Аналитический алгоритм оценки пространственного положения и курса объекта
https://doi.org/10.17285/0869-7035.2018.27.1.072-092
Аннотация
В статье описывается модифицированный адаптивный аналитический алгоритм оценки пространственного положения и курса объекта, основанный на синтезе данных инерциального измерительного модуля (ИИМ), магнитометров и скорости, вырабатываемой приемником GPS. В первую очередь на основе выходной информации от датчиков угловой скорости (ДУС), входящих в состав ИИМ, рассчитываются кинематические углы Эйлера, после чего содержащиеся в них погрешности компенсируются с помощью выходных данных полученных от акселерометров и магнитометров, а также скоростных измерений. При этом нет необходимости в знании моделей систематической и случайной погрешностей используемых датчиков; фильтр Калмана не используется. Адаптация алгоритма производится на основе классификации маневра (отсутствие маневра, слабый маневр, сильный маневр), в зависимости от интенсивности которого настраиваются параметры соответствующих фильтров. Компьютерное моделирование с использованием смоделированных и реальных полетных данных показало, что предложенный алгоритм дает приемлемые результаты по сравнению с расширенным фильтром Калмана.
Об авторах
М. Аль-Мансур
Высший институт прикладных наук и технологий (Дамаск, Сирия)
Россия
Россия
Аль-Мансур Мехьяр. Аспирант, факультет электромеханических систем
И. Шуаиб
Высший институт прикладных наук и технологий (Дамаск, Сирия)
Россия
Россия
Шуаиб Ибрахим. Доктор наук, профессор
А. Джафар
Высший институт прикладных наук и технологий (Дамаск, Сирия)..
Россия
Россия
Джафар Асеф. Доктор наук, профессор
А. А. Потапов
Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева – КАИ (Казань, Россия)
Россия
Россия
Потапов Анатолий Андреевич. Доцент кафедры автоматики и управления
Список литературы
1. Lai, Ying-Chih, and Jan, Shau-Shiun, Attitude estimation based on fusion of gyroscopes and single antenna GPS for small UAVs under the influence of vibration, GPS solutions, 2011, vol. 15 no. 1, pp. 67–77.
2. Wu, Yuanxin, et al., Strapdown inertial navigation system algorithms based on dual quaternions IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2005, vol. 41, no. 1, pp. 110–132.
3. Brunner, T., et al., Evaluation of attitude estimation algorithms using absolute magnetic reference data: methodology and results, Proc. of IEEE/ION Position, Location and Navigation SymposiumPLANS 2014, 2014, pp. 212–218.
4. Khalaf, E.W., Chouaib, I., and Wainakh, M., Development of Unscented Kalman Filter for LooselyCoupled INS/GPS/Magnetometer/Barometer Integration, 2017, https://www.researchgate.net/ publication/ 282909368_Development_of_Unscented_Kalman_Filter_for_Loosely-coupled_INSGPS MagnetometerBarometer_Integration.
5. Crow, W.T., and Van Loon, E., Impact of incorrect model error assumptions on the sequential assimilation of remotely sensed surface soil moisture, Journal of Hydrometeorology, 2006, vol. 7 no. 3, pp. 421–432.
6. Stengel, R., Aircraft Flight Dynamics, Princeton University, 2014.
7. Barton, J.D., Fundamentals of small unmanned aircraft flight, Johns Hopkins APL Technical Digest, 2012, vol 31, no. 2, pp. 132–149.
8. Jekeli, C., Inertial navigation systems with geodetic applications, Berlin: Walter de Gruyter GmbH & Co, 2001.
9. Grewal, M.S., Weill, L.R., and Andrews, A.P., Global Positioning Systems, Inertial Navigation and Integration, John Wiley & Sons, 2007.
10. Chouaib, A.I., Wainakh, B.M., and Khalaf, C.W., Robust self-corrective initial alignment algorithm for strapdown INS, Proc. of Control Conference (ASCC), 2015 10th Asian, IEEE, 2015.
11. Vasconcelos, J. F., et al., A geometric approach to strapdown magnetometer calibration in sensor frame, Navigation, Guidance and Control of Underwater Vehicles, 2008, vol. 2, no. 1, pp. 1–11.
12. Akimov, I.O., et al., Magnetometer calibration technique for the ground-based stage of spacecraft system diagnostics, Inzhenernyi zhurnal: nauka i innovatsii, Bauman State Technical University 2018, no. 5.
13. Yoo, Tae Suk, et al., Gain-scheduled complementary filter design for a MEMS based attitude and heading reference system, Sensors, 2011, vol. 11, no. 4, pp. 3816–3830.
14. Min, Hyung Gi and Jeung, Eun Tae, Complementary filter design for angle estimation using mems accelerometer and gyroscope, Department of Control and Instrumentation, Changwon National University, Changwon, Korea, 2015, pp. 641–773.
15. Wu, Jin, et al., Fast complementary filter for attitude estimation using low-cost MARG sensors Sensors, 2016, vol. 16, no. 18, pp. 6997–7007.
16. Curey, R.K., et al., Proposed IEEE inertial systems terminology standard and other inertial sensor standards, Proc. of IEEE/ION Position, Location and Navigation Symposium PLANS 2004, 2004 pp. 83–90.
17. IEEE Standard 1293-1998 (R2008), Standard Specification Format Guide and Test Procedure for Linear, Single-Axis, Non-Gyroscopic Accelerometers, 2011, pp. 1–249.
18. Al Mansour, M., Chouaib, I., and Jafar, A., Maneuver Classification of a Moving Vehicle with Six Degrees of Freedom Using Logistic Regression Technique, Gyroscopy and Navigation 2018, vol. 9, no. 3, pp. 207–217.
19. Stepanov, O.A., Kalman filtering: past and present. An outlook from Russia (On the occasion of the 80th birthday of Rudolf Emil Kalman), Gyroscopy and Navigation, 2011, vol. 2, no. 2 pp. 99–110.
Рецензия
Для цитирования:
Аль-Мансур М., Шуаиб И., Джафар А., Потапов А.А. Аналитический алгоритм оценки пространственного положения и курса объекта. Гироскопия и навигация. 2019;27(1):72-92. https://doi.org/10.17285/0869-7035.2018.27.1.072-092
For citation:
Mansour A., Chouaib M., Jafar A., Potapov, A.A. Analytical Algorithm for Attitude and Heading Estimation Aided by Maneuver Classification. Giroskopiya i Navigatsiya. 2019;27(1):72-92. (In Russ.) https://doi.org/10.17285/0869-7035.2018.27.1.072-092
Просмотров:
24
Послать статью по эл. почте 