適応型非線形カルマンフィルタアルゴリズムに基づくIMU/GPS統合ナビゲーションシステムの応用：森林救助要員の3D位置決め

信頼性が高く正確な位置決めおよびナビゲーションシステムの利用は、救助要員の命を救い、救助作業を加速するために重要です。しかし、GPSなどの全地球測位衛星システム（GNSS）は、濃密な森林では安定した信号を提供できないことがあります。したがって、GPSや慣性測定装置（IMU）などの複数のセンサーを統合することが、位置決めシステムの可用性と精度を高めるために不可欠です。救助者の位置を正確に推定するために、本論文では、IMUおよびGPSデータと気圧高度測定値を統合した適応型非線形カルマンフィルタ（AUKF）アルゴリズムを用いて、複雑な環境における精密な三次元位置決めを行います。AUKFは、測定ノイズ分散行列の適応的調整を通じて推定の堅牢性を高め、特にGPS信号が中断される時に優れた性能を発揮します。本研究では、森林環境における二次元および三次元の道路シナリオでテストを行い、AUKFアルゴリズムに基づく統合ナビゲーションシステムが、緊急救助アプリケーションにおいて従来の拡張カルマンフィルタ（EKF）、非線形カルマンフィルタ（UKF）、および適応型拡張カルマンフィルタ（AEKF）よりも優れていることを確認しました。テストは、厳しい道路条件やGPS信号の中断時におけるシステムのナビゲーション性能も評価しました。その結果、このシステムは、厳しい森林道路でより高い位置決め精度を達成し、EKFと比較して北方向で18.32%、上方向で8.51%、東方向で3.85%の誤差を削減しています。さらに、システムはGPS信号の中断時にも良好な適応性を示し、救助作業中の人員位置決めを継続的かつ正確に行うことができます。