Repülőgépek pálya relatív navigációjának Error-state Kalman Filter alapú megvalósítása IMU-kamera-barometrikus szenzorok felhasználásával
A dolgozat során a célom egy olyan navigációs algoritmus létrehozása, amely képes leszállások során a repülőgépek pályához viszonyított helyzetét és orientációját kellő pontossággal meghatározni. A repülőgép állapotainak meghatározásához egy incerciális szenzor, egy monokuláris kamera illetve egy barometrikus magasságszenzor adatait használom fel. Az incerciális szenzor a repülőgép adott pillanatbeli gyorsulását és szögsebességet adja meg, a monokuláris kamera által készített képen a futópálya küszöb jelölés sarokpontjainak, illetve a futópálya oldalvonalak virtuális metszéspontjának képsíkbeli koordinátáit használom fel, végül pedig a barometrikus magasságszenzor a repülőgép abszolút magasságát adja meg. A különböző szenzorok által adott mérési adatokat egy Error-State Kalman Filter segítségével hangolom össze, amihez a megvalósítás során modellezem a különböző szenzorokat terhelő lehetséges hibákat és zaj paramétereket. A dolgozat során azzal a feltevéssel élek, hogy a futópálya küszöb jelölés sarokpontjainak távolsága ismeretlen paraméter. Egy megelőző munka során a probléma megoldására egy hasonló módszert dolgoztam ki, azzal a különbséggel, hogy a futópálya küszöb jelölés sarokpontjainak távolsága ismert volt, barometrikus szenzor nem állt rendelkezésre, illetve a választott szűrő algoritmus egy Extended Kalman Filter módszer volt. Azon kutatás során a teszteléshez használt adatokat egy Matlab/Simulink szimulációs környezet segítségével generáltam. Ezek az eredmények egy IFAC ACA 2019 konferencia cikként voltak publikálva. A dolgozatban először az új ESKF algoritmus tesztelése történik az említett szimulált adatokkal, annak érdekében, hogy megbizonyosodjak annak működéséről. Ezután egy megfigyelhetőségi vizsgálatnak vetem alá az új rendszert, hogy megállapítsam, az új rendszer segítségével is képes vagyok meghatározni a repülőgép keresett állapotváltozóit. Végül az elkészült algoritmust tesztelem a VISION EU H2020 kutatási projekt keretében mért valós repülési adatok segítségével.
szerző
-
Gróf Tamás
Mechatronikai mérnöki mesterképzési szak
mesterképzés (MA/MSc)
konzulens
-
Dr. Bauer Péter
tudományos munkatárs, Közlekedés- és Járműirányítási Tanszék
