UAV ナビゲーションセンサー異常検知の統合手法

無人航空機（UAV）の急速な発展は、近年、軍事および民間用途での広範な利用において大きな進展を遂げました。搭載された統合ナビゲーションセンサーは、UAV の飛行制御システムにとって不可欠であり、堅牢性と信頼性を持って機能する必要があります。それを実現するためには、UAV の飛行安全を確保するために、統合ナビゲーションセンサーから推定される UAV 状態の迅速かつ効果的な異常検知能力が必要です。リアルタイムナビゲーションセンサーから異常情報を抽出し、堅牢で信頼性のある異常検知アルゴリズムを設計することが、UAV ナビゲーションセンサーの異常検知に関する主要な課題となっています。この研究では、粒子フィルター（PF）によって推定された状態残差をファジィ推論システム（FIS）の意思決定システムと組み合わせることによって、UAV 搭載ナビゲーションセンサーの異常を検出する新しい統合アルゴリズムを紹介します。残差情報は、収集された全球測位システム（GPS）測定値と高精度の PF 推定値との違いに基づいて得られます。PF 残差から導出された指標は、FIS システムへの入力として使用され、異なる異常レベルを出力します。シミュレーションおよびフィールドテストの結果は、迅速性、再現率、精度の観点から提案された異常検知手法の有効性と効率性を示しています。