Позиціонування рухомих об’єктів у повітряному просторі за даними сенсорів мобільного пристрою

Abstract

Точність і доступність позиціонування безпілотного літального апарату (БПЛА) є важливими складовими успіху місії та безпеки авіації. Я розглядаю можливість використання сенсорного блоку персонального кишенькового пристрою для прямого вимірювання та дистанційної обробки даних для позиціонування та навігації БПЛА. Глибока інтеграція персонального кишенькового пристрою (PPD) у життя людини та різноманітність PPD, доступних на ринку, знижують ціну навігаційної системи БПЛА та роблять можливим віддалену обробку даних незалежно від моделі/типу PPD. Я описую інерційний навігаційний підхід як резервний для випадку блокування GNSS з обробкою даних у обчислювальному кластері та дистанційним датчиком, жорстко закріпленим на корпусі БПЛА. Завдання позиціонування безпілотного літального апарату (БПЛА) можна назвати одним із найважливіших завдань навігації. Точність і доступність системи позиціонування безпосередньо пов'язані з успіхом місії та безпекою авіації. У даний час в структурі навігаційної системи використовується багато різних методів для визначення положення рухомого об'єкта в повітряному просторі. Найбільш часто використовуваними системами позиціонування є методи визначення різниці в часі прибуття, часу прибуття та кута прибуття. Усі ці методи використовують природні або штучно створені радіо- чи світлові сигнали, доступні в точці розташування об’єкта в повітряному просторі. Крім того, всі ці методи залежать від точно відомих координат джерел (передавача) навігаційних сигналів. У своєму дослідженні я розглядаю застосування основних датчиків персональних кишенькових пристроїв, які в основному є датчиками на основі сили Коріоліса для позиціонування БПЛА та проектування системи автопілота з метою зниження ціни навігаційної системи. Також я розглядаю застосування фільтра Альфа/Бета/Гамма у вигляді фільтра Калмана для фільтрації координат БПЛА з метою підвищення точності позиціонування.

Unmanned aerial vehicle (UAV) positioning accuracy and availability are critical components of mission success and aviation safety. I am considering using a personal handheld device sensor unit for direct measurement and remote data processing for UAV positioning and navigation. The deep integration of the personal pocket device (PPD) into human life and the variety of PPDs available in the market reduce the price of the UAV navigation system and make remote data processing possible regardless of the PPD model/type. I describe the inertial navigation approach as a fallback to the GNSS lock case with data processing in the compute cluster and a remote sensor rigidly mounted on the UAV body. The task of positioning an unmanned aerial vehicle (UAV) can be called one of the most important navigation tasks. The accuracy and availability of the positioning system are directly related to mission success and aviation safety Currently, in the structure of the navigation system, many different methods are used to determine the position of a moving object in the air space. The most commonly used positioning systems are time-of-arrival, time-of-arrival, and angle-of-arrival methods. All of these methods use natural or man-made radio or light signals available at the location of the object in the airspace. In addition, all these methods depend on precisely known coordinates of sources (transmitter) of navigation signals. In my research, I consider the application of core sensors of personal handheld devices, which are mainly Coriolis force based sensors, for UAV positioning and autopilot system design in order to reduce the price of the navigation system. I am also considering the use of an Alpha/Beta/Gamma filter in the form of a Kalman filter to filter UAV coordinates in order to improve positioning accuracy.