抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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大きな不整合角度の下でストラップダウン慣性航法(SINS)の微細アラインメントを達成するために,新しいフィルタリングアラインメント法を,二次拡張Kalmanフィルタ(EKF2)と適応ファジィ推論システム(AFIS)に基づいて提案した。最初に,四元数を採用して,SINSの姿勢誤差を表した。二次非線形状態方程式を非線形速度誤差モデルと姿勢誤差モデルに基づいて作成し,線形測定方程式はSINSからの速度出力に基づく。次に,フィルタリング方式をEKF2とAFISに基づいて設計した。誤差推定と微細アラインメントは,提案したフィルタリング方式を使用することによって達成することができた。モンテカルロシミュレーションの結果は,ピッチ,ロールおよびヨーミスアラインメント角度の誤差が,ピッチ誤差が40から40,ロール誤差が40から40,およびヨー誤差が50から50までの任意の不整合角度の条件下で,350sにおいて,それぞれ,約14′′,15′′および7.62に急速に減少することを示した。初期不整合角度が,(80,120,170)のようなすべて非常に大きいときでさえ,提案した非線形アラインメント方法は,共分散行列Pk/k1を調整するために,適応ファジィ推論システム(AFIS)を利用することによって,正常に収束することができた。最後に,ターンテーブル実験を行い,提案した方法の有効性と優位性を,他の非線形法と比較してさらに検証した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】