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J-GLOBAL ID：201802289433459377   整理番号：18A1614119

UAV着陸のための視覚およびIMUデータに基づくファジィ相補Kalmanフィルタ【JST・京大機械翻訳】

A fuzzy complementary Kalman filter based on visual and IMU data for UAV landing

著者 (2件)： Yang Qingquan (College of Electrical Engineering, Zhejiang University, China) ,  Sun Lingling (School of Electronics and Information, Hangzhou Dianzi University, China)
資料名： Optik  (Optik)
巻： 173  ページ： 279-291  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0251A  ISSN： 0030-4026  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： あらかじめ定義された地域における正確で安全な着陸は,飛行中の事故が最も起こりやすいので,UAV(無人航空機)にとって非常に重要である。種々のセンサを用いた姿勢推定はUAV着陸の必須タスクである。本論文では,IMU(慣性測定ユニット)データを視覚データと組み合わせたファジィ完全Kalmanフィルタ(FCKF)に基づく新しいデータ融合アルゴリズムを提案し,自律着陸中のUAVの姿勢を推定した。提案したアルゴリズムは,IMUデータと視覚データから得た姿勢角を補償するKalmanフィルタの状態変数として誤差を操作し,次に,相補フィルタを用いて姿勢を推定した。ファジィ論理を採用して,フィルタのロバスト性と精度を改善するために,相補的フィルタの利得を調整した。提案したアルゴリズムの良好な性能をシミュレーションと実験により検証した。結果は,提案したアルゴリズムがCKFとEKFより精度とロバスト性においてより良い性能を持つことを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 無人機 ,  *曖昧さ ,  *フィルタ ,  安全性 ,  ファジィ論理 ,  データ融合 ,  *Kalmanフィルタ ,  *視覚 ,  計測器 ,  ロバスト性 ,  センサ ,  利得 ,  *着陸 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 姿勢推定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： データ融合 ,  相補Kalmanフィルタ ,  ファジィ論理 ,  ビジョンシステム ,  IMU

分類 (4件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  レーザの応用  (BD04100V) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O)

タイトルに関連する用語 (6件)： UAV ,  着陸 ,  視覚 ,  IMU ,  ファジィ ,  Kalmanフィルタ