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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 178 - 183 (6page)
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A factor graph optimization (FGO)-based integration of the inertial navigation and terrain-referenced navigation (TRN) that can cope with biased input is presented. Due to the slow dynamics of biases included in the inertial navigation system (INS) and sensor measurements, nodes designating such biases are sparsely instantiated. Considering non-analytic and highly ambiguous characteristics of terrain elevation and the database, the TRN is mostly tackled with non-parametric Bayesian estimator, such as the particle filter (PF). Nevertheless, the PF practically necessitates larger number of particles as system dimension grows, where in this case the nominal state space is augmented with bias sources.
We demonstrate that fixed-lag smoothing of FGO, which optimizes a windowed bundle of factors, can perform as well as or better than the PF approach. The resultant solution becomes accurate with better convergence behavior, particularly when the TRN is posed under biases of the terrain measurement and position incremental designated by the INS, thus, when the derived factor graph gets more interconnected. Multiple numerical experiments are performed to evaluate the proposed approach.
We demonstrate that fixed-lag smoothing of FGO, which optimizes a windowed bundle of factors, can perform as well as or better than the PF approach. The resultant solution becomes accurate with better convergence behavior, particularly when the TRN is posed under biases of the terrain measurement and position incremental designated by the INS, thus, when the derived factor graph gets more interconnected. Multiple numerical experiments are performed to evaluate the proposed approach.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. PRELIMINARIES
3. METHODOLOGY
4. NUMERICAL EXPERIMENTS AND DISCUSSIONS
5. CONCLUSION
REFERENCES
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