Статистическая обработка данных бортовых навигационных систем беспилотного воздушного судна вертолетного типа при осуществлении посадки


Авторы

Ермаков П. Г.

Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), 125993, г. Москва, Волоколамское шоссе, д. 4

e-mail: pavel-ermakov-1998@mail.ru

Аннотация

В текущей работе рассматривается задача счисления высоты беспилотного воздушного судна (БВС) вертолетного типа на этапе осуществления посадки. В качестве корректора высоты воздушного судна предложено использовать лазерный высотомер (ЛВ). Представлено описание функциональной схемы вертикального канала бортовой интегрированной навигационной системы БВС вертолетного типа. Была проведена верификация предложенного алгоритмического обеспечения счисления высоты БВС вертолетного типа при посадке на основе обработки данных летных экспериментов опытного образца.

Ключевые слова:

бесплатформенная инерциальная система на базе МЭМС, лазерный высотомер, фильтр Калмана

Библиографический список

  1. Ермаков П.Г., Евдокименков В.Н., Гоголев А.А. Определение угла наклона необорудованной посадочной площадки беспилотного воздушного судна вертолетного типа на основе информации цифровой карты местности // Труды МАИ. 2023. № 132. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=176860. DOI: 10.34759/trd-2023-132-23
  2. Евдокименков В.Н., Ермаков П.Г., Гоголев А.А. Построение оптимального маршрута облета необорудованных вертодромов // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2023. № 12. С. 3-10. DOI: 10.14489/vkit.2023.12.pp.003-010
  3. Ермаков П.Г. Определение угла наклона необорудованной посадочной площадки беспилотного воздушного судна вертолетного типа на основе априорной информации цифровой карты местности // XLIX Международная молодежная научная конференция “Гагаринские чтения - 2023”: тезисы докладов. - М.: Изд-во “Перо”, 2023. C. 510–511.
  4. Ермаков П.Г. Построение оптимального маршрута облета необорудованных вертодромов // 22-я Международная конференция “Авиация и космонавтика” (20-24 ноября 2023): тезисы докладов. – М.: Изд-во “Перо”, 2023. C. 238.
  5. Красильщиков М.Н., Себряков Г.Г. Современные информационные технологии в задачах навигации и наведения беспилотных маневренных летательных аппаратов. – М.: Физматлит, 2009. – 556 с.
  6. Ермаков П.Г., Гоголев А.А. Сравнительный анализ схем комплексирования информации бесплатформенных инерциальных навигационных систем беспилотных летательных аппаратов // Труды МАИ. 2021. № 117. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=156253. DOI: 10.34759/trd-2021-117-11
  7. Gogolev A.A., Ermakov P.G. Algorithm for Integrating Data from the Autonomous Inertial Navigation Systems of Drones // Russian Engineering Research, 2022, vol. 42, pp. 936-938. DOI: 10.3103/S1068798X22090106
  8. Овакимян Д.Н., Зеленский В.А., Капалин М.В., Ерескин И.С. Исследование методов и разработка алгоритмов комплексирования навигационной информации // Труды МАИ. 2023. № 132. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=176849. DOI: 10.34759/trd-2023-132-16
  9. Гоголев А.А., Горобинский М.А. Определение собственного положения микробеспилотного летательного аппарата в условиях замкнутого пространства // Труды МАИ. 2018. № 101. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=97029. DOI: 10.34759/trd-2018-101-28
  10. Вялков А.В., Вялкова Т.П. Калибровка MEMS-датчиков инерциальных модулей с использованием ручного стенда // Гироскопия и навигация. 2023. Т. 31. № 2 (121). С. 26–50.
  11. Эспиноза Валлес А.С. Методика стендовой калибровки микроэлектромеханических гироскопов на базе робота-манипулятора // Вестник Московского авиационного института. 2023. Т. 30. № 1. С. 190–197. DOI: 10.34579/vst-2023-190-197
  12. Аксенов В.В. Инструментальные средства для экспериментального построения модели погрешностей МЭМС акселерометра // Инженерный вестник Дона. 2020. № 11. URL: http://www.ivdon.ru/ru/magazine/archive/n11y2020/6675
  13. Dah-Jing Jwo, F.Chung, Tsu-Pin Weng. Adaptive Kalman Filter for Navigation Sensor Fusion // Sensor Fusion and Its Applications, Ciza Thomas, 2010, pp. 488. DOI: 10.5772/9957
  14. Hampel Frank R.A General Qualitative Definition of Robustness // The Annals of Mathematical Statistics, 1971, vol. 42, no. 6, pp. 1887–1896. URL: https://www.jstor.org/stable/2240114
  15. Blázques-García A., Conde A., Mori U., Lozano J.A. A Review on Outlier/Anomaly Detection in Time Series Data // ACM Computing Surveys, 2021, vol. 54, no. 3, pp. 1-33. DOI: 10.1145/3444690
  16. Gallegos-Funes F.J., Ponomaryov V.I. Real-time image filtering scheme based on robust estimators in presence of impulsive noise // Real-Time Imaging, 2004, vol. 10, no. 2, pp. 69–80. DOI: 10.1016/j.rti.2004.02.002
  17. Pearson R.K. Outliers in process modeling and identification // IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2002, vol. 10, no. 1, pp. 55–63. DOI: 10.1109/87.974338
  18. Bhowmik S., Jelfs B., Arjunan S.P., Kumar D.K. Outlier Removal in Facial Electromyography through Hampel Filtering Technique // IEEE Life Sciences Conference (LSC), 2017, pp. 258–261. DOI: 10.1109/LSC.2017.8268192
  19. Saradjian M.R., Akhoondzadeh M. Thermal anomalies detection before strong earthquakes (M > 6.0) using interquartile, wavelet and Kalman filter methods // Natural Hazards and Earth System Sciences, 2011, vol. 11, no. 4, pp. 1099-1108. DOI: 10.5194/nhess-11-1099-2011
  20. Zarchi A.K., Sarajian M.R. Fault distance – based approach in thermal anomaly detection before strong Earthquakes // Natural Hazards and Earth System Sciences, 2020. DOI: 10.5194/nhess-2020-391
  21. Osborne Jason W., Overbay Amy. The power of outliers (and why researchers check for them) // Practical Assessment, Research and Evaluation, 2004, vol. 9. DOI: 10.7275/qf69-7k43


Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2024

 Вход