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J-GLOBAL ID：202002214648326581   整理番号：20A0804873

乱流空気中のUAS飛行のための自動離陸と着陸 EKFに基づく手順【JST・京大機械翻訳】

Automatic Take Off and Landing for UAS Flying in Turbulent Air - An EKF Based Procedure

著者 (2件)： Grillo Caterina (Engineering Department, Universita degli Studi di Palermo, Palermo, Italy) ,  Montano Fernando (Engineering Department, Universita degli Studi di Palermo, Palermo, Italy)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11995  ページ： 120-129  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 拡張Kalmanフィルタ(EKF)の革新的な利用を提案し,乱流による擾乱の排除により自動的な離陸と着陸を行う。二つの同時作動拡張Kalmanフィルタを用いて,乱流空気中に集められた測定を用いて,風成分を推定し,第一フィルタを実行した。第2のものは,推定された擾乱を用いることにより,擾乱を排除できるコマンド則を得る。このような手順の基本的な革新は,プロセス(Q)と測定(R)雑音の共分散行列がフィルタ設計パラメータとして扱われないという事実にある。この方法で,上述の行列の最適値はロバストな制御則に導く。任意のモーメントにおいて,推定プロセスの間,EKFはQとRの最適値を採用する。これらを決定するために,飛行経路特性に関連する適切な制約をアルゴリズムに挿入した。特に,風成分を決定するために,制約を標高,高度,および縦位置に課した。一方,制御動作を決定するために,乱流空気中の小規模のセンサ(IMU,空気データブームおよび低速度GPS)によって集められた測定を用いて得られた適切な性能指数に制約を課した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 適応制御 ,  モーメント ,  *離陸 ,  GPS ,  センサ ,  *着陸 ,  *飛翔 ,  雑音 ,  ロバスト性 ,  制御動作 ,  *乱流 ,  アルゴリズム ,  フィルタ ,  性能指数 ,  制御則

著者キーワード (3件)： 拡張Kalmanフィルタ ,  自動離陸/着陸 ,  適応制御則

分類 (1件)： フィルタ一般  (NC04021I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 乱流 ,  空気中 ,  飛行 ,  離陸 ,  着陸 ,  EKF ,  手順