Bayesian Train Localization with Particle Filter, Loosely Coupled GNSS, IMU, and a Track Map
المؤلف
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-05-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Train localization is safety-critical and therefore the approach requires a continuous availability and a track-selective accuracy.
A probabilistic approach is followed up in order to cope with multiple sensors, measurement errors, imprecise information, and hidden variables as the topological position within the track network.
The nonlinear estimation of the train localization posterior is addressed with a novel Rao-Blackwellized particle filter (RBPF) approach.
There, embedded Kalman filters estimate certain linear state variables while the particle distribution can cope with the nonlinear cases of parallel tracks and switch scenarios.
The train localization algorithm is further based on a track map and measurements from a Global Navigation Satellite System (GNSS) receiver and an inertial measurement unit (IMU).
The GNSS integration is loosely coupled and the IMU integration is achieved without the common strapdown approach and suitable for low-cost IMUs.
The implementation is evaluated with real measurements from a regional train at regular passenger service over 230 km of tracks with 107 split switches and parallel track scenarios of 58.5 km.
The approach is analyzed with labeled data by means of ground truth of the traveled switch way.
Track selectivity results reach 99.3% over parallel track scenarios and 97.2% of correctly resolved switch ways.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Heirich, Oliver. 2016. Bayesian Train Localization with Particle Filter, Loosely Coupled GNSS, IMU, and a Track Map. Journal of Sensors،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1110388
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Heirich, Oliver. Bayesian Train Localization with Particle Filter, Loosely Coupled GNSS, IMU, and a Track Map. Journal of Sensors No. 2016 (2016), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1110388
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Heirich, Oliver. Bayesian Train Localization with Particle Filter, Loosely Coupled GNSS, IMU, and a Track Map. Journal of Sensors. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1110388
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1110388
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر