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J-GLOBAL ID：201702263173068365   整理番号：17A1271014

シミュレートした固定翼U AVのIMUのための共和分解析を用いたセンサ融合【Powered by NICT】

Sensor fusion with cointegration analysis for IMU in a simulated fixed-wing UAV

著者 (2件)： de Souza Goncalves Elias (Instituto Militar de Engenharia, Rio de Janeiro, Brasil) ,  Rosa Paulo Fernando Ferreira (Instituto Militar de Engenharia, Rio de Janeiro, Brasil)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICMT  ページ： 493-499  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,車両の状態変数の推定をもたらすことを無人航空機(UAV)のナビゲーションと位置の問題を扱った。問題を解決するために,まず,フライトシミュレータのための利用可能な固定翼航空機モデルを選択した。二加速度計,および二ジャイロスコープで構成された慣性センサのセットに共積分法を適用した。多変量系列と長期と短期動的モデル化における共通の傾向を検証するために分析技術である。は一つのIMUから最良の読みを発見することを可能にする,または可能ではないにしても,作業各IMUの最良の特徴を見出すことができる。このように,本研究の固有の寄与は,UAV慣性センサの挙動を評価する方法としての使用である。最終段階では,拡張Kalmanフィルタ(EKF),状態変数の予測のための広く用いられているツールは,不正確さを除去するためにGPSを用いた前段階のセンサを統合する。ループ構造におけるソフトウェアは,検証法として提案した。結果は状態変数の推定値は満足できるものであった,常に真と考えられ,組込みソフトウェアによって計算されたものに近い残っていることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 積分 ,  状態変数 ,  加速度計 ,  無人機 ,  *センサ ,  ジャイロスコープ ,  ダイナミックモデル ,  フライトシミュレータ ,  *センサフュージョン ,  航空機 ,  ソフトウェア ,  GPS
準シソーラス用語： GPS【位置決め】 ,  拡張Kalmanフィルタ ,  慣性センサ ,  *固定翼 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 操縦・制御系統  (QK05020Z) ,  移動通信  (ND08030H) ,  計器,誘導・制御装置一般  (QK05010O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 固定翼 ,  IMU ,  共和分 ,  解析 ,  センサ融合