論文の概要: A Sliding Window Filter on the Galilean Group for Consistent Aided Inertial Navigation with Unknown Measurement Delays

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.29514v1
• Date: Sun, 30 Aug 2026 02:34:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-01 18:31:30.986391
• Title: A Sliding Window Filter on the Galilean Group for Consistent Aided Inertial Navigation with Unknown Measurement Delays
• Title（参考訳）: 未知測定遅延を考慮した一貫した慣性航法のためのガリレオ群スライディング窓フィルタ
• Abstract要約: 本研究では、補助センサ測定が未知の一定の遅延を受ける場合の補助ナビゲーションについて検討した。 目的は、遅延測定が適切なタイミングで軌道を補正するように、遅延状態と航法状態を共同で推定することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.474491558495359
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study aided inertial navigation when the aiding sensor measurements are subject to an unknown constant delay. The goal is to estimate the delay and navigation state jointly so that delayed measurements correct the trajectory at the appropriate times, yielding a more accurate navigation solution. We formulate the problem on the special Galilean group, which provides a natural state-space structure for aided navigation with uncertainty in both motion and timing. We then examine the observability of joint delay and state estimation and show that, for a single delayed measurement, the model admits an exact symmetry in which a change in the delay can be compensated by a change in the navigation state, leaving the measurement unchanged. Processing measurements individually allows spurious information to `leak' along the corresponding null direction of the measurement Jacobian, producing overconfident and inconsistent estimates. Applying measurements from multiple times together can eliminate this direction when the trajectory is informative enough. Motivated by this result, we develop a sliding window filter that retains a short history of navigation states and applies delayed aiding corrections jointly across the active window. We conduct a series of simulation studies to characterize estimator accuracy and consistency. The simulations demonstrate that an estimator that does not maintain an adequate window can rapidly become highly inconsistent, whereas even a short sliding window markedly improves consistency by providing the temporal support that observability requires.
• Abstract（参考訳）: 補助センサの計測に一定の遅延が生じる場合, 補助慣性ナビゲーションについて検討した。 目標は、遅延測定が適切なタイミングで軌道を補正し、より正確な航法解が得られるように、遅延と航法状態を共同で推定することである。 我々は、運動とタイミングの両面で不確実性のあるナビゲーションを支援するための自然な状態空間構造を提供するガリレオ群に関する問題を定式化する。 次に, 結合遅延と状態推定の可観測性について検討し, 単一の遅延測定では, ナビゲーション状態の変化によって遅延の変化を補償できる正確な対称性が認められ, 測定は変わらないことを示す。 プロセッシング測定は、個別に、ジャコビアン測定の対応するヌル方向に沿って'リーク'するスプリアス情報を許容し、過信かつ矛盾した推定を生成する。 複数回の計測を同時に行うことで、軌跡が十分に情報化されている場合、この方向を排除できる。 この結果により,ナビゲーション状態の短い履歴を保持するスライディングウインドウフィルタを開発し,アクティブウインドウと協調して遅延補助補正を行う。 我々は、推定器の精度と整合性を特徴づける一連のシミュレーション研究を行う。 シミュレーションにより,適切なウィンドウを維持できない推定器は急速に不整合性を示す一方で,短いスライディングウインドウであっても可観測性に必要な時間的支援を提供することで,一貫性を著しく向上することを示した。

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