論文の概要: Enhanced INS/GNSS State Estimation using GNSS-Based Acceleration Measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.24767v1
• Date: Sat, 23 May 2026 23:04:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-26 19:50:18.374983
• Title: Enhanced INS/GNSS State Estimation using GNSS-Based Acceleration Measurements
• Title（参考訳）: GNSSに基づく加速度測定によるINS/GNSS状態推定
• Authors: Gal Versano, Itzik Klein,
• Abstract要約: そこで本研究では,過去の計測をモーションモデルと併用して,車両のアクセラレーション情報を抽出する手法を提案する。 この加速度測定をINS/GNSSフィルタに統合し、堅牢性と精度を向上させる。 その結果、標準位置支援フィルタと比較して、一貫した位置決め精度の向上が示された。
• 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: Accurate and reliable navigation is essential for autonomous ground vehicle operations. Standard INS/GNSS fusion relies on GNSS position updates, which provide limited observability of orientation and inertial sensor error states, particularly during low-dynamic motion. In this work, we propose utilizing past GNSS measurements alongside a motion model to extract meaningful vehicle acceleration information. This acceleration measurement is then integrated into the INS/GNSS filter to improve its robustness and accuracy. The proposed approach is evaluated on two real-world unmanned ground vehicle datasets collected from different mobile platforms and inertial sensor grades. Results demonstrate consistent positioning accuracy improvements relative to the standard position-aided filter, with mean position root mean square error improvements of 11.40 % and 20.74 % on the two datasets, respectively.
• Abstract（参考訳）: 精密で信頼性の高いナビゲーションは、自動運転車の運用に不可欠である。 標準 INS/GNSS 融合は GNSS の位置更新に依存しており、特に低ダイナミックな動きにおいて、方向と慣性センサーの誤差状態を限定的に観測できる。 本研究では,過去のGNSS測定を運動モデルと併用して,意味のある車両加速情報を抽出する手法を提案する。 この加速度測定をINS/GNSSフィルタに統合し、その堅牢性と精度を向上させる。 提案手法は、異なる移動プラットフォームから収集された実世界の無人地上車両のデータセットと慣性センサーのグレードに基づいて評価される。 その結果, 標準位置支援フィルタと比較して, 平均位置推定誤差が 11.40 % と 20.74 % で一貫した位置決め精度の向上が得られた。

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