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J-GLOBAL ID：201902284235149437   整理番号：19A1553355

VDMとHall効果センサを用いたGNSS環境における強化ドロンナビゲーション【JST・京大機械翻訳】

Enhanced Drone Navigation in GNSS Denied Environment Using VDM and Hall Effect Sensor

著者 (4件)： Zahran Shady (Department of Geomatics Engineering, University of Calgary, Calgary, AB T2N 1N4, Canada) ,  Moussa Adel (Department of Geomatics Engineering, University of Calgary, Calgary, AB T2N 1N4, Canada) ,  Moussa Adel (Department of Electrical Engineering, Port-Said University, Port Said 42523, Egypt) ,  El-Sheimy Naser (Department of Geomatics Engineering, University of Calgary, Calgary, AB T2N 1N4, Canada)
資料名： ISPRS International Journal of Geo-Information (Web)  (ISPRS International Journal of Geo-Information (Web))
巻： 8  号： 4  ページ： 169  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7212A  ISSN： 2220-9964  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 過去10年は,多くの民間および軍事応用において,小型ドロロンの広い普及を目撃している。小型で軽量な慣性航法システム(INS)の製造における大量の進歩によって,挑戦的環境におけるナビゲーションは実行可能になった。これらの小型ドロンのナビゲーションは,主にグローバル航法衛星システム(GNSS)とINSの統合に依存している。しかしながら,これらの小型ドロロンのナビゲーション性能は,GNSS信号が失われるとき,これらのドロロンで典型的に使用される低コストINSの累積誤差のために,急速に悪化する。GNSS信号出力の間,INSによって示されるドリフトを結合するために,もう一つの補助センサが必要である。追加センサを追加する前に,ドロロンに搭載する前に,考慮する必要があるいくつかの限界がある。これらの限界は,電力,空間,重量,およびサイズの限られた利用可能性を含む。本論文では,新しい非在来型手法を提案し,GNSS否定環境における自律的ドロロンのナビゲーションを強化するために,ホール効果センサの新しい利用により,飛行オドメータ空気-Odoおよび車両動的モデル(VDM)として機能することを示した。提案した手法は,無人航空機(UAV)速度を推定し,統合システムの拡張Kalmanフィルタ(EKF)におけるこれらの測定値を融合することにより,ナビゲーション解を強化する。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 集中方式 ,  航行衛星 ,  ダイナミックモデル ,  *センサ ,  高速度 ,  Hall効果 ,  飛翔 ,  無人機 ,  電力 ,  *GNSS
準シソーラス用語： 拡張Kalmanフィルタ ,  自律性 ,  ローコスト ,  軽量 ,  軍事 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 拡張Kalmanフィルタ ,  ドローン ,  Hall効果センサ ,  車両動的モデル ,  ナビゲーション ,  GNSS

分類 (2件)： 電子航法一般  (ND14010O) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (38件)：

• Lau, T.K.; Liu, Y.; Lin, K.W. Inertial-Based Localization for Unmanned Helicopters against GNSS Outage. IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst. 2013, 49, 1932-1949.
• Mostafa, M.M.; Moussa, A.M.; El-Sheimy, N.; Sesay, A.B. Optical Flow Based Approach for Vision Aided Inertial Navigation Using Regression Trees. In Proceedings of the 2017 International Technical Meeting of The Institute of Navigation, Monterey, CA, USA, 30 January-02 February 2017; pp. 856-865.
• Chugo, D.; Yokota, S.; Matsushima, S.; Takase, K. Camera-based indoor navigation for service robots. In Proceedings of the SICE Annual Conference 2010, Taipei, Taiwan, 18-21 August 2010; pp. 1008-1013.
• Huang, K.-C.; Tseng, S.-H.; Mou, W.-H.; Fu, L.-C. Simultaneous localization and scene reconstruction with monocular camera. In Proceedings of the 2012 IEEE International Conference on Robotics and Automation, St. Paul, MN, USA, 14-18 May 2012; pp. 2102-2107.
• Zarándy, Á.; Nemeth, M.; Nagy, Z.; Kiss, A.; Santha, L.; Zsedrovits, T. A real-time multi-camera vision system for UAV collision warning and navigation. J. Real-Time Image Process. 2016, 12, 709-724.

タイトルに関連する用語 (5件)： VDM ,  Hall効果 ,  GNSS ,  環境 ,  強化