小型無人航空機のための堅牢な状態推定

自律運用の基盤として、無人航空システム（UAS）には、特定の条件に対して高い精度と堅牢性を実現するオンボード状態推定が必要です。我々は、MEMSベースの慣性計測装置（IMU）、静圧および動的圧力センサー、GPS（位置と速度）、および3D磁気コンパスからの測定を使用して、小型無人航空機上で実行可能な軽量の拡張カルマンフィルタリング（EKF）に基づくマルチセンサーフュージョンフレームワークを提示します。オンボード状態推定器は、位置、速度、姿勢、進行方向、IMUバイアス、および3D風ベクトルを緊密に結合した方法で継続的に推定します。さらに、航空機の迎角（AoA）および横滑り角は、空力モデルを取り入れることで導出できます。結果得られるインフラストラクチャにより、GPSの長期間の障害があっても、偏りのない方向、対気速度、およびAoAの追跡が可能です。また、マハラノビス距離チェックを使用してセンサーの読み取り値の外れ値を検出し、除外することができます。我々は、小型無人航空機の飛行データを用いて提案された手法を検証します。ポストプロセッシング分析において、該当する飛行データを無効にするか破損させることによって、外れ値およびGPS障害に対する堅牢性を示します。