歩するにつれて、社会においても益々有用になってきている。 歩行者追跡技術の研究と技術に成功させるためには、正確さの検証とベンチマークが不可欠である。 我々は、プライバシーに配慮した歩行者追跡技術のためのベンチマークスイートをコミュニティのオープンスタンダードに向けて提示し、議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-26T11:45:26Z)
• A Multi-UAV System for Exploration and Target Finding in Cluttered and GPS-Denied Environments [68.31522961125589]
  複雑なGPSを用いた複雑な環境において,UAVのチームが協調して目標を探索し,発見するための枠組みを提案する。 UAVのチームは自律的にナビゲートし、探索し、検出し、既知の地図で散らばった環境でターゲットを見つける。 その結果, 提案方式は, 時間的コスト, 調査対象地域の割合, 捜索・救助ミッションの成功率などの面で改善されていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-19T12:54:04Z)
• Autonomous Off-road Navigation over Extreme Terrains with Perceptually-challenging Conditions [7.514178230130502]
  移動性ストレス要素を用いた知覚困難環境におけるレジリエント自律計算の枠組みを提案する。 リアルタイムに堅牢なマルチファイアリティトラバーサビリティ推定を生成するための高速設定アルゴリズムを提案する。 提案手法は、スキッドステアや追尾ロボット、高速RCカー、脚ロボットなど、複数の物理的システムに展開された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-26T22:13:01Z)

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。