ins-trn-coast (tipo de cenário)

Tipo de cenário do motor v0.40.0, família Sensores inerciais, de fusão e quânticos. Consultivo: saída de análise de uma ferramenta de pesquisa e engenharia, não um equipamento de navegação homologado e não um serviço de segurança da vida humana. Todo rótulo aqui é do motor ou da matriz de verificação; um tipo de cenário é MODELLED, a menos que a matriz diga outra coisa (como um rótulo é conquistado: a seção Evidence do README).

O que faz#

Modelo de erro de INS/TRN em inércia: erro de posição em função da duração da inércia, construído a partir de coeficientes da IMU em vez de varrido como uma taxa de deriva presumida. Cinco contribuições de crescimento — viés do acelerômetro, inclinação por viés do giroscópio através da gravidade, passeio aleatório de velocidade, passeio aleatório de ângulo e fator de escala em função da distância percorrida — cada uma propagada por um modelo de erro inercial de nove estados em nível local com realimentação de Schuler a uma latitude e altura declaradas (as leis de ordem dominante para inércia curta t², t³, t^1,5, t^2,5 e t¹/t² são informadas ao lado) e combinadas sob uma regra DECLARADA (raiz da soma dos quadrados por padrão, ou soma linear, ou soma determinística com rss estocástico; as três são calculadas em toda execução, de modo que a escolha fica visível em vez de enterrada). As durações de inércia que atingem limiares de posição fornecidos pelo chamador (10 m e 50 m por padrão) são localizadas pela bisseção já existente no motor, cada uma com um detalhamento por contribuição que nomeia a fonte dominante, e o cruzamento de cada contribuição isolada é, além disso, invertido algebricamente para que os dois coincidam. Um modo de navegação relativa ao terreno limita a inércia com correções de posição periódicas e informa o maior intervalo entre correções que mantém cada limiar; uma correção apenas de posição deixa o erro de velocidade e a inclinação vivos através da correção, de modo que nem sempre limita a inércia, seja qual for a taxa de correções, e o relatório diz isso em vez de devolver um zero. MODELLED: os coeficientes de classe da IMU são valores representativos de faixa, não de uma folha de dados, e o resíduo da correção de terreno é uma entrada. Um limiar não alcançado é informado como nulo com um status, nunca como zero. Não é um produto de desempenho de navegação inercial certificado.

Uma execução de scenarios/ins-trn-coast.toml resume-se assim: ins-trn-coast | IMU de navegação, 250 m/s, combinação rss | 10 m em 251,0 s (accel_bias) | 50 m em 608,8 s (accel_bias) | pico apenas de posição do TRN 44,7 m em 1200 s

Entradas#

A partir do esquema (kshana kinds --json):

• Campos obrigatórios: nenhum
• Campos opcionais: 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

O exemplo scenarios/ins-trn-coast.toml define, entre outros:

Execute#

kshana scenarios/ins-trn-coast.toml

3 cenários incluídos usam este tipo de cenário; os demais estão em scenarios/.

O que ele fornece#

Os resultados escalares dessa execução, com as unidades que o motor declara:

Rótulo do resultado (o do motor): orçamento de erro de inércia INS/TRN MODELLED. Cada contribuição é propagada por um modelo de erro inercial de nove estados em nível local com realimentação de Schuler (plataforma nivelada com proa ao norte em um local declarado, inercial livre incluindo o canal vertical instável); as suas leis de ordem dominante para inércia curta (viés t^2, gy

Evidências#

VALIDATED: as linhas da matriz de verificação que nomeiam este tipo de cenário.

• VALIDATED Orçamento de erro de posição em função da duração da inércia construído a partir de coeficientes da IMU, cada fonte de erro (viés do acelerômetro, viés do giroscópio, passeio aleatório de velocidade, passeio aleatório de ângulo, fator de escala em cruzeiro e sob força específica sustentada) propagada por um n

As linhas que a própria execução exercitou, com a referência independente que a matriz dá a cada uma (as fontes públicas são nomeadas ali):

• MODELLED Portões determinísticos, com hash de cenário, de SBOM e de golden entre plataformas. Referência independente (ExternalDataset): aderência à norma do SBOM ao JSON Schema oficial do CycloneDX 1,5 (+ identificadores SPDX válidos) — um padrão externo publicado, zero erros de validação em todo o grafo de dependências; a parte de determinismo das FoMs / reprodutibilidade byte a byte continua sendo uma verificação de autoconsistência fixada, de modo que a linha permanece MODELLED
• VALIDATED Orçamento de erro de posição em função da duração da inércia construído a partir de coeficientes da IMU, cada fonte de erro (viés do acelerômetro, viés do giroscópio, passeio aleatório de velocidade, passeio aleatório de ângulo,. Referência independente (ExternalDataset): NaveGo v1.4 (commit 24d9488, LGPL-3.0), executado como programa separado no GNU Octave 8.4.0: execuções de inércia livre com o mesmo perfil de erro da IMU, com uma banda morta numérica corrigida na sua atualização de quatérnions (qua_update.m: a guarda sobre uma taxa abaixo de 1e-8 rad/s substituída por wnorm == 0, aplicada a uma cópia em tempo de execução e verificada uma vez; com a guarda no lugar, uma atitude de plataforma com deriva lenta congelava e cortava o

Limitações#

O que o próprio relatório da execução diz que não é modelado ou não é validado:

• Orçamento de erro de inércia INS/TRN MODELLED. Cada contribuição é propagada por um modelo de erro inercial de nove estados em nível local com realimentação de Schuler (plataforma nivelada com proa ao norte em um local declarado, inercial livre incluindo o canal vertical instável); as suas leis de ordem dominante para inércia curta (viés t^2, inclinação por viés do giroscópio t^3, passeio aleatório de velocidade t^1,5, passeio aleatório de ângulo t^2,5, fator de escala x distância percorrida) são conferidas por verificação cruzada (resultado label)
• Modelo de erro de INS/TRN em inércia: erro de posição em função da duração da inércia, construído a partir de coeficientes da IMU em vez de varrido como uma taxa de deriva presumida. (catálogo de tipos de cenário (kshana kinds --json))
• MODELLED: os coeficientes de classe da IMU são valores representativos de faixa, não de uma folha de dados, e o resíduo da correção de terreno é uma entrada. (catálogo de tipos de cenário (kshana kinds --json))
• A pergunta que isto responde: quando um estudo de GNSS (ou com ciclo de trabalho da abertura) diz "presuma uma deriva de navegação inercial por estima de 0,001–0,050 m/s", de onde vem esse número? Ele vem da IMU, e este cenário o calcula em vez de varrê-lo. Cinco termos de crescimento — viés do acelerômetro (t^2), inclinação por viés do giroscópio através da gravidade (t^3), passeio aleatório de velocidade (t^1,5), passeio aleatório de ângulo (t^2,5) e fator de escala vezes a distância percorrida (comentário do arquivo de cenário, linhas 4 a 11)
• Reprodutibilidade e garantia de software é MODELLED, não validada: uma subafirmação é verificada externamente, mas a capacidade inteira compõe peças modeladas, de modo que a capacidade permanece modelada. (matriz de verificação (docs/MODELLED-RATIONALE.md))

Veja também#

• Página da família: Sensores inerciais, de fusão e quânticos
• Todos os tipos de cenário: KINDS.md
• Página do tópico: RESILIENCE-CROSSWALK.md