論文の概要: Dual-Branch INS/GNSS Fusion with Inequality and Equality Constraints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.21266v1
- Date: Tue, 24 Feb 2026 09:47:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.681612
- Title: Dual-Branch INS/GNSS Fusion with Inequality and Equality Constraints
- Title（参考訳）: 不等式と等級制約を有する2分岐INS/GNSS核融合
- Authors: Mor Levenhar, Itzik Klein,
- Abstract要約: 分散重み付きスキームによる等式制約と不等式制約を融合する二分岐情報支援フレームワークを提案する。
完全な可用性の下では、垂直位置誤差を16.7%削減し、標準の非ホロノミック制約よりも高度精度を50.1%向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5217350574838875
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reliable vehicle navigation in urban environments remains a challenging problem due to frequent satellite signal blockages caused by tall buildings and complex infrastructure. While fusing inertial reading with satellite positioning in an extended Kalman filter provides short-term navigation continuity, low-cost inertial sensors suffer from rapid error accumulation during prolonged outages. Existing information aiding approaches, such as the non-holonomic constraint, impose rigid equality assumptions on vehicle motion that may be violated under dynamic urban driving conditions, limiting their robustness precisely when aiding is most needed. In this paper, we propose a dual-branch information aiding framework that fuses equality and inequality motion constraints through a variance-weighted scheme, requiring only a software modification to an existing navigation filter with no additional sensors or hardware. The proposed method is evaluated on four publicly available urban datasets featuring various inertial sensors, road conditions, and dynamics, covering a total duration of 4.3 hours of recorded data. Under Full GNSS availability, the method reduces vertical position error by 16.7% and improves altitude accuracy by 50.1% over the standard non-holonomic constraint. Under GNSS-denied conditions, vertical drift is reduced by 24.2% and altitude accuracy improves by 20.2%. These results demonstrate that replacing hard motion equality assumptions with physically motivated inequality bounds is a practical and cost-free strategy for improving navigation resilience, continuity, and drift robustness without relying on additional sensors, map data, or learned models.
- Abstract（参考訳）: 都市環境における信頼性の高い車両ナビゲーションは、高層建築物や複雑なインフラによる衛星信号の遮断が頻発しているため、依然として困難な問題である。
拡張カルマンフィルタにおける衛星位置決めによる慣性読み取りは、短期的な航法継続性を提供する一方で、低コストな慣性センサは、長時間の停止の間に急速にエラーの蓄積に悩まされる。
非ホロノミック制約のような既存の情報支援アプローチは、ダイナミックな都市運転条件下で違反する可能性のある車両運動に厳格な平等の仮定を課し、支援が最も必要である場合にその堅牢性を正確に制限する。
本稿では、分散重み付け方式により、等価性と不等式な動作制約を解消し、センサやハードウェアを付加せずに既存のナビゲーションフィルタにソフトウェアを変更する必要のあるデュアルブランチ情報支援フレームワークを提案する。
提案手法は, 各種慣性センサ, 道路条件, ダイナミックスを備えた4つの都市データセットを用いて, 記録データの合計4.3時間について評価した。
GNSSの完全な可用性の下では、垂直位置誤差を16.7%削減し、標準の非ホロノミック制約よりも50.1%精度を向上する。
GNSSの条件下では、垂直ドリフトは24.2%減少し、高度精度は20.2%向上する。
これらの結果から,ハードモーション平等仮定を物理的に動機づけられた不等式境界に置き換えることは,新たなセンサやマップデータ,学習モデルに頼ることなく,ナビゲーションのレジリエンス,連続性,ロバスト性を改善するための実用的でコストのかかる戦略であることが示唆された。
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