ins-trn-coast (Szenarioart)

Szenarioart der Engine v0.40.0, Familie Inertial-, Fusions- und Quantensensoren. Beratend: Analyseausgabe eines Forschungs- und Entwicklungswerkzeugs, keine typzugelassene Navigationsausrüstung und kein Dienst für die Sicherheit von Menschenleben. Jede Bezeichnung hier stammt von der Engine oder der Verifikationsmatrix; eine Art ist MODELLED, sofern die Matrix nichts anderes sagt (wie eine Bezeichnung verdient wird: der Abschnitt Evidence der README).

Was es tut#

INS/TRN-Auslauffehlermodell: Positionsfehler gegen Auslaufdauer, aufgebaut aus IMU-Koeffizienten statt als angenommene Driftrate durchgefahren. Fünf Wachstumsbeiträge — Beschleunigungsmesser-Bias, Kreisel-Bias-Neigung über die Schwerkraft, Geschwindigkeits-Random-Walk, Winkel-Random-Walk und Skalenfaktor gegen die zurückgelegte Strecke — jeweils fortgeschrieben durch ein inertiales Fehlermodell mit neun Zuständen in lokaler Horizontebene mit Schuler-Rückkopplung bei einer angegebenen Breite und Höhe (die führenden Gesetze für kurzes Auslaufen t², t³, t^1,5, t^2,5 und t¹/t² werden daneben ausgegeben) und kombiniert nach einer ANGEGEBENEN Regel (standardmäßig Wurzel aus der Quadratsumme, oder lineare Summe, oder deterministische Summe mit stochastischer Quadratsummenwurzel; alle drei werden bei jedem Lauf berechnet, sodass die Wahl sichtbar ist statt vergraben). Die Auslaufdauern, die vom Aufrufer vorgegebene Positionsschwellen erreichen (standardmäßig 10 m und 50 m), werden durch die vorhandene Bisektion der Engine gefunden, jeweils mit einer Aufschlüsselung je Beitrag, die die dominante Quelle nennt, und das Überschreiten jedes einzelnen Beitrags wird zusätzlich algebraisch invertiert, sodass beide übereinstimmen. Ein Modus der geländebezogenen Navigation begrenzt das Auslaufen mit periodischen Positionsfixes und gibt das größte Fixintervall aus, das jede Schwelle hält; ein reiner Positionsfix lässt Geschwindigkeitsfehler und Neigung über den Fix hinweg bestehen, sodass er das Auslaufen nicht bei jeder Fixrate begrenzt, und der Bericht sagt das, statt eine Null auszugeben. MODELLED: Die Koeffizienten der IMU-Klasse sind repräsentative Bandwerte, kein Datenblatt, und das Residuum des Geländefixes ist eine Eingabe. Eine nicht erreichte Schwelle wird als null mit einem Status ausgegeben, nie als Null. Kein zertifiziertes Leistungsprodukt für Trägheitsnavigation.

Ein Lauf von scenarios/ins-trn-coast.toml fasst sich so zusammen: ins-trn-coast | navigation IMU, 250 m/s, combination rss | 10 m at 251,0 s (accel_bias) | 50 m at 608,8 s (accel_bias) | TRN position-only peak 44,7 m over 1200 s

Eingaben#

Aus dem Schema (kshana kinds --json):

• Pflichtfelder: keine
• Optionale Felder: imu_grade, accel_bias_ug, accel_vrw_m_s_per_sqrt_hr, accel_scale_factor_ppm, gyro_bias_deg_per_hr, gyro_arw_deg_per_sqrt_hr, speed_m_s, ref_accel_m_s2, latitude_deg, height_m, combination, crossing_thresholds_m, grades, drift_band_lo_m_per_s, drift_band_hi_m_per_s, trn_fix_mode, trn_fix_interval_s, trn_fix_residual_m, mission_duration_s

Das Beispiel scenarios/ins-trn-coast.toml setzt unter anderem:

Ausführen#

kshana scenarios/ins-trn-coast.toml

3 mitgelieferte Szenarien verwenden diesen Typ; die übrigen stehen in scenarios/.

Was es liefert#

Die skalaren Ergebnisse dieses Laufs, mit den Einheiten, die die Engine angibt:

Ergebnisbezeichnung (der Engine): MODELLED INS/TRN-Auslauffehlerbudget. Jeder Beitrag wird durch ein inertiales Fehlermodell mit neun Zuständen in lokaler Horizontebene mit Schuler-Rückkopplung fortgeschrieben (ebene Plattform mit Kurs Nord an einem angegebenen Standort, frei inertial einschließlich des instabilen Vertikalkanals); seine führenden Gesetze für kurzes Auslaufen (Bias t^2, gy

Nachweise#

VALIDATED: die Zeilen der Verifikationsmatrix, die diese Art nennen.

• VALIDATED Budget Positionsfehler gegen Auslaufdauer, aufgebaut aus IMU-Koeffizienten, wobei jede Fehlerquelle (Beschleunigungsmesser-Bias, Kreisel-Bias, Geschwindigkeits-Random-Walk, Winkel-Random-Walk, Skalenfaktor im Reiseflug und unter anhaltender spezifischer Kraft) durch ein n

Die Zeilen, die der Lauf selbst ausgeübt hat, mit der unabhängigen Referenz, die die Matrix jeder gibt (die öffentlichen Quellen sind dort genannt):

• MODELLED Deterministisch, szenario-gehasht, SBOM- und plattformübergreifende Golden-Gates. Unabhängige Referenz (ExternalDataset): SBOM-Übereinstimmung mit dem offiziellen CycloneDX-1,5-JSON-Schema (+ gültige SPDX-Kennungen) — ein externer veröffentlichter Standard, null Validierungsfehler über den gesamten Abhängigkeitsgraphen; der Teil FoM-Determinismus / Byte-Reproduzierbarkeit bleibt eine festgelegte Selbstkonsistenzprüfung, daher bleibt die Zeile MODELLED
• VALIDATED Budget Positionsfehler gegen Auslaufdauer, aufgebaut aus IMU-Koeffizienten, wobei jede Fehlerquelle (Beschleunigungsmesser-Bias, Kreisel-Bias, Geschwindigkeits-Random-Walk, Winkel-Random-Walk, . Orakel (ExternalDataset): NaveGo v1.4 (Commit 24d9488, LGPL-3.0), als eigenes Programm unter GNU Octave 8.4.0 ausgeführt: frei inertiale Auslaufläufe mit demselben IMU-Fehlerprofil, mit einer korrigierten numerischen Totzone in seiner Quaternionen-Aktualisierung (qua_update.m: die Absicherung bei einer Rate unter 1e-8 rad/s ersetzt durch wnorm == 0, angewandt auf eine Laufzeitkopie und einmal als übereinstimmend zugesichert; mit der Absicherung an Ort und Stelle fror eine langsam driftende Plattformlage ein und schnitt die

Einschränkungen#

Was der eigene Bericht des Laufs als nicht modelliert oder nicht validiert nennt:

• MODELLED INS/TRN-Auslauffehlerbudget. Jeder Beitrag wird durch ein inertiales Fehlermodell mit neun Zuständen in lokaler Horizontebene mit Schuler-Rückkopplung fortgeschrieben (ebene Plattform mit Kurs Nord an einem angegebenen Standort, frei inertial einschließlich des instabilen Vertikalkanals); seine führenden Gesetze für kurzes Auslaufen (Bias t^2, Kreisel-Bias-Neigung t^3, Geschwindigkeits-Random-Walk t^1,5, Winkel-Random-Walk t^2,5, Skalenfaktor x zurückgelegte Strecke) werden gegengeprüft (Ergebnis label)
• INS/TRN-Auslauffehlermodell: Positionsfehler gegen Auslaufdauer, aufgebaut aus IMU-Koeffizienten statt als angenommene Driftrate durchgefahren. (Szenarioarten-Katalog (kshana kinds --json))
• MODELLED: Die Koeffizienten der IMU-Klasse sind repräsentative Bandwerte, kein Datenblatt, und das Residuum des Geländefixes ist eine Eingabe. (Szenarioarten-Katalog (kshana kinds --json))
• Die Frage, die dies beantwortet: Wenn eine GNSS-Studie (oder eine mit Apertur-Tastverhältnis) sagt „Nehmen Sie eine Koppelnavigationsdrift von 0,001–0,050 m/s an“, woher kommt diese Zahl? Sie kommt aus der IMU, und dieses Szenario berechnet sie, statt sie durchzufahren. Fünf Wachstumsterme — Beschleunigungsmesser-Bias (t^2), Kreisel-Bias-Neigung über die Schwerkraft (t^3), Geschwindigkeits-Random-Walk (t^1,5), Winkel-Random-Walk (t^2,5) und Skalenfaktor mal zurückgelegte Stre (Kommentar in der Szenariodatei, Zeilen 4 bis 11)
• Reproduzierbarkeit und Software-Assurance ist MODELLED, nicht validiert: Eine Teilbehauptung ist extern geprüft, aber die gesamte Fähigkeit setzt sich aus modellierten Teilen zusammen, daher bleibt die Fähigkeit modelliert. (Verifikationsmatrix (docs/MODELLED-RATIONALE.md))

Siehe auch#

• Familienseite: Inertial-, Fusions- und Quantensensoren
• Alle Arten: KINDS.md
• Themenseite: RESILIENCE-CROSSWALK.md