Navigation and Control of Unconventional VTOL UAVs in Forward-Flight with Wind Velocity Estimation

Core Concepts

Präsentation einer Lösung für die Zustandsschätzung und Steuerungsprobleme von VTOL UAVs in Vorwärtsflugbedingungen mit expliziter Windgeschwindigkeitsschätzung.

Abstract

Dieser Artikel präsentiert eine Lösung für die Zustandsschätzung und Steuerungsprobleme von VTOL UAVs in Vorwärtsflugbedingungen. Er verwendet einen eng gekoppelten Ansatz zur Schätzung der Flugzeugnavigationszustände sowie der Windgeschwindigkeit. Die Schätzungslösung erfolgt in einem IEKF-Framework, das im Vergleich zum häufigeren MEKF Vorteile bietet. Die Windgeschwindigkeitsschätzung wird dann verwendet, um die Leistung eines SO(3)-basierten Lageregelungssystems und eines Steuerzuweisungssystems zu verbessern.
Index

Einleitung
Zustandsschätzung
Aerodynamische Modellierung
Steuerungsziele und Gesamtarchitektur
IEKF-Wind-Schätzer
Steuerzuweisung
Lageregelung
Numerisches Beispiel und Simulationsergebnisse
Schlussfolgerungen und zukünftige Arbeit

Stats

"Die Windgeschwindigkeitsschätzung wird verwendet, um die Leistung eines SO(3)-basierten Lageregelungssystems und eines Steuerzuweisungssystems zu verbessern."
"Die Schätzungslösung erfolgt in einem IEKF-Framework, das im Vergleich zum häufigeren MEKF Vorteile bietet."

Quotes

"Dieser Artikel präsentiert eine Lösung für die Zustandsschätzung und Steuerungsprobleme von VTOL UAVs in Vorwärtsflugbedingungen."
"Die Windgeschwindigkeitsschätzung wird dann verwendet, um die Leistung eines SO(3)-basierten Lageregelungssystems und eines Steuerzuweisungssystems zu verbessern."

Key Insights Distilled From

Navigation and Control of Unconventional VTOL UAVs in Forward-Flight with Explicit Wind Velocity Estimation

by Mitchell Coh... at arxiv.org 03-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.00076.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte die Leistung des "Imperfect" IEKF im Vergleich zu anderen Schätzverfahren bewertet werden?

Der "Imperfect" IEKF bietet mehrere Vorteile im Vergleich zu anderen Schätzverfahren. Durch die Verwendung eines invarianten Filters innerhalb eines Matrix-Lie-Gruppen-Frameworks können die Schätzungen der Flugzeugnavigationszustände sowie der Windgeschwindigkeit präziser und robuster sein. Im Vergleich zum MEKF ist der "Imperfect" IEKF weniger anfällig für Fehler in den Schätzwerten der Zustände, da die Jacobian-Matrizen des Prozessmodells weniger von den Schätzwerten abhängig sind. Dies führt zu einer besseren Leistung in der transienten Phase. Die Verwendung des "Imperfect" IEKF kann auch die Genauigkeit der Schätzungen verbessern und zuverlässigere Ergebnisse liefern, insbesondere in Bezug auf die Navigation und Steuerung von VTOL UAVs in Vorwärtsflugbedingungen.

Welche Auswirkungen hat die Verwendung von Windgeschwindigkeitsschätzungen direkt in der Steuerung auf die Flugleistung?

Die direkte Verwendung von Windgeschwindigkeitsschätzungen in der Steuerung von VTOL UAVs kann die Flugleistung erheblich verbessern. Durch die Integration von Windgeschwindigkeitsschätzungen in den Steuerungs- und Regelungsalgorithmus können die Flugzeugnavigation und die Steuerungsgenauigkeit optimiert werden. Dies ermöglicht eine präzisere Flugbahnverfolgung, eine stabilere Fluglage und eine effizientere Nutzung der Steuerflächen. Darüber hinaus kann die Berücksichtigung von Windgeschwindigkeitsschätzungen in der Steuerung dazu beitragen, die Flugstabilität und -kontrolle in verschiedenen Umgebungen und Flugbedingungen zu verbessern.

Welche zukünftigen Entwicklungen könnten die Genauigkeit der Zustandsschätzung und Steuerung von VTOL UAVs weiter verbessern?

Um die Genauigkeit der Zustandsschätzung und Steuerung von VTOL UAVs weiter zu verbessern, könnten zukünftige Entwicklungen in mehreren Bereichen erfolgen. Eine Möglichkeit besteht darin, die Integration fortschrittlicher Sensortechnologien zu erforschen, um präzisere Daten für die Zustandsschätzung zu erhalten. Dies könnte die Verwendung von hochentwickelten Inertialsensoren, GPS-Systemen und anderen Sensoren umfassen.
Darüber hinaus könnten verbesserte Modellierungstechniken und Regelungsalgorithmen entwickelt werden, um die Flugleistung und -stabilität von VTOL UAVs zu optimieren. Die Implementierung von adaptiven Regelungsalgorithmen, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz könnte ebenfalls dazu beitragen, die Genauigkeit der Zustandsschätzung und Steuerung zu verbessern.
Die Erforschung neuer Ansätze zur Integration von Windgeschwindigkeitsschätzungen in die Steuerung sowie die Entwicklung von robusten und zuverlässigen Steuerungsalgorithmen für verschiedene UAV-Konfigurationen könnten ebenfalls dazu beitragen, die Flugleistung von VTOL UAVs weiter zu optimieren.