MEMSセンサを用いたINS/GPS複合航法システム

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1 MEMSセンサを用いたINS/GPS複合航法システム
鈴木・土屋研究室 航空宇宙工学専攻 修士課程1年 成岡 優

2 発表内容 背景・目的 提案手法 シミュレーション 試作 結論・考察 参考文献 2019/4/5 鈴木・土屋研究室

3 背景・目的(1) 近年、小型の無人航空機(Unmanned Aerial Vehicle、UAV)の開発が盛んに行われている
現在、無人機をはじめとした超小型航空機の開発が様々なところで進められている 研究室でも愛知万博で無人機だしますよね 2019/4/5 鈴木・土屋研究室

4 背景・目的(2) 小型UAVにおいても通常の航空機と同様、精度よく位置・姿勢情報を取得したい
重量重い サイズ大きい 価格高い 2019/4/5 鈴木・土屋研究室

5 背景・目的(3) 小型UAVでも精度よく手軽に位置・姿勢情報を取得することができないだろうか 要求
精度よく(誤差10m以下)位置・姿勢情報が取得可能 重量軽く(100g程度)、サイズ小さい(10 x 10 x 10cm以内) 手軽に、すなわち安く(数万円程度) 2019/4/5 鈴木・土屋研究室

6 提案手法(1) 要求に対してトレードオフを行う 結果、以下の手法を提案する INS/GPS複合航法 慣性サンセとしてMEMSセンサ
2019/4/5 鈴木・土屋研究室

7 提案手法(2)～INS/GPS複合航法 慣性力(加速度・角速度)を測定し、慣性航法方程式を数値的に解くInetial Navigation System 衛星を利用し測位を行うGlobal Positioning System 両者をKalman Filterで統合 2019/4/5 鈴木・土屋研究室

8 提案手法(3)～MEMSセンサ 微細加工技術(Micro Electro Mechanical System)で作られたセンサ
このセンサを用いてINSを構成する 航空用のものに比べるとはるかに性能低い だが、小型、軽量(数十g)、安価(数千円～数万円) 2019/4/5 鈴木・土屋研究室

9 提案手法(4)～アルゴリズム INSの状態量(位置・速度・姿勢)、ならびにKalman Filterの誤差共分散行列を時間更新するUpdate時 GPSの情報を用いてINSの状態量、ならびにKalman Filterの誤差共分散行列の修正を行うCorrect時 2019/4/5 鈴木・土屋研究室

10 シミュレーション(1) 水平等速旋回軌道を仮定 GPSの観測値は真値にホワイトノイズを加えたもの センサのモデルは実機より作成
(モデル1)理想化されたモデル、ノイズがホワイトノイズのみのより (モデル2)実機に近いモデル、ランダムドリフト考慮 2019/4/5 鈴木・土屋研究室

11 シミュレーション(2) 水平面上履歴 よい推定行えている 2019/4/5 鈴木・土屋研究室

12 シミュレーション(3) ロール角履歴 リファレンスがないためか推定よくない 2019/4/5 鈴木・土屋研究室

13 シミュレーション(4) より長時間の運用 発散してしまっている 2019/4/5 鈴木・土屋研究室

14 試作 作りました、が、実証試験まだ 2019/4/5 鈴木・土屋研究室

15 結論・考察 精度を条件付ながら満たしている より長時間の運用に対してはMEMSセンサの利用に疑問
リファレンスのない状態量を安定して推定するには工夫が必要だと思われる 精度改善のために より多くのセンサを用いる キャリブリーション 2019/4/5 鈴木・土屋研究室

16 参考文献 最適制御入門-レギュレータとカルマン・フィルタ(加藤寛一郎)
Applied Mathematics in Integrated Navigation Systems, Second Edition(Robert M.Rogers) 2019/4/5 鈴木・土屋研究室

17 おまけ(1)～加速度センサ 加速度センサ STMicroelctonics製『LIS3L02AS』 3軸1パッケージ、±6G検出
2019/4/5 鈴木・土屋研究室

18 おまけ(2)～ジャイロ① ジャイロ(ロール、ピッチ) マイクロストーン製『MG2-01Ba』
2軸1パッケージ、±90[degree/s]検出 2019/4/5 鈴木・土屋研究室

19 おまけ(3)～ジャイロ② ジャイロ(ヨー) STL Japan製『司21(HS-EG3)』 1軸1パッケージ、±60[degree/s]検出
2019/4/5 鈴木・土屋研究室

20 おまけ(4)～GPS GPS 古野電気製『GH-80』 重さ10g、16衛星追尾 2019/4/5 鈴木・土屋研究室