ins-trn-coast (tipo de cenário)
Tipo de cenário do motor v0.40.0, família Sensores inerciais, de fusão e quânticos. Consultivo: resultado de análise de uma ferramenta de investigação e engenharia, não um equipamento de navegação homologado e não um serviço de segurança da vida humana. Cada etiqueta aqui é do motor ou da matriz de verificação; um tipo de cenário é MODELLED salvo indicação em contrário da matriz (como se obtém um rótulo: a secção 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 acelerómetro, 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 indicadas ao lado) e combinadas sob uma regra DECLARADA (raiz da soma dos quadrados por predefinição, ou soma linear, ou soma determinística com rss estocástico; as três são calculadas em cada 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 predefinição) são localizadas pela bisseção já existente no motor, cada uma com uma decomposição 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 indica 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 intervalo, não de uma ficha técnica, e o resíduo da correção de terreno é uma entrada. Um limiar não alcançado é indicado 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:
| Campo | Valor | Unidade |
|---|---|---|
combination |
rss | texto |
crossing_thresholds_m |
[10, 50] | m |
drift_band_hi_m_per_s |
0.05 | s |
drift_band_lo_m_per_s |
0.001 | s |
imu_grade |
navegação | texto |
kind |
ins-trn-coast | texto |
mission_duration_s |
1200 | s |
ref_accel_m_s2 |
0 | m/s^2 |
speed_m_s |
250 | m/s |
trn_fix_interval_s |
120 | s |
trn_fix_mode |
position-only | texto |
trn_fix_residual_m |
17 | m |
Execute-o#
kshana scenarios/ins-trn-coast.toml
3 cenários incluídos usam este tipo de cenário; os demais estão em scenarios/.
O que dá#
Os resultados escalares dessa execução, com as unidades que o motor indica:
| Resultado | Valor | Unidade |
|---|---|---|
combination |
rss | texto |
evidence.id_rule |
o id estável da linha da matriz (o ID | texto |
evidence.matrix |
docs/VERIFICATION-MATRIX.md | texto |
evidence.tier |
MODELLED | texto |
imu.accel_bias_m_s2 |
2.4517e-4 | m/s^2 |
imu.accel_bias_ug |
25 | ug |
imu.accel_scale_factor_ppm |
100 | ppm |
imu.accel_vrw_m_s_per_sqrt_hr |
0.007 | (m/s)/sqrt(hr) |
imu.accel_vrw_m_s_per_sqrt_s |
1.1667e-4 | (m/s)/sqrt(s) |
imu.grade |
navegação | texto |
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 num 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.
- 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 acelerómetro, 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 estão aí nomeadas):
- MODELLED Determinista, com hash do cenário, SBOM + portões de referência multiplataforma. Referência independente (ExternalDataset): aderência à norma do SBOM ao esquema JSON oficial CycloneDX 1,5 (+ identificadores SPDX válidos) — uma norma externa publicada, zero erros de validação em todo o grafo de dependências; a parte de determinismo das FoM / reprodutibilidade byte a byte permanece uma verificação de autoconsistência fixada, pelo 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 acelerómetro, 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 está modelado ou não está 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 num 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 intervalo, não de uma ficha técnica, 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 calcula-o em vez de o varrer. Cinco termos de crescimento — viés do acelerómetro (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 ficheiro de cenário, linhas 4 a 11)
- A reprodutibilidade e a garantia de software são MODELLED, não validadas: uma subafirmação é verificada externamente, mas a capacidade no seu conjunto compõe partes modeladas, pelo que a capacidade permanece modelada. (matriz de verificação (docs/MODELLED-RATIONALE.md))
Ver também#
- Página da família: Sensores inerciais, de fusão e quânticos
- Todos os tipos: KINDS.md
- Página do tópico: RESILIENCE-CROSSWALK.md