Determinisztikus szenzor mérési hibák kétértelműsége és ennek feloldása GNSS-IMU fúziós állapotbecslő algoritmusok esetén
Copyright (c) 2026 Bauer Péter
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Absztrakt
Jelen cikk a globális navigációs műholdrendszer (GNSS) és a tehetetlenségi mérőegység (IMU) mérései alapján végzett helyzet- és szenzortorzítás-becslés témakörével foglalkozik. Bár e terület széles körben kutatott, a szakirodalomban gyakran elmarad az állapotmegfigyelhetőség szigorú vizsgálata, ami megalapozatlan feltételezések gyanúját veti fel. Jelen munka ezt megerősíti azáltal, hogy megfigyelhetőségi számítások segítségével rámutat: egy rendszer pozíciójának, sebességének, orientációjának, valamint a gyorsulás- és szögsebességszenzor torzításainak becsléséhez a GNSS-alapú pozíció- és sebességmérések mellett orientációval kapcsolatos mérések bevonása is szükséges. Ilyen kiegészítő mérés lehet például a mágneses tér vektorának meghatározása. Az elméleti eredményeket valós repülési körülmények között rögzített GNSS- és IMU-adatokon végzett vizsgálatok támasztják alá, amelyeket egy DJI M600 Pro típusú multikopter szolgáltatott. Az eredmények összehasonlításához referenciaként a fedélzeti DJI becslő algoritmus kimeneteit használtam.
Kulcsszavak:
Hogyan kell idézni
Hivatkozások
[1] L. A. Aguirre, L. L. Portes, C. Letellier, „Structural, Dynamical and Symbolic Observa-bility: From Dynamical Systems to Networks,” PLOS ONE, 13. évf. 10. sz. e0206180. 2018. Online: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0206180
[2] C. V. Angelino, V. R. Baraniello, L. Cicala, „UAV Position and Attitude Estimation Using IMU, GNSS and Camera,” 2012 15th International Conference on Information Fusion, pp. 735–742. 2012.
[3] M. N. Cahyadi et al., „Analysis of GNSS/IMU Sensor Fusion at UAV Quadrotor for Navigation,” IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 1276(1), p. 012021. 2023. Online: https://doi.org/10.1088/1755-1315/1276/1/012021
[4] H-J. Chu et al., „GPS/MEMS INS Data Fusion and Map Matching in Urban Areas,” Sensors, 13. évf. 9. sz. pp. 11280–11288. 2013. Online: https://doi.org/10.3390/s130911280
[5] J. Chou, „Quaternion Kinematic and Dynamic Differential Equations,” IEEE Transac-tions on Robotics and Automation, 8. évf. 1. sz. pp. 53–64. 1992. Online: https://doi.org/10.1109/70.127239
[6] DJI M600 Pro Hexacopter. 2017. Online: https://www.dji.com/hu/matrice600-pro
[7] M. Farkas, Position and Attitude Estimation Ofmoving Platforms Using a Tightly Coup-led Sensor Fusion, Ph.D. Thesis. 2025. Online: https://repozitorium.omikk.bme.hu/bitstreams/f8af0efe-fb2f-45d6-9876-4dd3d084d02a/download
[8] D. Gebre-Egziabher, R. Hayward, J. Powell, „A Low-Cost GPS/Inertial Attitude He-ading Reference System (AHRS) for General Aviation Applications,” IEEE 1998 Po-sition Location and Navigation Symposium (Cat. No.98CH36153), pp. 518–525. 1998. Online: https://doi.org/10.1109/PLANS.1998.670207
[9] D. Gebre-Egziabher, Design and Performance Analysis of a Low-Cost Aided Dead Rec-koning Navigator, Ph.D. Thesis, California, Stanford University, 2002. Online: https://web.stanford.edu/group/scpnt/gpslab/pubs/theses/DemozGebreEgziahberThesis01.pdf
[10] D. Gebre-Egziabher, S. Gleason, GNSS Applications and Methods, Artech House, 2009.
[11] K. Gustavsson, UAV Pose Estimation using SensorFusion of Inertial, Sonar and Satellite Signals, Master’s Thesis, Uppsala University, Disciplinary Domain of Science and Technology, Mathematics and Computer Science, Department of Information Techno-logy, Division of Systems and Control, 2015. Online: https://uu.diva-portal.org/smash/get/diva2:827236/FULLTEXT01.pdf
[12] C. Jekeli, Inertial Navigation Systems with Geodetic Applications, Berlin, New York, De Gruyter, 2001.
[13] A. Nemra, N. Aouf, „Robust INS/GPS Sensor Fusion for UAV Localization Using SDRE Nonlinear Filtering,” IEEE Sensors Journal, 10. évf. 4. sz. pp. 789–798. 2010. Online: https://doi.org/10.1109/JSEN.2009.2034730
[14] M. L. Sollie, T. H. Bryne, T. A. Johansen, „Pose Estimation of UAVs Based on INS Aided by Two Independent Low-Cost GNSS Receivers,” 2019 International Conferen-ce on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS), pp. 1425–1435. 2019. Online: https://doi.org/10.1109/ICUAS.2019.8797746
[15] R. Wolf et al., An Integrated Low Cost GPS/INS Attitude Determination and Position Location System, Munich, Institute of Geodesy and Navigation (IfEN), University FAF, 2016.